AI 搜索的抓取频率是什么？解析 AI 机器人行为

AI 抓取频率与传统搜索引擎有何不同

在 AI 搜索的语境下，抓取频率指的是AI 爬虫访问并重新索引你网站内容的频率。与 Google 等传统搜索引擎根据站点权威性和内容新鲜度采用可预测的抓取模式不同，AI 爬虫遵循的是完全不同的原则。主要区别在于它们的目的：Googlebot 用于索引内容并参与搜索排名，而像 GPTBot、ChatGPT-User 和 PerplexityBot 这样的 AI 爬虫则是为训练和提升大型语言模型（LLM）而收集数据。这一根本性的差异导致了这些机器人访问你网站的频率和优先级有很大不同。

根据 Conductor 对真实抓取数据的分析，AI 爬虫的抓取行为呈现出惊人的差异。在某一案例中，ChatGPT 访问某页面的频率大约是 Google 的八倍，而 Perplexity 的访问频率约为 Google 的三倍。在新内容发布后的 24 小时内，Perplexity 的抓取次数已与 Google 相当，而 ChatGPT 已经抓取了三次。这表明，AI 爬虫可以在内容发布的第一天就抓取新内容或经过优化的内容，这使得内容的初始质量和技术健全性变得至关重要。

不同 AI 爬虫类型及其抓取模式解析

AI 爬虫领域有几大主流参与者，每一种都有独特的抓取行为和频率。例如，OpenAI 的 GPTBot 是一种离线、异步爬虫，用于收集信息以训练 AI 模型，但它的抓取频率较低或范围广泛，回访间隔较长。除非页面展现出较高的价值和权威性，否则 GPTBot 可能数周才抓取一次。相比之下，ChatGPT-User 是根据实际用户查询触发的，这意味着它会在用户请求时即时抓取 URL，而不是像传统爬虫那样持续抓取。这种实时抓取行为使 ChatGPT-User 的请求成为 AI 搜索结果中可见性的最佳信号。

另一款 OpenAI 爬虫 OAI-SearchBot，与传统爬虫相比，抓取周期性但极为罕见，主要用于增强和刷新 Bing 等来源的搜索结果。Perplexity.ai 的 PerplexityBot 呈现出爆炸性增长，2024 年 5 月至 2025 年 5 月期间原始请求量增长了 157,490%，尽管整体爬虫流量占比较小。Anthropic 的 ClaudeBot 和亚马逊的 Amazonbot 也会抓取网站，但最近一段时间其抓取频率已下降。所有这些爬虫的共同点在于，AI 抓取预算是有选择的、以质量为导向，重点在于最大化数据质量，而非像传统搜索引擎那样追求全面覆盖。

抓取频率对比：AI 机器人 vs. Google

针对某企业客户连续 14 天的服务器日志数据的详细分析，揭示了传统爬虫与 AI 爬虫之间关键的效率差异。在此期间，GoogleBot 的抓取频率是所有 AI 爬虫总和的 2.6 倍，约有 49,905 次事件，而 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 总共 19,063 次。但是，这并不能完全说明抓取强度的差异。虽然 GoogleBot 的总请求数更多，但每次 AI 爬虫请求平均抓取 134 KB 的数据，而 GoogleBot 每次仅为 53 KB，即 AI 爬虫每次事件消耗的数据量是 Google 的 2.5 倍。

数据表明，GoogleBot 采用细致、增量式的策略，有策略地反复访问页面以保持内容新鲜；而AI 爬虫则是少量但数据量大的请求，下载完整 HTML 内容和大段文本，以供其语义和检索模型使用。值得注意的是，AI 爬虫没有请求任何 JavaScript 文件，这进一步说明目前大多数 AI 机器人只抓取静态 HTML 或预渲染的文本内容，不会执行 JavaScript 或加载前端脚本。

