一、摘要：三期序列出来了——51.0 → 52.3 → 52.1，中位数连续三期一模一样
2026 年 9 月 20 日、10 月 7 日、10 月 12 日，我们用同一把尺子、同一个测量节点、同一份 15 域名池，对越南零售与电商站做了三期实测。这不是三次互不相干的抽查，而是一组可以逐站、逐维度对齐的纵向序列——每一家的每一分变化都能追到具体维度。
第三期的结论只有一句话：这个行业在 AI 眼里几乎没动。9 家可比对站点的均分从 51.0 到 52.3、再到 52.11；而中位数连续三期都是 49——区间 44–62、44–66、44–64。9 家里 8 家逐项零变化，唯一变动的一家掉了 2 分，且能直接归因到它自己改了首页。
换句话说：17 天前它们没准备，5 天后再测，它们还是没准备。越南零售站对 AI 爬虫的可见性，目前处在一个相当稳定的低位平台期——而「稳定」对一个新市场来说，就是窗口期本身。
| 期次 | 测量日 | 可比对站点 | 均分 | 中位数 | 区间 | 「良好」家数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 第一期 | 2026-09-20 | 9 | 51.00 | 49 | 44–62 | 0 |
| 第二期 | 2026-10-07 | 9 | 52.33 | 49 | 44–66 | 0 |
| 第三期（本期） | 2026-10-12 | 9 | 52.11 | 49 | 44–64 | 0 |
三期样本口径完全一致：15 个域名里，1 个是拼写错误对照域名（shoppe.vn，非真实零售样本，不计入），1 个是反爬壳页（shopee.vn，三期均为 25 分、页面主体只有 1 个词，按已发布两期的规则不计入均分），另有 4 家在三期里都抓取失败（HTTP 403 或连接不解析）。其余 9 家三期都可评分，构成可比对样本。
二、逐站对照：9 家可比对站点，8 家逐项零变化
下面这张表是本期最硬的证据。同一批域名、同一套维度权重，把三期分数并排放在一起：
| 站点 | 09-20 | 10-07 | 10-12 | 本期变化 |
|---|---|---|---|---|
| bibomart.com.vn | 44 | 44 | 44 | 0 |
| cellphones.com.vn | 49 | 49 | 49 | 0 |
| goha.vn | 62 | 62 | 62 | 0 |
| mediamart.vn | 47 | 47 | 47 | 0 |
| tiki.vn | 54 | 54 | 54 | 0 |
| kidsplaza.vn | 56 | 56 | 56 | 0 |
| lazada.vn | 46 | 46 | 46 | 0 |
| masangroup.com | 47 | 47 | 47 | 0 |
| nguyenkim.com | 54 | 66 | 64 | −2 |
| 下方不计入均分：shopee.vn（反爬壳页，三期均 25）· fptshop.com.vn / thegioididong.com / vinamilk.com.vn / vinfastauto.com（三期均抓取失败）· shoppe.vn（拼写对照域名） | ||||
有一点需要说明：「分数不变」不等于「页面没变」。我们同时记录了每个站点的页面体积与正文词数，本期就有几家出现了技术侧的轻微漂移——cellphones 页面体积 +4.9 万字节、kidsplaza 正文词数 206→194、mediamart 706→702、goha 体积 −1.4 万字节。但这些漂移都落在评分维度之外，分数一分未动。这恰好说明这套尺子的稳定性：它衡量的是「AI 能不能读到你、读懂你」，而不是页面大小。
三、唯一的变动：Nguyễn Kim 首页体积缩了 84%，content 维度掉 2 分
本期唯一的分差出现在 Nguyễn Kim：66 → 64。我们没有把它当成噪声处理，而是回到两个时点的原始记录做了归因：
| 指标 | 10-07 | 10-12 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 抓取页面体积 | 1,401,303 字节 | 229,416 字节 | −83.6% |
