Scrunch 引用优化之前，先核 20 个来源说了什么

我们拿 Notion 做了一次完整的来源核对：在 Reddit、Quora、YouTube 上找到 20 个谈到 Notion 或 Notion AI 的帖子、回答和视频，逐条读原文，按动手前写好的规则判态度。结果是正面 9 个、负面 3 个、中性或无关 8 个；3 个负面全部在 Reddit，Quora 和 YouTube 一个负面都没有。另外有 2 个来源的说法和 Notion 帮助中心现在的写法对不上，算作过时：一个是 2025 年 5 月的 Reddit 旧帖，一个是 2026 年 8 月的 YouTube 长视频。Notion 这一轮 26 次请求发生在 2026 年 11 月 16 日 00:19–00:33（新加坡时间），实扣 $0.016049，读三段行业视频另调 4 次、扣 $0.002446；只算凑齐 20 个来源需要的 18 次调用，按目录价是 $0.012479，摊到每个来源约 $0.000624。

做这件事的起因，是 Scrunch 在 2026 年 11 月 12 日发布了 Citation Optimization。Sitecore 新闻稿说，这个功能会对品牌跟踪的每个提示词，找出 AI 回答里引用的第三方页面，再按影响大小和争取难度排序（Sitecore 新闻稿）。它交给你的是一串页面地址。拿到地址以后，下一步通常是打开每一页，看它到底怎么说你、说的是哪一年的事。我们的数据接口能做的就是这一步：把这些页面的原文、评论和视频字幕取回来，先知道别人怎么说。它不会改变 AI 怎么排序或引用。

Scrunch Citation Optimization 原文怎么写（11 月 12 日）

我们在 2026 年 11 月 16 日 00:15–00:18（新加坡时间）读了四份原文：Sitecore 新闻室的发布稿、Scrunch 博客的功能介绍、Scrunch 定价页，以及 Scrunch Labs 的引用研究页。下表只写原文里找得到的句子；只有二手报道的，标了「据」。

原文有三处细节。第一，排序看的是两个维度：这一页对 AI 回答影响多大，以及你有多大机会被加进去。可争取度用 1 到 5 分表示，依据是页面现在点了谁的名、属于哪种页面、上次更新是什么时候。第二，Scrunch 只起草，不代发：它找出页面、找出作者、写好信，最后由你复制、发送，再回到 Scrunch 里标记「已发送」。第三，事实核对依赖 Knowledge Studio 里你自己核准过的品牌资料，系统拿这些资料去比对第三方页面的说法，对不上的会提醒。三处细节加起来，可以看出这个功能的前提：你得先有一份准确的品牌事实，才能判断别人写的是对是错。

同一天 Scrunch Labs 还发了一份研究，Sitecore 新闻室的标题是「40% of AI Assistant Sessions Never Touch the Open Web」：在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Claude 这些独立 AI 助手里，40.8% 的会话前面没有网页搜索、后面也没有点出去；传统搜索里这样「不出门」的会话是 21.5%（Scrunch Labs 研究新闻稿）。研究还写道，AI 推荐一个品牌之后带来的网站访问增量，约 91% 没有可识别的 AI 来源标记。对品牌来说，这意味着别人在回答里怎么说你，你在自己网站的流量报表里多半看不到。

Scrunch 自己的背景数字也写在博客里：它调查发现，58% 的市场和公关从业者没有看过 AI 在自己品类里最常引用哪些第三方来源，61% 没有在争取可信媒体上的品牌提及。新闻稿说 Scrunch 自 2023 年成立以来有 500 多家客户。另据 CMSWire 报道，Sitecore 在 2026 年 6 月 3 日宣布收购 Scrunch，CMSWire 援引彭博社说金额约 2.25 亿美元（CMSWire 收购报道）；这个数字我们只在二手报道里看到，没有核到 Sitecore 原文。前一天，也就是 11 月 11 日，Sitecore 发布了 MarketingIQ，把 Scrunch 的数据接进 SitecoreAI 的内容和投放工作流（MarketingIQ 新闻稿）。

冒充网站那份研究的博客原文还拆了问题类型：回答退款、取消类问题时，引用已知冒充网站的频率约是产品对比类问题的 7.5 倍，登录和账户类约 6.3 倍；同一批回答里，冒充网站出现在谷歌自然搜索前 10 名的只有 2.2%，回答里的其他来源是 40.9%；AI 引用的冒充域名里，出现在三个公开钓鱼名单上的不到 1%（Scrunch 冒充网站研究）。博客自己把这些标为初步结果，标签由模型打、再由两轮独立的 AI 复核，没有人工逐条看。换到核来源这件事上，先查退款、取消、登录这几类问题的引用页，出错的代价最高；只看谷歌排名查不到这些页面。

AI 回答在引用谁：Reddit、YouTube、Quora 的份额

在决定核哪些平台之前，我们先看了两份公开的引用统计。Ahrefs 在 11 月 3 日更新的「谷歌 AI 概览引用最多的 50 个网站」里，美国、全部话题的引用份额，YouTube 是 24.5%，Reddit 18.1%，Quora 4.4%，三家加起来 47.0%（Ahrefs 统计）。份额的分母是前列网站的引用总数，所以它说的是「被引用的网站里，这几家占多少」，不等于「多少回答引用了它」。

另一份是 Rankspot 的 AI 引用指数，11 月 14 日更新，统计 2026 年 9 月 1 日到 11 月 14 日之间 144,305 个购物类问题的回答，看每个网站在多少比例的回答里至少被引用一次（Rankspot 引用指数）。同一个 Reddit，在谷歌 AI 概览的回答里出现 15.3%，在 ChatGPT 的回答里只有 2.3%；YouTube 是 22.2% 对 0.8%。两家搜索引擎的取材习惯差别这么大，所以「核哪几个平台」要看你的买家主要用哪个 AI，不能只看一份总榜。

