证据链
爬虫来访与效果记录
「谁在访问我的站、AI 有没有引用我」不该靠口头承诺。这一页把主站自己的三层证据公开：访问规则、来访记录、答案引用——分别呈现，不合并成一句结论。
第一层 · 访问规则
让搜索引擎和 AI 引擎「知道怎么读我们」，是收录与引用的前提。四份公开文件构成访问条件：
robots.txt
搜索引擎与 AI 引擎的访问规则：放行哪些路径、排除哪些私有区域，两组口径完全一致。
sitemap.xml
全部可索引页面的站点地图（punycode 域名），搜索引擎与 AI 引擎的收录入口。
llms.txt
给 AI 引擎的品牌事实、服务清单与可验证链接——GEO 语境下的事实源。
crawler-stats.json
来访记录的原始公开数据（每 6 小时聚合），本页面板读的就是它，可直接打开核对。
第二层 · 来访记录
主站自己挂着与托管样板同一套监测：AI 引擎（Anthropic / OpenAI / 字节 / Perplexity）与传统搜索引擎（百度 / 必应 / Google）的来访按 UA 自报标识聚合，每 6 小时更新。伪装成爬虫的扫描器也会被如实计入——响应状态与路径分布就是甄别线索。
请求记录与页面响应、答案引用一起观察，才能看清下一步。
每 6 小时聚合；按 User-Agent 自报标识归类，未逐条验证 IP。请求次数不代表阅读、成功抓取或 AI 引用。
第三层 · 答案引用
来访之上是引用：AI 答案在具体问法下提及品牌、挂出链接。这一层我们用自有品牌问兰护肤做完整样板——效果档案里是同一组问法的答案与引用链接存档：
完整效果档案
问兰护肤 · GEO 效果档案 →（官网托管 + 内容经营 + 请求观察，全部可打开核对）
真实出稿实录（外部媒体原文，可点开核对）：
敏感肌护肤哪个牌子靠谱？屏障修护产品的选择逻辑与公开信息分析
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方法与边界
- 按 User-Agent 自报标识归类，未逐条验证 IP——伪装成 AI 爬虫的扫描器会被计入，靠响应状态与路径分布甄别；
- 请求次数不代表阅读、成功抓取或 AI 引用——三层证据分别核对，不互相替代；
- 公开输出不做探测面：敏感路径与明显探针路径统一聚合成占位符，计数保留、路径不回显；
- 有日志的日期不代表全天完整覆盖，窗口内缺失日期在图上以灰色标出。