当一个品牌发现 AI 在回答里没有提到自己，很自然会冒出下一个问题：AI 到底搜了什么？这个问题过去很难回答，因为模型内部的检索过程并不公开。2026 年 9 月 1 日，Moz 的 Dr. Peter J. Meyers 发布了一份观察报告，公开了 5,333 条 Google Gemini 实际发起过的检索词，覆盖 1,000 个子话题。

这批数据值得看的理由，不是它提供了新的关键词来源，而是它把机器检索的形态摆到了台面上。这些查询看起来很像我们在关键词工具里见到的长尾词，性质却完全不同。把它们当成搜索需求，几乎一定会得出错误结论。

什么是 grounding queries

大模型的训练数据有截止日期，所以它无法仅凭记忆回答关于当下的问题。为了补上这段缺口，模型会在回答之前自己发起一批检索，业内称之为 grounding queries。Moz 那篇文章给出的定义很直白：这是由机器发起、供机器使用的检索，目的是弥补大模型自身的局限。

这一点决定了它和用户行为数据不属于同一类东西。用户搜索是需求表达，而 grounding 是系统为了给回答找依据而发出的检索指令。两者可能有交集，但收集目的、生成方式和用途都不同。

这 5,333 条查询长什么样

Moz 从 Gemini 采集的这些查询，在形态上有几个清楚的统计特征。查询长度从 3 个词到 17 个词，平均 6.56 个词，超过一半落在 6 到 7 个词之间。原文给出的三个中位形态例子是：

standard types of auto insurance coverage
must have baking tools equipment beginner
extended stay hotel amenities vs traditional hotels

单看这几条，它们确实很像深度关键词研究里会捞出来的词。但继续看更长的例子，形态就变了。原文列出的最长一条有 17 个词，带布尔操作符：

"best indie games of 2025" OR "biggest indie game hits of 2025" OR "popular indie games 2026"

用搜索操作符把三组同义表达串成一条，这不是人的输入习惯。另一条把若干相关术语直接堆叠起来，例如把半导体制造的多个工序名依次排列。作者对此的判断是：这些短语的月搜索量很可能停留在个位数，那个数字甚至可能是 0。

第三个特征是时序。样本中整整三分之一（33%）的查询提到了年份，有些还连续提到两年，比如 "2025 2026"。原文提到，Google 公布的 Gemini 3.5 训练截止时间是 2026 年 3 月，同时承认部分数据可能早至 2025 年 1 月。查询里反复出现年份，说明系统在主动跨过自己的训练截止线去找更新的信息。

为什么它不能当关键词用

把这三个特征放在一起，结论比较清楚：grounding queries 描述的是机器怎么找证据，不是用户想要什么。

看到的现象 容易得出的结论 更接近事实的解释
一批没见过的长尾短语 这是新的流量机会 这是系统为某次回答临时拼装的检索指令
短语里带年份 这是一类时效性关键词 系统在跨过训练截止日期找当下信息
用布尔操作符串起同义表达 这是高意图查询 机器在扩大召回范围，提高一次命中的概率

这里有一个实际区别值得说清：即使你的页面命中了其中一条 grounding query，也不代表有人搜索过它，更不代表这个命中会带来访问。原文作者也提醒，grounding queries 只是 query fan-out 过程中的一个环节，而 fan-out 要考虑搜索者的意图和具体需求；grounding 提供的仍然是机器对意图的解读，人的视角需要另外补上。

采集方式本身也有边界

这部分容易被略过，但它决定了这份数据能外推到什么程度，所以必须写清楚。

原作者说明了两个问题。第一，Gemini 对 grounding 相当节制：即使在 Gemini 3.5 Flash 上把 thinking level 设到 MEDIUM 或更高，也很少拿到超过 1 到 2 条 grounding query，很多情况下一条都没有。他们是通过调整系统指令，才把结果“推”到每条提示 4 到 6 条。作者自己的原话是，这些查询确实是 Google 真实跑过的检索，但“公平地说，我们算是稍微取巧了”，真实的 AI Mode 和实际的 query fan-out 表现可能很不一样。

第二是成本。原文写明，截至 2026 年 8 月，grounding query 的调用价格是每 1,000 条 14 美元，且不是按提示计费。他们每个提示大约触发 5 条，换算下来约合每 100 个提示 7 美元。作者提醒使用自带 API key 的第三方工具的用户留意这笔开销。

把这两点合起来看：这份数据集是一次通过 API 定向采集的样本，不是真实 AI Mode 的行为分布。样本基于英文 Gemini 采集，中文场景下的形态是否相似，目前没有公开、可复核的数据集可以回答。AIGEO.GURU 没有独立复现这个采集，本文引用的数据与统计均来自 Moz 的公开发布，分析与判断部分属于 AIGEO.GURU 的解读。

对内容工作意味着什么

回到最开始那个问题：AI 为什么没提到我的品牌？grounding 机制提供了一个更早一步的解释角度。

如果系统在回答某类问题时，会发起一组检索去找特定证据，而你的站点没有以可检索、可抽取的形式提供这类证据，那么在这一步你就不在候选范围内。这发生在“被提及”之前，也在“被引用”之前。AIGEO.GURU 的 Day 0 基线 显示，一个新实体面临的不只是未被提及，还包括实体错绑和类目缺席；grounding 的视角补充了其中一部分成因——内容存在，并不等于内容有机会进入回答的考虑范围。

由此有两个可以落手的动作，都不需要额外工具：

一是把每一节写成可以单独拿出来的完整答案段落。既然检索是按证据片段组织的，那么一段依赖上下文才能读懂的文字，被抽走之后往往就不成立了。

二是把时间和条件写进句子本身，而不是留在页面顶部或别处。样本里三分之一的查询带着年份，这个比例本身就是在提示：时序信息在检索语境里是显式变量，不是可以省略的修饰。

还没解决的问题

中文语境下的 grounding 形态，目前没有可复核的公开数据，这是最直接的一个缺口。其次是 API 行为与真实 AI Mode 之间的差距到底有多大，原作者给出的也只是“可能很不一样”的判断，没有量化。再往下是成本结构：如果 grounding 数据持续按这个价格计量，能独立做这类观察的团队会很有限，公开样本的更新频率也会受影响。

如果你手上已经有一组目标问题，可以先自己回答一遍这个问题：要回答它，需要哪几类证据，我的站里哪一段话可以直接被抽出来支持它？如果找不到，通常不是关键词覆盖得不够，而是还没有写出一段能被直接引用的内容。