Scrunch Labs 的引用研究页给了第三组数：在不带品牌名的提示词里，89.6% 的回答由第三方来源支撑；在他们分析的 4.42 亿多次引用里，87.2% 来自品牌自己网站以外的地方（Scrunch Labs 引用研究）。研究页还列了「引用半衰期」，用来衡量被引用的来源换得多快：ChatGPT 3.4 周最快，Google AI 4.5 周，Perplexity 5.8 周最慢。换得快，说明今天被引用的那批页面，过一个多月可能就换了一批，核对要按月重做。

谷歌和 OpenAI 的官方说明这样写。谷歌搜索中心的「AI 功能」页写得很直接：想出现在 AI 概览或 AI 模式里，没有额外要求，也不需要专门的优化，照常做好搜索基础即可（谷歌搜索中心）；谷歌帮助中心另有一页介绍 AI 概览是什么、在哪些地方出现（谷歌 AI 概览帮助）。OpenAI 帮助中心介绍 ChatGPT 搜索时说，回答会附上来源链接，用户可以点开核对（ChatGPT 搜索说明）；OpenAI 的爬虫文档写明，OAI-SearchBot 用来在 ChatGPT 搜索里展示网站（OpenAI 爬虫文档）。

学术上也有人研究过改写网页能不能提高在生成式回答里的可见度。2023 年的 GEO 论文在自建的测试集上报告，某些改写方法能让可见度最多提高 40%（GEO 论文）。这是实验室条件下、针对自己网页的改写，和去别人的帖子下面做手脚是两回事。

ai citation optimization 落到地上：拿到页面清单以后

搜索联想词里，「ai citation optimization」的下拉有「citation optimization」，「scrunch citation optimization」的下拉有「scrunch citations」，都是 11 月 16 日查的。也就是说，有人在搜这个词，也有人直接在找 Scrunch 的这项功能。不管用不用 Scrunch，流程的后半段是一样的：拿到一份「AI 回答在引用哪些页面」的清单，然后逐页去看。

清单里的页面分两种情况。有 URL 的，直接按地址取：Reddit 帖子用 reddit/comments，它连帖子正文带评论一起返回；YouTube 视频用 youtube/transcript 取字幕全文，用 youtube/comments 取评论。只有关键词的，先搜再挑：reddit/search、quora/search、quora/answers、youtube/search。实测下来，按 URL 取几乎不浪费，按关键词搜的结果里有相当一部分和品牌无关：Quora 回答搜索 20 条里只有 2 到 9 条相关。

价格是 11 月 16 日 00:15（新加坡时间）从公开目录读的，按次计费，不按返回行数计；七项能力都是 available=true。平台页分别在 Reddit 数据接口、Quora 数据接口和 YouTube 数据接口，第一次接入可以从快速开始看起。

实测设计：为什么选 Notion，判据怎么定

选品牌的规则是动手前定的：近 12 个月改过价格或套餐，这样「说法过时没有」可以拿官方现价页来判，不靠感觉。Notion 正好符合。它的 AI 收费方式在 18 个月里改了三次，最近一次分两期（10 月 19 日、11 月 2 日）上线，下一次已排在 12 月 1 日：

判「过时」用的官方事实，都在 11 月 16 日 00:20–00:45（新加坡时间）读取：Notion 价格页显示 Plus 每人每月 $10、Business $20（按年付；价格页的正文取不到按月价，按月付 $12 和 $24 取自 Y8 的字幕，它念的是 10 月 3 日的官方价格页，Y1、Y2 也说 Business 按月付 $24）；Notion AI 常见问题写明完整的 Notion AI 在 Business 和 Enterprise 里，Free 和 Plus 只有有限的试用次数；Notion 额度说明和换套餐说明交代了额度和换套餐的规则。

态度的判法也写在第一次调用之前（00:18，新加坡时间）。正面：明确推荐、说好用、说值这个价。负面：明确抱怨、说不值、说换走了、说有限制或故障。中性或无关：提到品牌但没有评价，或者搜出来根本不在讲这个品牌。过时单独判：说法里的价格、套餐名、功能状态和上面的官方页对不上，只看事实，不看语气；一个来源可以既负面又过时。每个来源由人逐条读原文判，不让模型批量判：判过时要对着官方原句逐条比，模型容易把「Business 有 AI」和「Business 有不限量 AI」当成一回事。判定和理由都存成文件，图表里的数字从这些文件现算。来源多了以后，可以先用关键词规则筛出带价格、带套餐名的句子，人只看这些句子。

请求是这样发的，Key 放在环境变量里，不写进命令。这是第一批里取 2025 年旧帖的那一次：

curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform": "reddit", "action": "comments",
       "params": {"url": "https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1klq9r9/notion_pricing_update_no_more_ai_for_plus_accounts/", "limit": 50}}'

取视频字幕只要一个参数：

{"platform": "youtube", "action": "transcript",
 "params": {"url": "https://www.youtube.com/watch?v=vMkxYfrI4gU"}}

第一次调用在 00:19:48，最后一次在 00:33:24（新加坡时间）。测试用的 Key 每分钟限 10 次，同时有几个写作任务在用，所以碰到 5 次 429，每次等 60 秒重试，这 5 次都没扣钱。一共 26 次请求，21 次成功并扣费，合计 $0.016049。每次返回原样存成文件，所有数字都从这些文件里算出来。

