1. 这项检查是什么

检测两类信号：数据引用（正文里带出处的数字，如「据中国物流与采购联合会 2025 年数据」）与新鲜度标记（内容年份、更新日期、版权期）。这两样是 AI 判断「这个信息可靠吗、过时吗」的显性依据。只有口号没有数据、页面停留在三年前的时间真空里，AI 在时效敏感的回答中会绕开你。

2. 为什么影响 AI 可见度

生成式引擎极度在意「别拿旧信息糊弄用户」：回答「2026 年 XX 行业怎么样」时，没有年份标记的页面无法自证新鲜。带明确时间锚点（「更新于 2026 年 8 月」「2026H1 数据」）的内容在时效类查询中被优先采信；数据引用带出处则同时提升可信度（与 C1 联动）。

3. 如何自查

  1. 检查页面正文与页脚：有没有年份信息（数据年份、内容更新日期、版权 © 年份）
  2. 版权年份是不是今年？（写死在 2023 的 © 是最常见的「时间化石」）
  3. 关键数据句有没有出处：行业数据标来源，自家数据标统计周期
  4. 新闻/博客最后更新是什么时候

4. 如何修复

  • 页脚版权年份自动化：模板里用服务器时间渲染（© 2020-<%= new Date().getFullYear() %>），一劳永逸
  • 内容页加更新标记：「本文更新于 2026-09-12」或 JSON-LD 的 dateModified 字段
  • 数据带出处：「据 XX 协会 2025 年报告，行业规模达 X 亿元」；自家数据标「截至 2026 年 6 月」
  • 建立更新节奏：核心页面（产品/价格/资质）每季度过一遍；新闻/案例保持每月至少一条——活跃度本身就是新鲜度信号
  • 外包团队话术：「版权年份动态化；核心页面补 dateModified；正文数据补充出处与统计周期」

5. 修完如何验证

  1. 全站搜「© 2023」「© 2024」等过期字样清零
  2. 核心页面都能看到明确的更新时间或年份标记
  3. 重跑本工具，C2 应显示通过

6. 常见误区

  • 「官网是门面，不用常更新」：对 AI 而言「长期不更新」≈「信息可能失效」，直接影响时效类回答的采信
  • 「改版权年份就等于新鲜」：年份是标记，真正的信号是内容实际更新（dateModified 与内容变化）；只改年份不更新内容是自欺
  • 「数据没出处显得更权威」：恰好相反——无出处的数字是 AI 最不敢引用的东西