影响 AI 抓取频率的因素

有几个关键因素决定 AI 爬虫访问你网站的频率。内容质量和权威性起着重要作用——高价值、高权威的内容会被 AI 爬虫更频繁地抓取。内容新鲜度同样重要；新发布或最近更新的内容通常会被 AI 爬虫更积极地抓取，而陈旧内容则不然。技术健康状况和性能直接影响抓取频率；如果你的网站 Core Web Vitals 表现不佳、有死链或加载缓慢，AI 爬虫返回的频率就会降低，甚至根本不再访问。

JavaScript 渲染问题是 AI 抓取频率的一大拦路虎。因为大多数 AI 爬虫不会执行 JavaScript，依赖客户端渲染的内容对这些机器人来说是不可见的。如果 AI 爬虫首次访问时无法获取你的内容，它们很可能不会频繁回访。Schema 标记和结构化数据极大影响抓取模式；采用完整 schema 的页面更易于 AI 爬虫解析和理解，从而获得更高的回访频率。网站架构和内部链接也很重要——结构清晰、导航合理、链接逻辑严谨的网站更能吸引 AI 机器人持续抓取。

初次印象极其重要。与可以手动请求重新索引的 Google Search Console 不同，你无法要求 AI 爬虫重新评估某页面。如果 AI 爬虫访问你的网站时发现内容薄弱、技术错误或用户体验差，可能需要很久才会回访，甚至根本不会再来。这意味着你的内容从发布之初就必须具备技术健全性和高质量。

AI 可抓取性的实时监控 VS 定期抓取

传统 SEO 工作流程依赖每周或每月定时全站抓取来发现技术问题，但这种做法已无法满足 AI 搜索优化的需求。如果 AI 爬虫因某技术问题无法访问你的网站，可能几天都无人察觉；而 AI 爬虫可能不会再次访问，这种延误会在你发现问题前就损害你在答案引擎中的权威。实时监控至关重要，它能让你立刻洞察爬虫行为和技术问题。

定期抓取在 AI 搜索时代容易形成危险盲区。如果某项技术问题在周一下午出现，而你的定时抓取要等到周五才进行，你就失去了四天的 AI 爬虫访问和索引机会。在这段时间里，AI 爬虫可能尝试访问你的站点，发现错误后降低了对你内容的优先级。专门追踪 AI 机器人活动的实时监控平台能全天候 24/7 告知哪些页面被抓取、哪些没有、抓取频率如何。这让你可以在问题影响到 AI 搜索可见性之前及时发现并修复。

优化网站以提升 AI 抓取频率

要最大化 AI 爬虫访问和索引你内容的频率，重点是以 HTML 形式呈现关键内容，而不是依赖 JavaScript。确保所有重要信息——产品详情、价格、评论、博客内容——都包含在 AI 爬虫首次接收到的 HTML 中。添加全面的 schema 标记，包括文章、作者、产品等结构化数据，让 AI 爬虫更容易理解和解析页面，这会提升内容的重要性信号，从而增加抓取频率。

保持作者信息和内容新鲜度，及时更新内容并注明作者，有助于 LLM 建立专业性和权威性，进而吸引更多抓取。监控并优化 Core Web Vitals，确保网站提供优异的用户体验；性能差会让 AI 爬虫认为你的内容不值得频繁回访。通过专用平台实施实时监控，跟踪 AI 爬虫活动，及时发现并修复问题，避免影响可见性。持续进行可抓取性检查，排查并修复死链、404 错误、重定向链等妨碍 AI 爬虫高效访问内容的技术障碍。

此外，确保你的 robots.txt 文件允许 AI 爬虫访问内容。有些网站选择屏蔽 AI 爬虫，但这样会阻止你的内容出现在 AI 生成的答案中。如果你希望在 ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜索引擎中获得曝光，robots.txt 应允许 GPTBot、ChatGPT-User、OAI-SearchBot、PerplexityBot 以及其他 AI 爬虫访问你的网站。避免过度依赖需要登录或付费才能访问的门槛内容；AI 爬虫无法索引受限内容，这会限制你在 AI 搜索结果中的可见性。