结果：正面 9、负面 3、中性 8，过时 2

20 个来源里，Reddit 7 个、Quora 5 个、YouTube 8 个。Reddit 和另外两个平台的分布正好相反：Reddit 3 个负面、4 个中性、没有正面；Quora 5 个里 4 个正面，YouTube 8 个里 5 个正面，两家都没有负面。

负面全部来自 Reddit 的社区帖，这些帖子是用户自己发起的讨论，情绪集中在 10 月 19 日以后的额度变化上。Quora 和 YouTube 的内容多数是「工具推荐」和「评测」，作者有推荐的动机：Y3 带推广链接，Y7 是 Notion 赞助的视频。过时和情绪没有固定关系。R7 既负面又过时；Y5 是中性的长指南，只是写在 8 月，额度规则后来又改了。

这里要说明一个统计上的限制：20 个来源是我们从搜索结果里挑出来的，Reddit 一边的关键词是「Notion AI worth it」和「Notion pricing」，本身就容易搜到有意见的帖子；YouTube 一边搜的是「Notion AI review 2026」，搜到的多是评测视频。所以「Reddit 全是负面」只说明这次取样的结果，不能推到 Notion 在 Reddit 上的整体口碑。如果你拿到的是 Scrunch 给的页面清单，取样就由 AI 实际引用了什么来决定，那样的分布更接近买家在 AI 回答里看到的东西。

Reddit：负面都在这里，评论在谈钱

R3 是 11 月 4 日发在 r/Notion 的帖子，作者说自己是用了两年多的 Business 用户，原来很喜欢 Notion AI，用它整理客户资料、写交付物、记会议，额度改了以后就不好用了。帖子有 118 赞、34 条评论。我们在 00:26:26（新加坡时间）用 reddit/comments 取回 32 条评论，赞数最高的一条说自己处境一样，「直到最近改额度，AI 基本没法用了」；另外几条高赞评论在讨论换到哪个工具，提到了 Granola、Wispr Flow，以及用 Claude 通过 MCP 把内容写回 Notion。

R6 是 10 月 19 日的帖子，正文只有一条推文链接，内容是 Notion 联合创始人宣布改价。我们在 00:33:24（新加坡时间）取回 34 条评论，赞数靠前的几条是「我就爱不透明的定价」「额度值多少钱？没人知道」，还有一位 Business 用户问，怎么能对正在付费的用户这么短时间就改条款。帖子本身是中性的转发，评论区却是另一回事。这也是为什么我们对 Reddit 帖子一律取评论：只看标题和正文，会把 R6 这样的帖子当成无关的转发略过。

为了把评论区的情绪变成能比较的数，我们在数之前写了两条关键词规则。「离开」类：评论里出现 Obsidian、Granola、AppFlowy、Nuclino、Otter、leave、migrate、cancel、switch、alternative、moved to 等词。「钱」类：出现 credit、pricing、price、美元符号、pay、bill、expensive、greedy、cost 等词。规则很粗，一条评论里随口提到 credit 也会被算进去，但同一套规则用在六个帖子和视频上，横着比是公平的。结果是：R6 改价帖下 34 条评论有 22 条在谈钱（65%），R7 旧帖 35 条里 21 条（60%）；而 YouTube 上那条 10 万多次观看的工作流视频，50 条热门评论里只有 2 条谈钱、2 条谈离开。这条视频不谈价格，改价帖谈的就是价格，所以这组数只说明评论跟着内容走，不能说明平台差异。

R2 发在 r/ObsidianMD，不在 Notion 自己的社区里。作者说一年前离开 Notion，「付费 AI 功能的推动是压垮我的最后一根稻草」，帖子有 81 赞。这一类帖子对 Notion 的品牌团队来说不容易注意到：它出现在竞品的社区里，用 Notion 自己的关键词监控未必能捞到，但搜「Notion AI worth it」时它排在前面。

R5 是一张新价格速查图，10 月 20 日发在 r/Notion，30 赞、25 条评论。发帖人说做这张图是因为客户和社区问得多，正文写明新的收费方式从 11 月 2 日开始推行，只影响 Business 和 Enterprise，Free 和 Plus 不受影响。这几句和 Notion 帮助中心对得上，所以 R5 判为中性、不过时。我们在 00:27:47（新加坡时间）取回 22 条评论，按同一套规则，22 条里 5 条提到离开（23%），低于 R6 的 27% 和 R3 的 41%；谈钱 8 条（36%），和 R3 的 34% 接近。只有 3 个帖子，看不出讲清规则能不能让讨论降温，下一轮核对时再比一次。

这几个比例的分母都只有二三十条评论，差别能不能当真，可以拿条数复算。按 Wilson 方法算 95% 区间，R5 提到离开的比例落在 10% 到 43%，R3 落在 26% 到 58%，两段大半重叠；Fisher 精确检验算出 R5 和 R3 在「离开」上的差别 p = 0.24，在「谈钱」上 p = 1.0。差得最远的一组是 R6 和 R5 谈钱的比例（65% 对 36%），p = 0.055，刚好在常用的 0.05 线外面。要让 23% 对 41% 这样的差别在 0.05 水平上有八成把握被看出来，每个帖子大约要 105 条评论；R5 一共只有 25 条评论，这类小帖子取得再全也凑不够。评论信号适合用来挑出值得细读的帖子，给两个帖子的情绪排高低要等评论多到上百条。