| 可提取正文词数 | 66 | 98 | +32 |
| 页面标题 | Trung Tâm mua sắm điện máy Nguyễn Kim…（未变） | 0 | |
| content 维度 | 12 / 12 | 10 / 12 | −2 |
| 其余 7 个维度 | robots 15 · llms 12 · schema 9 · meta 14 · signals 3 · ai_discovery 0 · brand_entity 4 | 0 | |
结论是明确的：这 2 分不是测量噪声，是站点自己改版的结果——首页体积在 5 天里缩小了近 84%，结构化内容随之减少，content 维度从满分 12 掉到 10。它同时说明一件对我们客户重要的事：这把尺子对「站点侧的真实改动」是敏感的，改动会在下一次复测里立刻反映出来。（本期其余 8 家分数不动，正是因为它们没有任何影响 AI 可读性的改动。）
四、维度级：8 个维度里 7 个合计零变化
把 9 家可比对站点的 8 个维度分数加总，三期间的差异只有一个维度：
| 维度（满分） | 9 家合计 · 10-07 | 9 家合计 · 10-12 | 变化 |
|---|---|---|---|
| AI 爬虫访问（robots，18） | 135 | 135 | 0 |
| llms.txt（18） | 34 | 34 | 0 |
| 结构化数据（schema，16） | 66 | 66 | 0 |
| Meta 标签（14） | 118 | 118 | 0 |
| 内容质量（content，12） | 81 | 79 | −2 |
| 技术信号（signals，6） | 27 | 27 | 0 |
| AI 发现端点（ai_discovery，6） | 4 | 4 | 0 |
| 品牌实体（brand_entity，10） | 35 | 35 | 0 |
两个维度的长期低位值得单独点出来：llms.txt 维度 9 家合计只有 34 分（满分 162），AI 发现端点合计只有 4 分（满分 54）。前者意味着绝大多数越南零售站的根目录下没有 llms.txt；后者意味着 .well-known 之类的 AI 发现端点几乎无人配置。这两项都不是「做了会掉排名」的事，而是纯粹的空位。
五、行业级动作仍然为零：robots 点名 AI 爬虫仍 4 家、真实 llms.txt 仍 3 家
分数之外，我们每一期都用同一个 curl 流程取回站点根文件（robots.txt / llms.txt），逐份核对。三期下来，行业级动作没有增加：
| 站点根文件指标 | 10-07 | 10-12 | 变化 |
|---|---|---|---|
| robots.txt 里点名过任一 AI 爬虫的域名 | 4 家 | 4 家 | 0 |
| 真实存在的 llms.txt 文件 | 3 家 | 3 家 | 0 |
| 反爬壳页（/llms.txt 返回 200 但内容是 HTML 错误页或被重定向到首页） | 有 | 有 | 0 |
点名过 AI 爬虫的 4 家是 goha.vn、mediamart.vn、lazada.vn、vinfastauto.com；根目录真的放了 llms.txt 的 3 家是 lazada.vn、nguyenkim.com、vinfastauto.com——两期完全一致，一个都没有新增。需要提醒的是：这两个清单里有一部分是建站平台模板自带的声明，不一定是站点运营方主动配置的；「文件存在」与「有人在做 AI 可见性运营」是两件事。
六、为什么「静止」本身就是结论
一份三期都没什么变化的实测报告，价值恰恰在于它证明了变化有多难发生。在 AI 搜索逐步替代传统搜索入口的当下（Gartner 2024-02：传统搜索流量 2026 年下降约 25%；Bain：80% 消费者至少 40% 的搜索依赖 AI 结果），越南零售站的 AI 可读性停留在 52 分左右的低位、且连续三期不动——这意味着两件事：
第一，竞争尚未开始。9 家里没有一家达到「良好」，最高的 64 分离 68 分的门槛还差 4 分。这个市场目前不存在「已经做好的对手」。
