训练数据 vs 实时搜索：AI 系统如何获取信息

理解 AI 系统中的训练数据与实时搜索

训练数据与实时搜索代表了人工智能系统访问和传递信息给用户的两种根本不同方式。训练数据指的是在部署前用于训练大型语言模型（LLM）（如 ChatGPT、Claude 和 Gemini）的庞大且静态的数据集，通常包含截至特定知识截止日期的信息。相比之下，实时搜索则采用名为**检索增强生成（RAG）**的技术，能够在用户提问时实时从网络动态抓取最新信息。理解这一区别对于希望提升在 AI 平台可见性的品牌至关重要，因为它决定了您的内容是被历史训练数据引用，还是通过主动网络检索被发现。这两种方式的差异深刻影响了内容在 AI 答案中的呈现方式、新信息浮现的速度，以及品牌在 AI 搜索生态中优化可见性的策略。

训练数据的本质：带有截止日期的静态知识

训练数据代表了 AI 模型神经网络中内嵌的基础知识。开发者在训练 LLM 时，会输入大量文本——包括书籍、网站、学术论文、代码库和用户交互——这些内容都收集自某个特定的时间节点之前。该过程计算量极大、资源消耗高，通常需要数周甚至数月，在专门的硬件（如 GPU 和 TPU）上进行。一旦训练完成，模型的知识就定格在那个时刻。例如，ChatGPT-4o 的知识截止日期为 2023 年 10 月，这意味着它只掌握截至那时可用的信息，对于之后发生的事件、产品或发展则一无所知。Claude 4.5 Opus 的知识截止在 2025 年 3 月，而Google Gemini 3 训练至 2025 年 1 月。这些截止日期写入模型系统提示中，决定了 AI“所知”内容的时间边界，除非有外部帮助，否则无法突破。

AI 模型设定知识截止日期的原因主要是出于现实考虑。用新数据重新训练 LLM 的成本极高，需要采集最新数据，并进行准确性和安全性筛选，再通过完整的训练流程处理并验证。多数 AI 公司每年仅发布一到两次重大模型更新，期间会有数次小型更新。这意味着模型上线时，其训练数据已落后数月甚至数年。例如，2024 年 9 月训练、2025 年 1 月发布的模型，实际所用信息至少已过时四个月。模型在生产环境中运行的时间越长，知识就越陈旧。这带来一个根本挑战：静态训练数据无法反映实时事件、新兴趋势或最新发布的内容，无论这些信息对用户查询多么重要。

实时搜索的工作原理：实时信息检索

实时搜索通过检索增强生成（RAG）框架解决了训练数据的局限。RAG 让 AI 系统在生成答案时，能够从网络检索最新信息，而不是仅依赖训练时的数据。RAG 系统会对实时网络内容进行相关性搜索，获取最相关的文档或页面，并用这些新信息构建答案。这种方式彻底改变了 AI 系统的工作逻辑。例如，当你向Perplexity提问有关最新新闻时，它不会依赖训练数据的截止日期，而是主动在网上搜索，抓取几天甚至数小时前发布的相关文章，并带有引用地整合到答案中。同样，ChatGPT 的浏览功能和Google AI 概览也可以通过实时网络搜索获取训练截止日期之后的信息。

RAG 的流程分为几个步骤。首先，将用户的查询转为数值化表示（embedding）。其次，用该向量与网页内容的向量数据库匹配，找出最相关的文档。然后，将这些被检索出的文档作为上下文添加到 AI 的提示中。最后，LLM 会结合既有训练知识和新检索信息生成答案。这种混合方式让 AI 保持训练中获得的推理与语言能力，同时又能补充当前权威的信息。被检索的内容会作为引用展示，方便用户验证并跳转到原始来源。这就是为什么Perplexity可以引用上周发布的文章，ChatGPT 搜索可以提及突发新闻——它们不是靠训练数据，而是实时抓取的网络内容。

关键维度对比：训练数据 vs 实时搜索

为什么知识截止对品牌可见性至关重要

知识截止日期不仅是技术细节——它直接影响品牌在 AI 答案中的呈现。如果您的公司在模型训练截止后发布了重要公告、产品或观点，模型对此一无所知。用户向 ChatGPT-4o（截止 2023 年 10 月）咨询贵司 2024 年举措时，得到的答案只会基于截止 2023 年 10 月的信息。模型无法凭空生成关于其未见过事件的准确信息，往往只能给出过时内容、泛泛回答，甚至在最坏情况下产生貌似合理但虚假的细节。

