METRICS
抓取日志分析

一句话说明
抓取日志分析回答一个别处查不到的问题:AI 爬虫到底来没来、拿到了什么。
抓取日志分析回答一个别处查不到的问题:AI 爬虫到底来没来、拿到了什么。
我们的判断
这是 AI 可见度诊断里唯一的一手数据源。内容进不了答案时,先看日志再改内容 —— 顺序反了会白做。
01
要从日志里看什么
按 user agent 分组统计请求量与返回码。检索型爬虫(如 OAI-SearchBot、Claude-SearchBot、PerplexityBot)与训练型爬虫要分开看。
看返回体大小。同一个 URL 给爬虫返回几 KB、给普通搜索引擎返回几十 KB,说明存在按 UA 分流的预渲染问题 —— 这类问题会让所有内容工作归零。
看抓取频率的变化。骤降优先排查放行规则与站点可访问性,不要先改内容。
02
常见结论与对应动作
完全没有某类 UA 的请求:检查 robots 与 CDN/防护层,后者经常在站点配置之外拦截。
有请求但大量 4xx/5xx:优先修可访问性,这比任何内容优化都靠前。
有 200 但返回体过小:查渲染方式,确认关键内容不依赖客户端渲染。
03
取数注意
日志量大,按 UA 与路径预聚合再分析,不要每次全量扫。
AI 爬虫会伪装或变更 UA,UA 只能作为线索,异常时结合 IP 段与行为模式一起看。
本页用到的数据
30–40%
加统计数据 / 引用来源 / 引述后的可见度相对提升
出处:Princeton GEO 论文,KDD 2024,GEO-bench 10,000 条查询,2024
资料出处
- [1]Optimizing your website for generative AI features on Google Search.Google 搜索中心.2026-05-15
更新于 2026-08-10