方法论
审计查什么，以及为什么。
CiteGap 是 Demand Field Notes 出品的 AI 可见度审计。本页说明它测量什么、打分如何运作、一次完整审计从头到尾是什么样子。
六项检查，从「AI 能不能读到你的网站」到「买家会不会信任你」。
可发现性
AI 引擎到底能不能触达你的网站？如果爬虫被封、或页面缺失，这份清单上其他一切都无从谈起。我们检查引擎被允许抓取什么，以及你的关键页面能否干净地解析。
为什么：引擎引用不了它们抓不到的东西。
可读性
页面被抓到之后，引擎能不能解析并引用它？我们检查你的页面是否以直白的答案开头、结构是否干净、以及机器能否不经猜测直接提取事实。
为什么：答案是从可引用的文本拼出来的。
推荐度
买家提出对比类问题时，你在答案里吗？我们逐问题、逐引擎记录：你是被点名、被含糊带过，还是完全缺席，以及你出现在第几位。
为什么：对比问题正是供应商被选中的时刻。
一致性
AI 说的话，和你自己网站说的话对得上吗？引擎持有较旧的快照，价格、品类标签和公司信息会随时间漂移。版本之间的冲突会让引擎打含糊球。
为什么：引擎抓不准你的事实，就不敢推荐你。
可联系性
你被点名时，答案指向的是买家能行动的地方吗？我们检查到达的是你的官方网站，还是被聚合器或目录站截了胡。
为什么：借别人的页面被点名，是一单你永远看不见的线索。
决策证据
临近签约，买家向引擎抛出更尖锐的问题：这家供应商可信吗、交付过什么结果、有什么风险。我们测试这些问题，并检查那一刻是否存在关于你的、可引用的证据。
为什么：没有可引用的证据就只剩含糊的表扬，而含糊的表扬成不了单。
报告打的是什么分。
付费审计在 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 上记录 30 个买家式提问，两天各跑一轮。对每个问题、每个引擎，我们记录同一组事实，分数出自日志而非拍脑袋：
是否被点名。答案是点了你的产品、点了竞品，还是谁都没点。
是否带引用。答案是否引用了来源，以及有没有哪条引用指向你的网站。
排序。你排第一、居中，还是被顺带一提。
含糊程度。引擎是直接推荐你，还是把提及限定得毫无用处。
逐日变化。两轮之间变了什么，按引擎分别记录。
差距清单。你输在哪里，附上暴露问题的提问与引擎。
每条差距都会进入修复清单，成为一张五栏修复工单，按优先级排序，你可以直接把清单交给负责上线改动的人。报告、原始答案和修复清单都归你保留，付款后五个工作日内交付。
免费即时检查是快速版：它立即检查你首页的七个技术面向，并展示每一项的结果。只覆盖可发现性与可读性两层。无需注册。 在这里运行。
方法背后的逻辑。
问题像买家那样写
排名检查是问数据库。买家是向引擎说一句话：「X 该用什么工具，签约前该查什么」。审计的问题就采用这种句式，代入你的产品、品类和竞品。这在其中一个行业里是什么样子。
对比问题能拿到答案
当有人让引擎对比几家供应商，引擎必须报出名字。你的缺席正是在这一刻让你付出代价，也正是审计测量得最狠的时刻。被点名胜过排名。
测量两次，因为答案会动
同一个问题明天可能给出另一家供应商。单轮测量会让这种变动隐身，所以每轮审计都跑两天，两天之间的差异本身就是读数的一部分。为什么不同界面上的分数会不一致。
从第一个问题到修复清单。
首轮运行
问题集逐条发到 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini，一次一问，措辞与买家输入的完全一致。每条答案都入日志：谁被点名、排在第几、引用了哪些来源。
复测运行
同一组问题在新的日子再跑一遍。名字会在两天之间变动；把两轮都记录下来，报告才能诚实区分什么是稳定事实、什么是运气。
打分
两轮合在一起读：每个引擎的点名率、引用来源，以及你在哪些具体问题上输给竞品或彻底消失。这些汇成差距清单。
修复清单
每条差距变成一张五栏修复工单，按优先级排序：先改什么，以及每处改动预期能解锁什么。报告、原始答案和修复清单都交给你，归你保留。
到目前为止我们白纸黑字写下了什么。
上面的方法不是路演稿里的装饰。它有你能花一分钱之前就读到的公开成果背书：6 份行业简报和 14 篇现场笔记，每篇都注明来源。
现场笔记的完整存档在笔记归档。
一人实验室，公开运行。
Demand Field Notes 是一个独立的 AI 情报实验室。一名实践者运营它：写问题的人就是跑测试、读答案、写报告的人。没有要维护的仪表盘账号，也没有要绕开的销售团队。你回复报告时，接话的就是运营者本人。
我们用自己卖的标准要求审计。第一轮完整的 CiteGap 运行就在我们自己的网站 demandfieldnotes.com 上，用与客户相同的问题集、相同的两天测量。结果写成第一份案例研究，包括我们发现自己页面上的问题。
本站上没有任何排名、评分或赞助内容。我们引用研究时会附上链接并写明样本量。不知道的事，报告里就直说不知道。
条款、退款与你的数据。退款条款见服务条款。审计期间存什么、如何删除，见隐私政策。删除请求发往 hello@demandfieldnotes.com。