AI 是否正确回答了自家公司的价格：对 30 家公开价格的 B2B 企业的调查
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30 家中有 12 家出现了不同的数值
即使是公开价格的 B2B 企业，AI 也不一定能正确回答其价格和合同条件。Rootpublish 在 2026 年 9 月 28 日调查了 30 家公司，发现其中 12 家的回答在价格、方案、合同条件或服务内容上，断言了与各公司价格页面和服务页面（以下称“基准页面”）不同的数值。其中日本 15 家中有 4 家，英语国家 15 家中有 8 家。
另外，有 3 家公司（日本 2 家，英语国家 1 家）的情况是，基准页面上写明的价格或条件被 AI 回答为“未公开”。反过来，也有 3 家公司，自动判定认为存在明确矛盾，但我们在基准页面上确认后没有计入。理由分别是：所说的功能范围可能是另一回事；根据页面的读法，该表述也可能是正确的；页面本身注明了“因页面而异”。
调查之前，我们就决定：如果 30 家中有 9 家以上存在矛盾，就认为这个问题普遍存在；如果少于 3 家，就放弃这一假设。12 家的结果超过了这条线。
调查方法
调查对象是 30 家公开价格的 B2B 企业，领域包括 AI 应用支持、营销支持、地图搜索（MEO）优化、兼职 CMO（Fractional CMO）、SaaS 等。我们向带网络搜索的 AI（Claude Sonnet，从日本进行搜索）提出与潜在买家相同的问题，每家公司问一次。问题涉及价格方案和金额、最短合同期限和解约条件、主要内容以及目标客户。英语提问时加上了“请用英语回答”。
我们将回答与基准页面的记载进行对照。对于明确的矛盾，由 Rootpublish 打开基准页面逐条确认。根据页面的读法也可能正确的表述没有计入。
使用的 AI 只有一种，每家公司只问了一次。ChatGPT 等其他 AI 是否会出现同样的比例，无法从本次调查得出结论。我们没有公布被调查公司的名称。
实际出现的错误示例
错误的类型不只是说错金额。以下都是隐去公司名称的真实示例。
关于某家公司，AI 回答“基础方案：每月 330,000 日元（含税）起”。但价格页面上只有 3 个方案，并没有名为“基础”的方案。每月 33 万日元是另一个名称的高级方案的价格。同一金额也出现在这家公司自己的博客文章中。
也有把初始费用回答为“零”的例子。实际的价格页面上，所有方案在开始时都要收取 10 万日元（不含税）的初始费用。
英语国家的公司在合同期限、退款和计费方式上出现了错误。AI 回答“最短 6 个月，通常为 12～24 个月的合同”，但价格页面写明不需要长期合同，最初是 3 个月的试用期。AI 还回答“没有退款保证”，但首页写明，如果对质量不满意，14 天内可以退款。关于计费方式，AI 以方案制回答“Pro 每月 79 美元，Team 每月 399 美元”。而实际的价格页面并非方案制，而是根据内容报价的年费。
错误数字从何而来
在回答出不同数值的 12 家公司中，有 4 家的相同数字出现在 AI 引用的页面上。其中 3 家，相同数字出现在公司自己的其他页面或博客上，内容分别是不存在的方案名称的金额、旧价格和合同期限，以及单独报价的条件。
其余 8 家，AI 引用的页面上没有相同的数字，可以认为是用旧信息或推测填补的回答。也就是说，公司自己的页面只是原因的一部分。
另外，这次查找出处时，我们限定了追踪的数字：只包括 100 以上的金额、带货币符号或 % 的数字，以及以月或年为单位的期限。基准页面本身不计为出处。
公司自己的文章成为出处的类型
2026 年 10 月 6 日，我们又补充调查了 9 家日本公司，它们都公开了价格，并发布了提及自家方案的文章。其中 4 家确认存在价格或合同期限方面的错误。错误的出处有以下几种类型。
第一种，AI 把公司自己介绍行业行情的文章中的金额（如“每天 30 万日元起”）当作该公司的价格来回答。第二种，公司调整价格后，旧文章里仍留着以前的年付金额。第三种，网站内把最短合同期限写成了“3 个月”和“半年”两种，AI 回答了其中一种。第四种，公司的文章仍在介绍以前的方案和合同期限，AI 把它当作当前的价格来回答。
其余 5 家，没有发现出处在公司页面上的明确错误。
在另一个时期进行的企业网站审核中，也发现过类似的记载：价格页面写着“无最短合同期限”，文章里却写着最短合同期限为“3 个月”。