R7 是这次判为过时的 Reddit 来源。它是 2025 年 5 月 13 日的帖子，标题问「Plus 账户不再有 AI 了吗？」，我们在 00:28:04（新加坡时间）取回 35 条评论。评论里描述的世界是：Free 和 Plus 可以每月花 8 到 10 美元加 AI 附加包，Business 有「完整的不限量 AI」。按 Notion 现行的帮助中心，新买家已经加不了附加包，Business 的 AI 也不再不限量，而是每人每月 1,500 个 Standard 加 500 个 Select 额度。这样的旧帖如果被 AI 回答引用，读者拿到的就是一年半以前的价格。

这条旧帖还暴露了一个工具上的限制：reddit/search 的时间窗固定为最近一个月，用关键词搜不到 2025 年的帖子。我们是拿着帖子地址，用 reddit/comments 按 URL 取回来的。这正好对应 Scrunch 那类工具的输出：它给你的是被引用页面的 URL，不管这一页是上个月发的还是去年发的，按地址都能取到。关于 Reddit 评论取全的问题，我们之前写过一篇评论分页和「more comments」，34 条以内的帖子一次就能取完。

R4 是另一种中性：帖子标题叫你「试一次」，正文在推一个 Notion 备份工具，带了产品链接。它提到了 Notion，也没有说 Notion 不好，按规则判为中性。但如果这条帖子被 AI 引用，回答里出现的会是一个第三方工具的推广。我们在表里单独写了一句备注，这类页面要不要处理，由品牌团队判断。

Quora：推荐居多，搜索结果里噪音也多

Quora 的 5 个来源里 4 个正面。这些回答的题目都是「2026 年最好的 AI 工具」「最好的免费效率工具」一类的清单题，回答者把 Notion AI 列为一项，配一两句推荐。我们在 00:21:35（新加坡时间）用 quora/answers 搜「Notion AI worth it」，取回 20 条回答；按规则（正文或标题里出现 Notion AI、Notion's、Notion Plus 等写法，区分大小写），只有 9 条在讲 Notion AI。00:32:27（新加坡时间）换成「Notion AI price per month」，20 条里只有 2 条相关。

规则区分大小写，是因为英文里「notion」本身是个常用词，「the notion of」「no notion」这类句子会大量混进结果。00:20:55（新加坡时间）的 quora/search 搜「Notion AI」，20 个问题页里有 12 个在 unanswered 路径下，也就是还没有人回答；有回答的只有 8 个。Reddit 一边也有类似的问题：00:32:44（新加坡时间）按最新排序搜「Notion AI credits」，4 个结果没有一个在讲 Notion，都是别的产品的额度讨论。只有「Notion AI worth it」这种带评价意图的词，4 个结果全部相关。

按目录价，一次 quora/answers 是 $0.001389，20 条里 2 条有用，摊到每条有用回答约 $0.0007，仍然很便宜；耗得多的是读的时间。我们的做法是先用正则筛一遍，再人工读剩下的。如果你手里已经有 AI 回答引用的 Quora 页面地址，可以跳过搜索，只读那几页。

Quora 回答的另一个特点是浏览数低。Q4 是 11 月 12 日发的，我们取的时候浏览 9 次；Q3 是 8 月的，浏览 1,389 次、12 个赞。浏览少不代表影响小：Ahrefs 的统计里 Quora 仍占谷歌 AI 概览引用份额的 4.4%，一条只有几十次浏览的回答，被 AI 引用以后就会出现在大量回答里。

YouTube：价格写在字幕里，赞助也写在字幕里

YouTube 的 8 个来源，我们都用 youtube/transcript 取了字幕全文，再读里面关于价格和套餐的句子。00:24:07（新加坡时间）的 youtube/search 搜「Notion AI review 2026」，10 个结果里有 8 个是我们这次要的评测和教程，另 2 个是安全指南和 1 分钟短教程，没有收入。

Y5 是 8 月 24 日上传的 44 分钟长视频，讲 Notion AI 的功能、价格和提示词。它在 20 分钟处说，Notion 宣布从 2026 年 8 月 3 日起，Business 和 Enterprise 的部分 AI 功能按滚动 6 小时和每月窗口计量。这句话在 8 月是对的，10 月 19 日以后就不对了。视频本身没有夸也没有骂，判为中性，但标为过时。它有 1,483 次观看，时长 44 分钟，是这次所有视频里信息最多的一条；如果有 AI 回答引用它来回答「Notion AI 怎么收费」，引用的就是旧规则。

Y2 是反过来的例子。它 11 月 3 日上传，开头就说：「Notion AI 每月 10 美元，这是每篇旧评测都在说的，每个排行页都在说，它也是错的。」接着讲 2025 年 5 月附加包取消，现在完整的 Notion AI 只能买 Business，按年付每人每月 $20，自 2026 年 10 月起每个席位有按月的 Standard 和 Select 额度。和官方页逐条对，全部对得上。

Y3 是 5 月 7 日上传的评测，9,200 次观看，描述里带推广链接。它说 Business 每人每月 $20（按年付）「包含 AI 会议记录和企业搜索，不另收费」。这句话现在还对，但 Notion 的额度说明写了，12 月 1 日起 AI 会议记录开始扣 Standard 额度，一小时会议约 10 个。所以 Y3 在表里是「否（12 月 1 日后要重判）」。这类到期日已知的说法，适合在核对表里加一列「下次复查日期」。

Y3 的 8 条评论里，有 3 条说这个视频的脚本「听起来像 ChatGPT 写的」「重复了典型的 AI 句式」。这和 Notion 本身无关，但如果你是品牌方，在评测视频下面看到观众质疑视频的可信度，就要知道这条视频作为来源的分量。

