把AI回答的「引用时间戳」和「文档版本号」拉了个交叉表，才发现一半的引用是过期版本

上周做GEO效果评估，老板让我把AI回答里的引用链接都拉出来，看看我们官网内容被引了多少。我寻思这活儿不复杂，结果一拉就出事了。

先说背景，我们是传统制造企业，做数字化转型，官网有几百篇产品文档和技术说明。我让技术同事写了个小脚本，把近一个月AI回答里所有指向我们官网的引用链接抓下来，一共487条。然后我做了两件事：第一，抓每个链接的页面「最后更新时间」；第二，抓页面里标注的「文档版本号」。

结果交叉表一跑，问题就出来了：487条引用里，有231条指向的是「最后更新时间」超过18个月的页面，占比47%。更麻烦的是，这231条里又有将近一半，页面上的版本号和我们现在最新的产品手册对不上——差了两到三个版本。

什么意思呢？就是AI在回答用户关于产品参数、保修条款的问题时，引用的是一年半以前的老页面，里面的参数还是旧型号的，保修条款也是改版前的。用户看到的是AI一本正经地引用了一个「看起来是我们官网」的链接，点进去发现内容对不上现在的产品。

这事儿我为什么这么在意？因为三年前我们做过一轮官网内容治理，当时就踩过坑——老页面上残留的旧报价单被搜索引擎抓了，客户拿着旧报价来砍价，销售解释了半天。现在AI搜索把这个问题又放大了一遍：搜索引擎至少还给你个「快照日期」，AI回答里可什么都不标。

所以我的判断是，GEO效果评估不能只看「引用率」这一个数。你得把「引用」拆开来看：多少是引到现行版本，多少是引到过期版本。我现在的做法是，给每个重点页面加一个显式的版本戳，比如「文档版本：V3.2，生效日期：2025年3月」，放在正文开头的位置。另外在robots和sitemap里把过期页面做301重定向或者明确标注「历史版本，仅供参考」。

当然，这只是小范围试点的做法。我先拿了两条产品线、大概60个页面做，跑一个月看效果，不敢一下铺全站。毕竟改页面结构这事，动一发牵全身，万一影响了正常搜索收录，风险兜不住。

最后抛个问题给各位：你们在评估GEO效果的时候，有没有把「引用页面的版本时效」单独作为一个指标来跟踪？还是说目前只看引用数量和引用率？我挺想知道大家是怎么处理过期页面被AI引用的，有没有更省事的办法。