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REVIEWED · 2026.08.13论文题名、PDF 正文与来源地址已核验。研究通过 602 个提示词等实验建立跨平台测量框架，为理解引用被选择后如何进入回答提供实证依据。
适合：GEO 研究者、品牌测量团队与 AI 搜索数据分析人员
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From Citation Selection to Citation Absorption
提出跨 AI 搜索平台的 GEO 测量框架，区分引用选择与引用吸收，并分析不同平台中的可见性表现。
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提出跨 AI 搜索平台的 GEO 测量框架
使用场景
BEST FIT- 追踪 AI 搜索引用选择与吸收提出跨 AI 搜索平台的 GEO 测量框架，区分引用选择与引用吸收，并分析不同平台中的可见性表现。
- 设计跨平台 GEO 测量指标提出跨 AI 搜索平台的 GEO 测量框架，区分引用选择与引用吸收，并分析不同平台中的可见性表现。
- 评估内容进入生成式回答的表现提出跨 AI 搜索平台的 GEO 测量框架，区分引用选择与引用吸收，并分析不同平台中的可见性表现。
极简评分
EDITORIAL SIGNALS编辑评分 8.3
综合功能、上手成本、实际价值与长期可用性。
易用性 8.0
从首次打开到完成核心任务的学习成本。
功能度 8.2
核心能力与真实工作场景的覆盖程度。
价值度 8.6
价格模式、免费范围与长期使用价值。