Y7 是 2025 年 12 月 1 日上传的教程，6.4 万次观看，作者在字幕里说「Notion 联系我们赞助一期讲新 AI 功能的视频……感谢 Notion 赞助这期视频」。可是 youtube/search 的 10 个结果里都没有返回 is_paid_partnership 这个字段，包括这一条；能力目录对这个字段的说明本来就是「可能缺失」。YouTube 帮助中心要求创作者在视频含付费推广时勾选声明，观众会看到「包含付费推广」的标签（YouTube 付费推广说明）；美国联邦贸易委员会的背书指南也要求披露实质性关联（16 CFR 255）。从数据上看，搜索结果里的这个字段不能当作判断依据，要读字幕。

Y8 在屏幕上写了价格的核对日期：视频说价格「按 Notion 官方价格页 2026 年 10 月 3 日的数字，日期写在屏幕上」，最后明说「我们不打分，也不评谁赢」。按规则判为中性，价格对得上。视频把核对日期写出来，过时与否一眼就能看出。

关于 YouTube 评论，评论回复分页那篇写过 youtube/comments 的取法。这次 Y4 取了 50 条热门评论，赞数最高的一条（32 赞）说把作者整个 Notion 播放列表丢给 NotebookLM，再让 Claude 照着改；另一条说自己老是撞到 Notion API 的限额，干脆让 Claude 做了个克隆放在自己的服务器上。这些不是对 Notion 的评价，判为中性信息，但它们说明观众在讨论什么。YouTube Data API 的 commentThreads 接口也支持按时间或相关度排序（YouTube Data API 文档），我们这次用的是热门排序。

过时怎么判：看事实，记官方原句和时间

过时的判法分三步：从来源里抽出能核的事实（价格、套餐名、功能是否包含、生效日期），找到官方现行页面并记下读取时间，再看两边对不对得上。对得上，就记「不过时」，如果官方已经公布了下一次变化的日期，就顺手记下复查日；对不上，就记「过时」，同时把官方那一句原话贴在旁边；官方页打不开，就记「待核」。

第三种情况这次就碰到了。R7 的帖子正文链接到 Notion 2025 年改价的帮助页，我们在 00:45（新加坡时间）打开，返回 404。官方把旧说明撤掉，旧帖还在，旧帖里的说法就只能靠帖子日期来判断。这也提醒品牌方：改价以后，旧的说明页最好跳转到新页，而不是直接下线，否则第三方页面上的链接会指向一个不存在的地方。

时间线上看得更清楚：20 个来源里有 12 个发在 10 月 19 日之前，也就是 Notion 改成额度制之前。这 12 个里，大部分没有写具体价格或额度，所以不算过时；但它们描述的使用体验，是旧规则下的体验。Reddit 3 个负面里 2 个发在 10 月 17 日及以后，另一个是 2025 年 5 月上次改价时的旧帖：负面跟着改价走。Quora 的回答分散在 6 月到 11 月，YouTube 的评测分散在 5 月到 11 月。

行业视频里怎么讲「引用」：三段字幕

YouTube 上搜「AI citation optimization」，我们读了排在前面的三段视频字幕。第一段是 George Vlasyev 在 2026 年 5 月 11 日上传的 Semrush 工具演示，讲怎样看 AI 回答里的品牌提及和情绪；视频里引了一个数，说 Ahrefs 2026 年的研究发现 LLM 取回但没引用的网址有 67.8% 在 Reddit 上。我们没有找到这个数的原始出处，所以图表里没有用它。视频还建议对正面和负面反馈都要回应。

第二段是 Citation Labs 在 2026 年 5 月 20 日上传的讲座，主讲人把几件事分开讲：引用（AI 回答里给出的链接，域名层面和页面层面）、回答里的品牌提及，以及提及时的情绪。他说被引用得多不一定就好，因为「被提到」本身可能是不愉快的。这和我们的表的结构一致：被引用是一回事，被引用的那一页怎么说你、说的是不是现在的事，要另外判。

第三段是 10 月 23 日上传的一段通用讲解，主张「被 AI 引用」是内容的新目标，讲了怎样改自己的网页。它讲的是改自己的内容，没有讲第三方来源。

用 AI 助手跑这张表：MCP 配置示例

上面的核对也可以交给 AI 助手去做。EveryInfra 有远程 MCP 服务，我们在 00:37（新加坡时间）对 api.everyinfra.com/mcp 发了 initialize 和 tools/list，这两步不调能力、不扣费，返回 12 个工具，取数据用的是 everyinfra_list_capabilities 和 everyinfra_call_api。MCP 协议本身的规范在 modelcontextprotocol.io，接入说明在 MCP 服务页。下面是 Claude Code 的配置示例，写法参照 Claude Code 的 MCP 文档：

claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY"

配好以后，提示词写清楚要调哪个能力、按什么规则判：

只用 everyinfra 的工具，不用网页浏览。
1. 用 everyinfra_call_api 调 reddit/comments，url 是下面三条，limit 50。
2. 用 youtube/transcript 取这两个视频的字幕。
3. 把每个来源里关于价格、套餐、额度的句子摘出来，和我贴的官方原句逐条比，
   列一张表：来源、日期、原话、官方原句、对得上 / 对不上 / 待核。
不要替我判断态度，态度一列留空。

态度一列留空给人填；摘句子、对官方原句这种机械活，交给 AI 助手可以省时间。如果你的团队把核对表放在 Notion 里，Notion 自己也有 MCP 服务（Notion 开发者文档），两边接起来，表格可以直接写进数据库。我们之前用远程 MCP 做过一次品牌提及监测，也用定时任务做过 Reddit 痛点汇总，写法类似。

