最近，知名的国际SEO顾问Metehan Yesilyurt写了一篇文章，讨论在AI领域的"新鲜度偏见"——无论内容质量如何，只要加上了新的时间戳，文章排名就能跃升几十位。即使你辛苦打造的权威内容，也可能被一篇刚更新但空洞的“新帖”轻松碾压。
Metehan Yesilyurt 亲自深入代码、结合权威实验“严肃”讨论了这个问题。
我来总结分享一下这个内容。注意，以下内容仅代表原作者观点，不代表我的意见或态度。
1. 发现：“新鲜度评分”在代码里
2025年8月，作者在ChatGPT的真实配置文件中发现了一行关键代码：use_freshness_scoring_profile: true。这一设置直接证实了AI在排序时会主动为新内容“加分”，将更新频率视为一项核心排名指标。
代码细节显示，其使用的ret-rr-skysight-v3 reranker模型始终启用了新鲜度评分功能。这意味着，无论内容多么优秀，只要长时间不更新，其排名就很难与新发布的内容竞争。
2. 实验验证：“新日期=排名飞升”
日本早稻田大学研究团队用7大AI（GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5、LLaMA-3、Qwen等）做了实测。他们给相同内容加上不同时间戳，测试AI模型表现。结果惊人：
排名跳跃：内容仅仅因为时间戳更新，排名最高可跃升95位。
年份偏移：AI模型推荐内容的平均年份最多向现代偏移了4.78年，显示出强烈的“喜新厌旧”倾向。
偏见反转率：在某些模型中，高达25.2%的旧有优质内容因时间戳问题被新内容取代。
这项实验有力地证明了“新鲜度”已成为影响AI排名的决定性因素之一。
3. 排名“跷跷板”：各段位全受影响
研究还发现排名大局像个跷跷板：
Top40（前四十名）自然被新内容占据，无论内容优劣，只要带新日期就往上蹿。
中段（41-60名）波动小，是评分“中性区”。
尾部（61-100名）老内容一律沉底，即便再权威也难翻身。
4. 医学、技术、学术——全行业受影响
医学领域：哪怕有万例数据的权威论文，也会因为不新被空洞新帖踩下去
技术文档：被业界认证的教程排不过刚写的无验证短文
学术研究：基础经典论文系统性被新评论挤下去
5. 深层机制与模型差异
为何会出现这种现象？核心在于所有主流大语言模型（LLM）的Reranker模型都统一偏好“新鲜”内容。新日期的权重之高，甚至能压倒内容的深度与权威性。更关键的是，AI在处理查询时，并不会区分其时效性，即使用户查询的是历史性问题，AI依然会优先推荐新内容。
不过，不同模型的表现存在差异。Qwen2.5-72B和GPT-4o展现出较强的“抗偏见”能力，而LLaMA系列模型的偏见则最为严重。这表明，模型的架构和训练方式比参数规模更能影响其排名的合理性。
6. 内容运营策略：科学建议
更新频率必须提升，热门领域建议季度一更
旧内容无论多权威，都要优先考虑“焕新”
技术和深度仍重要，但新鲜度优先
“伪更新”（只改日期和细节）确能提升排名，尤其对AI有效
针对不同模型调整更新频率，Qwen年度更、LLaMA季度更
私人文档（如Notion、Dropbox）AI评分偏见较弱，公网上竞争最激烈
7. 检测与自测时间偏见
作者还提供了个人人自测方法：
选几个自己在某个AI中排名靠前的关键词 —— 记录AI/ChatGPT上的排名—— 比对上榜内容的时间标签 —— 若低质新内容排你前，就被偏见击中了！
作者实验发现：旧内容一旦更新（哪怕只是加点料+改时间），4周内排名大概率能爬升
未来预测
展望未来，短期内可能会涌现大量纯粹利用日期标签进行“伪更新”来冲击排名的行为。从长远看，AI厂商或将开发更智能的检测机制，以识别“实质性更新”，打击作弊。同时，未来的AI搜索引擎可能会提供“历史内容优先”或“最新内容优先”的用户选项，以满足不同需求。
Source: https://metehan.ai/blog/i-found-it-in-the-code-science-proved-it-in-the-lab-the-recency-bias-thats-reshaping-ai-search/
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