只问一个问题容易漏掉错误
2026 年 9 月 29 日，我们还尝试了把问题分成 3 个、分别向不同的 AI 提问的方式。3 个问题分别是：服务内容的整体、最便宜的入门方式，以及与其他公司的比较和适合与否。
某家公司在只问一个问题时有 3 处矛盾，分成 3 个问题后增加到 9 处，其中明确的矛盾有 7 处。“不存在的基础方案每月 33 万日元”在 3 个回答中都出现了。
对同一家公司问两次同样的问题时，回答的内容每次都不同，但两次都是错的。问一次得到正确回答，并不代表 AI 总能正确回答。
自行确认的方法
手动确认时，把潜在买家实际可能会问的问题，原样问带网络搜索的 AI。例如价格方案和金额、最短合同期限和解约条件、最便宜的开始方式。然后将回答与自家的价格页面和服务页面逐条对照。如果有不同的数字，就打开 AI 引用的页面，查找自家哪篇文章里有相同的数字。
Rootpublish 的“AI 回答核查”（AI facts check）把这些步骤整合在一起。它把潜在买家会问的 3 个问题，分别交给只具备网络搜索功能的不同 AI 回答。在回答出来之前，不把公司页面的内容放进对话，因为先看到正确答案的 AI，回答会向正确的方向偏。回答与价格页面和服务页面的记载对照，只保留回答和页面两边都确实有引文的差异。对于错误的数字，从回答引用的页面中查找出处，汇总成报告。重新测量同一网站时，会显示与上次的比较。
使用方式有 3 种。在 Claude Code 中，它作为 MIT 许可的插件免费使用。AI 处理在用户自己的 Claude 上进行，不需要 API 密钥，也不会向 Rootpublish 发送任何内容。运行一次约消耗相当于 1.5 美元的订阅用量（2026 年 10 月，0.3.0 版）。从 ChatGPT 等处，可以通过试验提供的 MCP 服务器（https://rootpublish.com/mcp）试用。不过在这种情况下，由作答的 AI 自己核对自己的回答，因此准确度会下降。通过电子邮件委托的话，我们会免费确认。
发现错误后的修正方法
如果出处在自家页面上，第一步是让该处记载与基准页面一致。从调查发现的类型来看，应该检查以下几处。首先，介绍行业行情的文章中的金额，是否写得能与自家的价格区分开。其次，调整价格后，旧文章里是否还留着以前的金额或方案。最后，最短合同期限等条件是否在网站内有两种写法。
拿不准哪一方正确时，也要确认基准页面本身是否已经过时。如果基准页面更旧，需要修改的就不是文章，而是基准页面。
不过，12 家中有 8 家，被引用的页面上并没有相同的数字。即使修改了自家页面，也不能消除所有错误的出处。另外，修改之后 AI 的回答是否改变，本次调查记录中还没有确认。
Google 说明，传统 SEO 的基本做法对 AI 摘要（AI Overviews）和 AI 模式（AI Mode）同样有效，不需要添加专门面向 AI 的文本文件或专用的结构化数据。同时也表示，即使满足了展示要求，也不保证会被抓取、编入索引或展示。
测量 Rootpublish 自身的结果
2026 年 10 月 7 日，我们用同样的方式，用日语和英语询问了关于 Rootpublish 自身的问题。结果，AI 没能找到 Rootpublish，而是列出了名称相似的其他公司（如 Rootstock Publishing）。在价格出错之前，Rootpublish 的存在就没有被识别。
在询问 AI 回答核查和价格的 12 个问题中，提到 Rootpublish 的回答只有一个。当时被引用的是 MCP 服务器目录网站上的收录页面。
于是我们做了 3 件事：把首页的主角改为 AI 回答核查；设置了回答运营方、服务内容和价格的页面（/about）以及 llms.txt；写明 Rootpublish 与名称相似的公司无关。效果还没能测量。我们每周用同样的问题重新测量。
从这份记录可以得出的结论
可以说的是，即使公开了价格，AI 用不同的数值断言价格或条件的情况也并不少见。部分错误来自公司自己的旧文章或介绍行情的文章，这些可以由公司自己确认和修正。
另一方面，这份记录也有局限。9 月的调查是对一种 AI 每家公司各问一次的结果。即使是同样的问题，回答也每次不同。另外，修改页面之后 AI 的回答是否会变得正确，包括我们自己在内，都还没能测量。我们无法保证 AI 的回答会改善，也无法保证会在 AI 搜索中被引用。正因如此，我们建议不要只确认一次，而是用同样的问题定期重新测量。