成本：一个品牌 20 个来源约 $0.0125

实际扣费和目录价算出来的差别，来自三处：一次 quora/search（$0.001389），它只给问题页、不给回答，最后没有来源是从它来的；一次多搜的 quora/answers（「Notion AI price per month」，20 条里 2 条相关）；一次按最新排序的 reddit/search（0 条相关）。这三次是摸索的成本，第二次核同一个品牌就不需要了。5 次 429 都没有扣钱，失败和空结果在我们的计费规则里都不收费。完整的价格表在价格页。

和 Scrunch 的价格放在一起看：Scrunch Core 每月 $250，负责的是「AI 回答引用了谁」这一步，我们的接口负责的是「被引用的那一页说了什么」这一步。两件事可以分开做，也可以一前一后接起来。

做不了、要注意的地方

第一，我们的接口取回的是公开页面上的内容，改变不了 AI 怎么排序、怎么引用。谷歌搜索中心写明 AI 概览没有额外的优化要求；Scrunch 自己说的也是「找出来、去联系」，信要由你自己发。

第二，reddit/search 的时间窗固定为最近一个月。要核去年的帖子，必须先有地址。Quora 的关键词搜索噪音大，20 条里有用的少则 2 条。YouTube 搜索结果这次没有返回 is_paid_partnership 字段，赞助与否要读字幕。

第三，测试 Key 每分钟限 10 次，碰到 429 等 60 秒再试；正式 Key 的限额以账户页为准。Notion 2025 年的改价帮助页已经 404，旧规则只能靠第三方页面的日期还原。

第四，回复和纠正要守平台的规矩。Reddit 的内容政策禁止操纵内容和投票（Reddit 内容政策），公开内容的使用另有公开内容政策和数据 API 条款；美国联邦贸易委员会的消费者评论规则禁止伪造或买卖评论（16 CFR 465）。品牌方去旧帖下面更正价格，要用能看出身份的账号，写明自己是谁。YouTube 数据的使用也要守 YouTube API 服务条款。

第五，20 个来源是一次取样，不是 Notion 口碑的全貌。态度判定由一个人做，没有做第二人复核；评论信号是关键词规则，会把顺口提到 credit 的评论也算进去。规则写在上文，换一个品牌照用，结果能横向比。

行业动向（近 60 天）

• 2026-11-12：Scrunch 发布 Citation Optimization 和 Imposter Detection；同日 Scrunch Labs 发布研究，40.8% 的 AI 助手会话不碰开放网页（Sitecore 新闻稿）。CMSWire 当天也有报道（CMSWire 发布报道）。
• 2026-11-11：Sitecore 发布 MarketingIQ，把 Scrunch 的 AI 可见度数据接进内容和投放工作流（CMSWire 报道）。
• 2026-11-10：OpenAI 上线 Businesses in ChatGPT 测试版，商家可以认领自己在 ChatGPT 里的资料，帮助中心写明 ChatGPT 仍可能使用其他来源的信息（OpenAI 帮助中心、OpenAI 政策页、ChatGPT 发布说明）。我们在认领前核门店资料和差评里实测过。
• 2026-11-03 和 11-14：Ahrefs 和 Rankspot 先后更新 AI 引用来源统计，YouTube 和 Reddit 都排在前两位。
• 2026-11-02：Notion 已有工作空间切换到 Standard 和 Select 额度；10 月 19 日新工作空间先切。
• 2026-10-29：Reddit 发布 2026 年第三季度财报，日活跃唯一用户 1.303 亿，周活跃 5.152 亿，营收 8.95 亿美元（Reddit 投资者关系）。
• 2026-10-15：谷歌在官方博客介绍 AI 模式和 AI 概览里链接展示方式的更新（谷歌博客）。

换一个品牌，怎么照着做

如果你要核的是自己的品牌，第一步是写下官方事实。把价格页、帮助中心里关于价格、套餐、功能和生效日期的句子摘出来，每句记下网址和读取时间。这份清单越具体越好，比如「Business 每人每月 $20，按年付」比「Business 价格合理」有用得多，因为后面判过时，要拿第三方的句子和它逐字比对。Scrunch 的事实核对依赖 Knowledge Studio 里存好的品牌资料，道理是一样的：没有这份底稿，就没法说别人写错了。

第二步是拿到来源地址。有 Scrunch 一类工具的，直接用它给出的被引用页面；没有的，在 ChatGPT 搜索、谷歌 AI 概览、Perplexity 里各问五到十个买家会问的问题，把回答旁边的来源链接抄下来。问题要贴近购买决定，比如「X 值不值」「X 和 Y 哪个好」「X 多少钱」，这些问题引用的页面最可能影响别人买不买。抄下来的地址按平台分开：Reddit 帖子、YouTube 视频、Quora 页面、其他网站。

第三步是按地址取原文。Reddit 帖子用 reddit/comments，一次最多 100 条评论；YouTube 视频先取字幕，评论多的再取热门评论；Quora 页面如果只有问题页，用 quora/answers 按问题标题搜回答。取回来的内容原样存档，文件名带上取数时间，下个月再取一次就能直接比。

第四步是逐条判态度和过时。态度的规则要在读之前写好，写好以后不再改；过时只看事实，把第三方的原话和官方原句并排贴在表里。判完以后算两组数：按平台的态度分布，以及过时的条数和它们的日期。第五步是把表交给负责的人，官网和帮助中心的问题交给内容团队，社区里的旧帖交给社区运营，长视频的更正交给负责创作者合作的同事。一个品牌从头到尾做一遍，接口费在一到两美分；人工读原文的时间取决于来源多少和视频长短，我们这次没有单独计时。

