出版商与 AI 公司签署的授权协议是否影响被引用情况？发生了什么？

这是近年来出版经济学上最显著的转变之一。让我分享下数据：

协议现状：

协议如何影响引用：

1. 训练数据纳入 — 获授权内容被系统性收录
2. 署名要求 — 协议常要求规范来源标注
3. 实时访问 — 部分协议包括内容实时接入
4. 可见性优先 — 获授权来源可能被优先展示

不太舒服的事实：

没错，竞争环境确实向有资源谈判的出版商倾斜，小型出版商难以匹敌。

小型出版商视角：

我们的现状：

• 月访问量 5 万
• 几乎不可能与 OpenAI 达成协议
• 偶尔在 AI 回答中出现我们的内容
• 即使出现，带来的流量也很少

我们尝试过的：

1. 屏蔽部分 AI 爬虫（进一步降低可见性）
2. 聚焦原创调研（有一定帮助）
3. 参与行业联盟讨论
4. 接受 AI 流量可能永远微不足道的现实

悖论：

屏蔽爬虫，我们就变得隐形。允许抓取，我们的内容却为 AI 模型训练却无补偿。小型出版商现在没有赢的局面。

我的结论：

我们转而重心放在社区建设、邮件订阅和直接观众关系。AI 可见性这场游戏我们玩不赢，所以我们选择玩另一场游戏。

关于授权格局的法律视角：

Anthropic 和解案意义重大：

15 亿美元因盗用书籍达成和解，单件作品估值约 3000 美元。为 AI 公司合规授权带来法律压力。

持续的诉讼：

• 《大英百科全书》诉 Perplexity
• Penske Media 诉 Google
• 多起作者集体诉讼

这对出版商意味着什么：

1. 补偿相关的法律先例正在积累
2. AI 公司授权动力增强
3. 小型出版商未来有望通过集体行动受益

我的建议：

记录您的内容在 AI 系统中的使用情况。如果被引用但未获补偿，这些记录或许能在未来法律或授权协商中起作用。

法律环境正在向出版商倾斜，但进展缓慢。

行业/科技出版商视角：

我们的利基优势：

我们专注于一个 B2B 科技细分领域。即便没有正式 AI 协议，依然经常被引用，原因有：

1. 我们是细分领域的权威
2. 原创调研独一无二
3. 同业竞争者极少
4. 我们领域对技术准确性要求高

这意味着：

“大出版商优势”主要体现在综合新闻，但真正有专业积累的垂直出版商仍能靠权威性竞争。

我们的做法：

• 强化原创调研
• 抢先发布行业重大消息
• 保持技术准确性标准
• 打造专家作者团队

经验教训：

专业与独特性可以在细分领域弥补没有授权协议的劣势。

关于屏蔽 AI 爬虫的观点：

屏蔽趋势：

• 美国头部 50 家新闻网站，32% 屏蔽 OpenAI 搜索爬虫
• 40% 屏蔽 OpenAI 训练爬虫
• 56% 屏蔽 Perplexity
• 60% 屏蔽 Anthropic 爬虫

出版商为何屏蔽：

1. 作为协议谈判筹码
2. 防止内容被无偿使用
3. 抗议行业现状
4. 保持对内容的部分控制

难题：

屏蔽会让你在 AI 搜索中彻底隐身，而这对内容发现日益重要。

策略性屏蔽：

有些出版商只屏蔽训练爬虫，但允许搜索爬虫。这样既防止内容被训练，又能保留部分可见性。

我的看法：屏蔽更像是谈判手段，不是一项长期策略。最终你还是需要可见性。

总结下讨论，目前我的想法：

现实情况：

• 授权协议确实带来优势
• 竞争环境向大型出版商倾斜
• 法律环境在慢慢变化
• 小型出版商没有完美解决方案

我们的下一步策略：

1. 聚焦利基权威

• 深挖我们的独特之处
• 做原创调研与数据
• 打造专家作者团队

2. 社区为先

• 邮件订阅
• 直接受众关系
• 减少对平台分发的依赖

3. 监控与记录

• 用 Am I Cited 跟踪 AI 引用
• 积累未来谈判所需的记录
• 理解当前可见性

4. 行业参与

• 参与集体谈判
• 支持 RSL 等倡议
• 推动公平补偿

视角转变：

我们拼不过新闻集团的投入，但我们能在自己的领域做得更专、社群更强、聚焦度更高。

感谢大家坦诚讨论。

对出版商与 AI 关系的前瞻：

新兴解决方案：

1. Cloudflare Pay Per Crawl — AI 访问内容微支付
2. RSL（Real Simple Licensing） — 标准化授权协议
3. 微软出版商市场 — 双向内容交易平台

发展趋势：

AI 公司补偿出版商的压力日益增加，相关法律先例逐步积累，行业解决方案也在浮现。

我的预测：

在 18-24 个月内，会出现更多标准化授权机制，让小型出版商获得现在无法获得的补偿。

与此同时：

建立直接受众关系。AI 只是众多内容发现渠道之一。过度依赖平台的出版商，别在 AI 上重蹈覆辙。

数据新闻视角：

我们没有协议却被引用更多。

为什么？我们产出 AI 系统无法从其他地方获得的原创数据：

• 独家数据集
• 原创调查与调研
• 独特分析与可视化
• 首次发布的发现

经验教训：

AI 系统需要新鲜、原创的数据。只要你能产出，无论是否有授权都有价值。

实际做法：

无论你在哪个领域：

• 做原创调查
• 建立独家数据集
• 发布独特分析
• 做第一个用数据讲故事的人

这让你成为被引用的对象，超越了授权协议的作用。

AI 流量的营收视角：

即便被引用，经济账依然严峻。

研究显示，93% 的 AI 模式搜索不会产生点击。即使被引用，出版商获得署名但几乎没有流量。

算笔账：

即使拿到 5000 万美元授权协议的出版商，在 AI 摘要导致流量损失方面损失的价值远超这笔钱。

这意味着：

授权协议其实只是对流量被蚕食的补偿，而不是增长路径。

战略问题：

如果 AI 可见性带不来流量，是否值得追求？这取决于：

• 品牌影响力
• 权威地位
• 受众期望

部分出版商已决定，AI 可见性带来的得不偿失。