这对内容营销和品牌可见性带来巨大挑战。ALLMO.ai 的研究显示，知识截止日期对于理解 LLM 回答中会引用哪些训练数据至关重要。不过，情况并非无解。现代 AI 聊天机器人正越来越多地进行网络实时检索，获取更近信息。当模型内置知识过时或有限时，若您的内容当前在网上结构清晰、便于抓取，AI 就更有可能在答案中发现并引用您的材料。此外，今天的内容也会成为明天 LLM 的训练数据。现在的战略布局，将提升内容进入未来模型训练数据的概率，进而持续提升 AI 中的品牌曝光。因此，品牌应专注于创作高质量、结构化内容，既便于当前实时检索，也能被纳入未来训练数据。

各大平台训练数据与实时搜索的不同模式

不同 AI 平台在训练数据与实时搜索之间的平衡各有侧重，这反映了架构设计和商业模式的不同。ChatGPT 主要依赖训练数据提供基础知识，但提供“浏览”功能支持特定查询的网络检索。当开启搜索时，ChatGPT 会采用 RAG 检索补充训练知识。但 ChatGPT 的引用模式变化巨大，有研究显示，2025 年 6-7 月，ChatGPT 的引用集中于 Reddit、Wikipedia 和 TechRadar 等少数主流网站，这三大域名占据了全部引用的 20% 以上。这说明 ChatGPT 在优化实时检索时，优先选择能直接提供答案且可降低算力消耗的来源。

Perplexity 采取截然不同的思路，将实时搜索作为核心机制。所有 Perplexity Sonar 模型都集成了实时网络搜索，可提供训练数据截止之外的信息。Perplexity 并不依赖静态知识截止，而是几乎每次查询都主动检索并引用最新网页内容。这让它在新闻、趋势和时效性话题上表现尤为出色。研究表明，Perplexity 每次回答平均引用 13 个来源，是主流 AI 平台中覆盖面最广的，既有主流品牌也有小众领域站点。

Google AI 概览和Google Gemini通过谷歌自身的搜索索引，将训练数据与实时搜索结合。这些系统可访问谷歌实时网页索引，及时抓取新发布的内容。但谷歌的策略更为保守，通常只引用 3-4 个来源（AI 概览平均值），且优先权威站点。Claude（Anthropic 开发）传统上更依赖训练数据，但近期新版本也引入了网络检索能力。Claude 强调分析严谨和结构化推理，偏好具有逻辑深度和可解释性的内容。

RAG 如何突破训练截止，实现内容被发现

**检索增强生成（RAG）**带来了内容可见性的革命，因为它打破了信息新鲜度受模型训练周期约束的局限。传统搜索引擎（如 Google）需要爬取、索引和排序内容，这一过程可能长达数天或数周。而 RAG AI 系统，只要内容结构清晰且相关，发布数小时内就可能被发现并引用。LeadSpot 的一个案例就极具代表性：某客户周二发布了一篇技术供应商对比，周五 Perplexity 和 ChatGPT（浏览模式）就已在回答中引用。这就是检索的力量——内容新鲜，结构适合 AI 解析，便可被实时发现。

这种速度优势为愿意优化内容以适应 AI 检索的品牌带来新机遇。不同于传统 SEO 侧重内容历史、外链和权威性，AI SEO 更看重结构、新鲜度和相关性。设置清晰的问答标题、使用语义化 HTML、结构化片段和规范元数据的内容，更容易被 RAG 检索和引用。其深远意义在于：无需等待像 Google SEO 那样的索引，也无需品牌知名度——结构才是关键。这使得小众品牌同样能在 AI 搜索中与大品牌竞争，只要内容组织良好并直接解答用户问题。

实时搜索的波动性 vs 训练数据的稳定性

虽然实时搜索带来了新鲜度，但也引入了波动性挑战。训练数据一旦写入模型就始终稳定。如果您的品牌被纳入了 ChatGPT-4o 的训练数据，它会持续在该模型输出中出现（直到模型退役或更迭）。但实时搜索的引用则极不稳定。Profound 的研究分析了约 8 万个平台提示，发现仅一个月内被引用的域名有 40-60% 会发生变化。时间拉长至半年，1-7 月间引用域名更有 70-90% 的流失。这意味着，今天在 ChatGPT 实时搜索中高频出现的品牌，明天可能因引用权重算法调整而消失。