拿着这张表做什么

核对表交出去以后，有三类事可以做，都在品牌自己手里。第一类是改自己的页面：价格页、帮助中心、更新日志写清楚生效日期，旧说明页做跳转，不直接下线。Notion 的 2025 年帮助页 404，就是一个可以避免的例子。第二类是在社区里公开回应：以能看出身份的账号，在旧帖下面补一句「现在的规则是什么，从哪天开始」，附官方页面链接。第三类是联系内容作者：像 Y5 这样的长视频，作者如果愿意，可以在描述里加一行更正，或者在置顶评论里说明。

这三类事都不涉及让 AI 改变引用，它们改变的是被引用的那一页本身是否准确。下一次核对时，同样的 20 个来源再取一遍，就能看出哪些页面更新了、哪些评论区的讨论变了方向。按 Scrunch Labs 的引用半衰期，ChatGPT 的引用来源三到四周就会换掉一半，每月核一次是合适的频率。

常见问题

Scrunch Citation Optimization 要多少钱，哪个套餐能用？

Scrunch 博客写明，所有 Enterprise 套餐都包含这个功能，自助版每月最多 10 个目标引用，冒充网站下架通知各套餐免费、不限次数。定价页上 Core 套餐每月 $250，含 125 个提示词、每月 5,000 条回答。问题来源：搜索联想词「scrunch citations」。

ai citation optimization 和平常说的 SEO 有什么不同？

SEO 主要看自己网页在搜索结果里的位置；AI 引用这一层看的是 AI 回答里引用了哪些页面，而这些页面大多不是你自己的，Scrunch Labs 统计第三方来源占 87.2%。谷歌搜索中心说 AI 概览没有额外优化要求，所以我们的建议是先核第三方页面在说什么。问题来源：搜索联想词「citation optimization」。

不买 Scrunch，能自己查 AI 回答引用了哪些页面吗？

可以手动查：在 ChatGPT 搜索或谷歌 AI 概览里问你的品类问题，回答旁边会列出来源链接，把链接抄下来，再用 reddit/comments、youtube/transcript 按地址取原文。量大了以后，手动记录会很费时间，这正是 Scrunch 一类工具收费的部分。问题来源：YouTube 视频 QmZw_LgAMm8 字幕，讲者问「我们说的是哪种引用：站内还是站外，域名还是页面」。

发现旧帖里的价格过时了，可以去回帖纠正吗？

可以，但要用能看出身份的账号，写明你是谁、现在的规则是什么、从哪天开始，附官方链接。Reddit 内容政策禁止操纵内容，美国联邦贸易委员会的规则也禁止伪造评论。我们读的一段行业视频建议对正面和负面反馈都要回应，前提是公开、可核。问题来源：YouTube 视频 bkrRH2cKyiA 字幕。

为什么 Reddit 搜索找不到去年的帖子？

reddit/search 的时间窗固定为最近一个月，这次 2025 年 5 月的旧帖用关键词搜不到。拿到帖子地址以后，用 reddit/comments 按 URL 取，不受这个时间窗限制。问题来源：本次实测，00:28:04（新加坡时间）取回旧帖 35 条评论。

怎么判断一个 YouTube 评测是不是赞助的？

读字幕和描述。这次 Y7 在字幕里说「感谢 Notion 赞助这期视频」，但搜索结果里没有返回 is_paid_partnership 字段。YouTube 要求创作者勾选付费推广声明，可实际数据里这个标记不一定有。问题来源：YouTube 视频 VSKIS5D-gQg 字幕。