第二，先做的人拿到的不是小幅领先，而是空位。当 9 家头部零售站里有 6 家的 robots.txt 完全没提过 AI 爬虫、6 家根目录没有 llms.txt 时，一个把这些基础动作做完、并且把商品与信任信息写成 AI 可引用结构的站点，在这个品类里几乎找不到竞争者。52 分的行业均分，意味着「做完基础项」就能显著拉开差距。
七、我们的测量方法（可复算）
为了让这三期数字能被任何人复核，这里把方法完整写清楚：
| 要素 | 做法 |
|---|---|
| 引擎 | 开源 GEO 评分引擎 geo-optimizer-skill 4.18.x，8 维度 / 100 分制（AI 爬虫访问、llms.txt、结构化数据、Meta、内容质量、技术信号、AI 发现端点、品牌实体） |
| 测量节点 | 新加坡（三期一致） |
| 域名池 | 15 个（含 1 个拼写对照域名）；三期完全一致 |
| UA 与语言 | 三期使用同一 UA 串与 Accept-Language: vi,en |
| 计入规则 | 抓取失败（403 / 连接不解析）与反爬壳页不计入均分；均分、中位数、区间均按剩余 9 家计算 |
| 根文件取证 | 同日用 curl 逐站取 robots.txt / llms.txt，记录状态码与字节数，一请求一临时文件 |
| 归因方式 | 分数变化必须能追到具体维度；维度外的页面体积/词数漂移单独记录，不与分数混谈 |
这套方法的价值不在于某一期的分数高低，而在于它把「AI 眼里的可见性」变成了一个可以按月复测、可以逐维度定位问题、可以被第三方复核的指标。对客户而言，这意味着不需要相信任何形容词，只需要看自家域名在下一期里的分数与维度明细。
八、如果做越南零售站，四步按「每单位工作量拿分」排序
把三期 15 个站点的维度明细拉平来看，提分效率和直觉并不完全一致。下面四步按「做一次能拿到多少分」排序：
| 顺序 | 动作 | 对应维度 | 在这批站点上的观察 |
|---|---|---|---|
| 第 1 步 | 让 robots.txt 明确允许 AI 爬虫（GPTBot / OAI-SearchBot / ClaudeBot / PerplexityBot / Googlebot / Applebot 等逐个点名） | AI 爬虫访问（18 分） | 9 家里只有 4 家点名过任意 AI 爬虫；这是纯声明动作，改一次文件即生效 |
| 第 2 步 | 补齐结构化数据（Organization / WebSite / FAQPage / 商品与面包屑） | 结构化数据（16 分） | 9 家合计仅 66 分（满分 144），是最大的单块空位 |
| 第 3 步 | 把商品与信任信息写成 AI 可引用的正文（规格、认证、售后、价格区间、常见问答） | 内容质量（12 分） | 本期唯一掉分就发生在这个维度——Nguyễn Kim 首页缩小 84% 后掉 2 分，反证它的敏感度 |
| 第 4 步 | 配置 AI 发现端点与 llms.txt | AI 发现端点（6 分）+ llms.txt（18 分） | 9 家 AI 发现端点合计仅 4 分（满分 54），几乎无人配置 |
四步里前三步不需要任何预算，属于运营动作；第四步需要持续维护。三期数据给出的最实际建议是：先做第 1 步和第 4 步——它们是「一次配置、长期生效」的空位，而行业里目前几乎没人做。
九、数据来源与核验方式
本文全部数字来自越智通GEO 自建的实测：2026-09-20、2026-10-07、2026-10-12 三个时点，在新加坡测量节点使用同一套开源 GEO 评分引擎（geo-optimizer-skill 4.18.x，8 维度 / 100 分制）对同一份 15 域名池逐站测量；每个时点的原始结果（含逐站分数、8 维度明细、页面体积、正文词数、根文件字节数与状态码）均以 JSON 存档，可逐项复算。
分档门槛（68 分及以上为「良好」）为该引擎口径，非官方标准；「连接失败 / 不解析」只描述该时点该请求的结果，不等于站点永久不可访问；样本为该 15 个域名，不外推为越南零售业全行业比例。站点改版、WAF 策略与反爬规则随时可能变化——这正是我们按月复测的理由。