有一个极端案例：2025 年 7 月，ChatGPT 对引用权重做了调整，导致推荐流量在一个月内暴跌 52%，而 Reddit 引用暴增 87%，Wikipedia 飙升 60% 以上。变动的背后并非内容质量或相关性，而是 OpenAI 算法的调整。同样，2025 年 9 月谷歌移除“?num=100”参数（数据中介用以提取更多谷歌结果）的举措，使得 ChatGPT 中 Reddit 的引用占比从约 13% 跌至 2% 以下，这也不是 Reddit 内容变差，而是 RAG 流程被干扰。

对品牌而言，这种波动意味着仅依赖实时引用风险极大。一次外部算法调整就可能让您的曝光一夜消失。因此，专家建议采取“双轨策略”：既要投资于可被实时检索发现的内容，也要构建权威信号，助力内容纳入未来的模型训练数据。与实时搜索引用相比，基础模型中的品牌提及更稳定，因为它们会一直留存在模型内部直到下次训练。

优化内容以兼顾训练数据与实时搜索

成功的品牌意识到 AI 可见性的未来是混合型的。内容既要为未来训练数据积累做准备，也要适应实时检索系统发现。这需要多层次策略。首先，创作全面、权威的内容，深入解答问题、展现专业度。AI 系统偏好清晰、客观、知识型内容。第二，采用结构化排版，如问答标题、语义化 HTML、结构化标记和规范元数据，便于 RAG 解析和检索。第三，保持各渠道信息一致——官网、新闻稿、社交媒体和行业媒体要统一传递品牌故事。研究显示，语气和品牌一致性显著提升 AI 可见性。

第四，注重内容新鲜与时效。定期发布新内容、及时更新现有内容，AI 系统会用“新鲜度”校验训练数据。第五，建立权威信号，通过引用、外链和高权威网站提及。虽然实时搜索不像谷歌那样重视外链，但被权威来源引用会提升被检索和引用的机会。第六，针对各平台的引用模式做针对性优化。ChatGPT 偏好百科全书类和非商业来源，Perplexity 注重社区讨论与同行经验，Google AI 概览优先新闻和主流媒体风格内容。应针对各自偏好调整内容战略。

最后，建议使用AI 监控工具，实时追踪品牌在各 AI 平台的表现。诸如 AmICited 等服务可以监控品牌、域名、URL 在 ChatGPT、Perplexity、Google AI 概览和 Claude 上的引用情况。通过追踪被引用内容、品牌出现频率和主要曝光平台，您可以发现内容空白和机遇。这种数据驱动的方法有助于判断您的可见性是来源于训练数据（稳定但可能过时），还是实时搜索（新鲜但波动），并据此优化策略。

未来趋势：训练数据与实时搜索的融合

未来，训练数据与实时搜索的界限将逐渐模糊，AI 系统会日益智能化。新一代模型有望引入持续学习机制，无需完整重训也能更频繁地更新知识。一些研究者正在探索持续学习和在线学习等技术，使模型能更动态地吸纳新信息。此外，随着 AI 厂商加快模型更新频率——从每年或半年一次，提升到季度甚至月度，训练截止与现实信息的时间差会不断缩小。

然而，实时搜索仍将发挥重要作用，因为它带来透明性和可验证性。用户越来越希望看到信息来源并自行核查，RAG 系统通过引用机制满足了这一需求。相较之下，训练数据是“黑箱”，用户难以验证模型知识的出处。这种透明优势意味着，即使训练数据越来越新，实时搜索仍将是面向消费者 AI 系统的核心功能。对品牌来说，这意味着通过实时检索被发现的重要性只会提升。那些投资于结构化、权威内容、面向 AI 检索优化的品牌，无论曝光来自训练数据还是实时搜索，都将持续保持可见性。

这种融合趋势也预示着传统 SEO 与 AI 优化的界线会持续演变。谷歌排名靠前、传统 SEO 优化良好的内容，在 AI 系统中同样表现出色，但反过来未必成立。AI 更看重结构、清晰度、新鲜度和直接回答，远胜于外链和域名权重。将 AI 优化视为独立于但又互补于传统 SEO 的新学科，将帮助品牌在传统搜索与新兴 AI 平台上都占据优势。