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Kamogawa AI Search Lab — Kyoto
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生成式AI寻找信息、引用、汇总成回答的整个过程。
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这个主题的文章
Report #000
2026.08.02
Monthly Report #000 京都体验类目下生成式AI的回答倾向（2026年7月）
向ChatGPT用四种语言各问20次京都茶道、和服、坐禅的推荐，记录回答里引用的信息源（12格・240次观测）。AI引用的信息源，会随着提问语言和类目整个换掉。
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Feature
2026.08.14
个体店铺、小公司，如何被AI发现
没有营销预算的个体店铺和小公司，怎样才能被生成式AI发现？基于京都体验型店铺240次实测数据和此前的一项调查，梳理真正起作用的因素。
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Feature
2026.08.11
拿API测AI能见度，「是彻头彻尾的错误」
京都和服租赁副研究：ChatGPT的引用来源，网页版和API完全是两回事。网页版占引用九成的联盟站，API跑了20次一次都没出现。Surfer、Luxeo Team、汉堡大学的独立测试都指向同一个方向。
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Feature
2026.07.14
Google地图上高评价，AI却回答“查无此店”
把京都的10家体验店，用日、英、繁体、简体四种语言各问了一遍。Google地图上高评价、评价数也不少的人气店，AI却回答“查无此店”，还把它当成别家介绍。区别不在规模，也不在评价数。
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GEO ／ LLMO
以实测检验被称为"生成引擎优化"的这个领域。
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实体（Entity）
AI能否把一家店正确识别为一个实体，还是与别家店混为一谈。
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多语言
同一个问题，用四种语言问。语言一换，参考来源也跟着换。
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茶道 ／ 和服 ／ 坐禅
定点观测的三个对象类目，商业性各不相同。
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测量方法
究竟凭什么可以说一家店"被AI看见了"。
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噪声底
条件相同，回答仍会浮动。先把浮动范围量出来。
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没有宣传预算的店家，能做些什么。
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