参考资料

1. Sitecore 新闻稿，Scrunch Launches Citation Optimization，2026-11-12：https://www.sitecore.com/company/newsroom/press-releases/2026/11/scrunch-launches-citation-optimization-to-help-brands-influence-the-sources-behind-ai
2. Sitecore 新闻稿，40% of AI Assistant Sessions Never Touch the Open Web，2026-11-12：https://www.sitecore.com/company/newsroom/press-releases/2026/11/40-of-ai-assistant-sessions-never-touch-the-open-web-new-scrunch-study-finds
3. Sitecore 新闻稿，Sitecore Introduces MarketingIQ，2026-11-11：https://www.sitecore.com/company/newsroom/press-releases/2026/11/sitecore-introduces-marketingiq-to-turn-brand-intelligence-into-business-growth
4. Scrunch 博客，Introducing Citation Optimization，2026-11-12：https://scrunch.com/blog/citation-optimization-land-sources-ai-trusts-shut-down-ones-it-shouldnt/
5. Scrunch 定价页：https://scrunch.com/pricing/
6. Scrunch Labs，Citation dynamics：https://scrunch.com/labs/citation-dynamics/
7. CMSWire，Scrunch 发布 Citation Optimization，2026-11-12：https://www.cmswire.com/digital-experience/sitecore-scrunch-launches-citation-optimization-for-ai-search-visibility/
8. CMSWire，Sitecore 收购 Scrunch：https://www.cmswire.com/digital-experience/sitecore-acquires-scrunch-to-boost-ai-search-visibility/
9. CMSWire，MarketingIQ：https://www.cmswire.com/digital-experience/sitecore-places-its-bet-on-answer-engine-visibility-with-marketingiq/
10. Ahrefs，The 50 Most-Cited Websites in Google AI Overviews，2026-11-03 更新：https://ahrefs.com/blog/most-cited-domains-ai-overviews/
11. Rankspot，AI Citation Index，2026-11-14 更新：https://www.rankspot.ai/most-cited-sources
12. 谷歌搜索中心，AI features and your website：https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
13. 谷歌搜索中心，Creating helpful content：https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
14. 谷歌搜索帮助，About AI Overviews：https://support.google.com/websearch/answer/14901683
15. 谷歌博客，AI 模式和 AI 概览链接更新，2026-10-15：https://blog.google/products-and-platforms/products/search/updates-ai-mode-overviews-explore-web/
16. OpenAI 帮助中心，ChatGPT search：https://help.openai.com/en/articles/9237897-chatgpt-search
17. OpenAI 平台文档，Overview of OpenAI crawlers：https://platform.openai.com/docs/bots
18. OpenAI 帮助中心，Setting up your business on ChatGPT：https://help.openai.com/en/articles/20001635-setting-up-your-business-on-chatgpt
19. OpenAI 政策，Businesses in ChatGPT：https://openai.com/policies/businesses-in-chatgpt/
20. OpenAI 帮助中心，ChatGPT release notes：https://help.openai.com/articles/6825453-chatgpt-release-notes
21. Aggarwal 等，GEO: Generative Engine Optimization，arXiv 2311.09735：https://arxiv.org/abs/2311.09735
22. Notion 价格页：https://www.notion.com/pricing
23. Notion 帮助中心，Notion AI FAQs：https://www.notion.com/help/notion-ai-faqs
24. Notion 帮助中心，What are Notion credits：https://www.notion.com/help/what-are-notion-credits
25. Notion 帮助中心，Standard, Select and Notion credits eligible features：https://www.notion.com/help/standard-select-and-notion-credits-eligible-features
26. Notion 帮助中心，Track usage in the Notion credits dashboard：https://www.notion.com/help/track-usage-in-the-notion-credits-dashboard
27. Notion 帮助中心，Upgrade or downgrade your plan：https://www.notion.com/help/upgrade-or-downgrade-your-plan
28. Notion 开发者文档，Notion MCP：https://developers.notion.com/docs/mcp
29. CodexBar 文档，Notion 用量说明（2026-08-03 规则）：https://github.com/steipete/CodexBar/blob/main/docs/notion.md
30. YouTube 帮助中心，付费推广声明：https://support.google.com/youtube/answer/154235
31. YouTube Data API，CommentThreads：https://developers.google.com/youtube/v3/docs/commentThreads
32. YouTube Data API，Search: list：https://developers.google.com/youtube/v3/docs/search/list
33. YouTube API Services Terms of Service：https://developers.google.com/youtube/terms/api-services-terms-of-service
34. 美国联邦法规 16 CFR 255，背书指南：https://www.ecfr.gov/current/title-16/chapter-I/subchapter-B/part-255
35. 美国联邦法规 16 CFR 465，消费者评论规则：https://www.ecfr.gov/current/title-16/chapter-I/subchapter-D/part-465
36. Reddit 内容政策：https://www.redditinc.com/policies/content-policy
37. Reddit 公开内容政策：https://support.reddithelp.com/hc/en-us/articles/26410290525844
38. Reddit 数据 API 条款：https://redditinc.com/policies/data-api-terms
39. Reddit 2026 年第三季度财报，2026-10-29：https://investor.redditinc.com/news-events/news-releases/news-details/2026/Reddit-Reports-Third-Quarter-2026-Results/default.aspx
40. Model Context Protocol 规范：https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18
41. Claude Code 文档，MCP：https://code.claude.com/docs/en/mcp
42. Scrunch 博客，冒充网站研究：https://scrunch.com/blog/impostors-are-in-your-ai-answers-websites-posing-as-your-brand-and-why-llms-cite-them/
43. EveryInfra 公开能力目录：https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog
44. EveryInfra 远程 MCP 服务地址：https://api.everyinfra.com/mcp
45. 实测用到的 20 个来源和 3 段行业视频，地址见下（Quora 只列问题页，回答者姓名不列）。

R1 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xh7ua1/should_i_use_notion/
R2 https://www.reddit.com/r/ObsidianMD/comments/1x8h3su/leaving_notion_was_the_best_decision_i_made/
R3 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xnv2er/business_user_of_2_years_they_had_a_good_thing/
R4 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xsze08/if_you_use_notion_for_anything_important_try_this/
R5 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xapojk/cheat_sheet_for_the_new_notion_pricing/
R6 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1xa7mld/big_update_overhauled_our_pricing_and_packaging/
R7 https://www.reddit.com/r/Notion/comments/1klq9r9/notion_pricing_update_no_more_ai_for_plus_accounts/
Q1 https://www.quora.com/What-are-the-best-AI-tools-for-solo-entrepreneurs-in-2026
Q2 https://www.quora.com/What-are-the-best-free-online-productivity-tools-in-2026
Q3 https://www.quora.com/What-are-the-best-AI-tools-to-increase-daily-productivity-in-2026
Q4 https://www.quora.com/What-are-the-best-AI-tools-to-save-time-and-increase-productivity-in-2026
Q5 https://www.quora.com/What-are-the-best-tools-to-turn-your-personal-knowledge-into-a-searchable-conversational-AI-assistant
Y1 https://www.youtube.com/watch?v=7KznaBvCs2Y
Y2 https://www.youtube.com/watch?v=72Lqh_kbd6U
Y3 https://www.youtube.com/watch?v=CNQcwNMxLsE
Y4 https://www.youtube.com/watch?v=ofzHbyxkpVg
Y5 https://www.youtube.com/watch?v=vMkxYfrI4gU
Y6 https://www.youtube.com/watch?v=0RaQHJr3K44
Y7 https://www.youtube.com/watch?v=VSKIS5D-gQg
Y8 https://www.youtube.com/watch?v=cF4O6JpC7kA
行业视频 https://www.youtube.com/watch?v=bkrRH2cKyiA
行业视频 https://www.youtube.com/watch?v=QmZw_LgAMm8
行业视频 https://www.youtube.com/watch?v=qhT1MlButHA