Muck Rack《What Is AI Reading?》报告：新闻业在 AI 引用中的份额降至 22%

Muck Rack 2026 年 10 月的 What Is AI Reading? 报告发现，新闻业在 AI 引用中的份额已从 5 月的约 27% 降至 22%，而 earned 媒体与第三方来源仍占引用的约 84%。第四版研究基于 ChatGPT、Claude、Perplexity 和 Gemini 超过 4,000 万条 AI 回答和 2.07 亿条引用。这项 10 月 28 日发布的研究指出，支撑 AI 生成答案的材料构成正在变化。新闻报道仍是重要来源，但……

Muck Rack 2026 年 10 月的 What Is AI Reading? 报告发现，新闻业在 AI 引用中的份额已从 5 月的约 27% 降至 22%，而 earned 媒体与第三方来源仍占引用的约 84%。第四版研究基于 ChatGPT、Claude、Perplexity 和 Gemini 平台上超过 4,000 万条 AI 回答和 2.07 亿条引用。

这项 10 月 28 日发布的研究指出，支撑 AI 生成答案的材料构成正在变化。新闻报道仍是重要来源，但更大份额流向了其他类型的第三方材料以及品牌自行发布的内容。对出版商和传播团队而言，这些发现使可见性成为提供商、提示词与内容格式三者的函数。

从 27% 到 22% 的下降约为 5 个百分点。它描述的是新闻业在引用中所占的份额，而非新闻链接绝对数量或带给出版商流量的等量下降。

区分新闻业与 earned 媒体对理解这一结果至关重要。Muck Rack 使用一个宽泛的 earned 媒体类别，其中除新闻业外，还包括学术研究、政府和 NGO 来源、百科类网站、社交平台以及第三方企业内容。因此报告中约 84% 的数字所代表的，是一个远比专业新闻编辑部更宽泛的来源生态。

自有媒体（owned media）从 13.7% 升至 15.2%，政府、百科与学术材料同样获得份额。付费与软文内容停留在 0.3%，与 5 月持平。这一微小的引用份额衡量的是此类页面作为来源出现的频率，并不衡量广告的整体效果。

Muck Rack 指出 ChatGPT 是新闻业份额下降的主要推手。其纵向图表显示 2026 年间的显著变化，9 月终点为 22%。Claude 和 Gemini 在该时期的大部分时间里走势相对平稳。

这些差异对任何想搞清楚为什么某篇报道或某个品牌出现在某个助手的回答里、却不出现在另一个助手里的人都很重要。可见性的变化可能反映的是提供商来源选择的变化，而非出版商产出或相关性的同等变化。

这些发现涉及生成回答中引用的来源，并不能确立哪些材料进入了模型的训练数据；引用份额也不应被当作读者量或信任度的直接度量。

在 9 月对每个提供商各 1,020 条提示词的采集样本中，只有 212 个域名出现在全部四个系统中。这是该研究样本内的重叠度，而非这些服务可访问的所有来源的计数。

这一结果削弱了把 AI 可见性当作单一排名来优化的理由。被某个提供商频繁引用的内容，在另一个提供商处的触达可能有限。同样，一份有用的公司页面和独立报道，会因所回答的问题不同而扮演不同角色。

报告落地页强调了另一个变异来源：再次提出同一个问题可能产生一组不同的引用。其现实含义是，单次回答是判断可见性持续变化的薄弱依据。

完整报告与方法论把专门的研究采集（主要使用不带品牌的消费者提示词）与 Generative Pulse 的持续监控（主要聚焦品牌）相结合。这些数据集用途不同，不应被当作同一个均质样本。

报告还指出，各提供商在研究期间引入并退役了模型。因此，跨时间比较既反映了时间流逝，也反映了模型与产品变化。这些观察描述的是受测系统、问题与采集期间。

Muck Rack 早前对其研究方法的说明明确了提示词选择的重要性。它描述了如何围绕行业、品牌和现实问题构建查询，然后按媒体类别和内容格式对引用进行分类。研究者选择的问题，有助于决定他们观察到的来源。

直接的启示是：要在提供商与问题层面跟踪来源选择。一组稳定、与受众相关、随时间重复的提示词，比一次性的出现能揭示更多。在记录结果的同时记录模型变化，有助于区分编辑或分发渠道的影响与 AI 服务本身的变化。

对出版商而言，新闻业整体份额下降并不意味着它在解释新动态、评估产品与组织方面的作用消失。对品牌而言，自有内容的增长提供了进入答案的另一条路径，但第三方来源的持续主导意味着，在公司官网上发布内容只能覆盖来源生态的一部分。

2026 年 10 月的 What Is AI Reading? 报告提供了完整发现与方法论。其核心信息是：AI 引用在很大程度上仍然植根于第三方材料，而来源的构成正……