这阵子不少做品牌和市场的朋友都被问过同一个问题：「用户现在都去问豆包、问 DeepSeek 了，AI 里搜得到我们吗？它怎么说我们？」

常见的做法是打开一个 AI，输入「XX 品类哪家好」，看看有没有自己，截个图发过去。有就皆大欢喜，没有就开始焦虑。

这张截图其实说明不了什么。同一个问题，今天问和明天问，AI 提到的品牌、排的顺序都可能变；换一个 AI 问，结果又是另一回事。拿一次回答去回答老板，跟拿一个路人的意见当市场调研差不多。

下面这套方法不需要任何工具，一张表格加每天抽点时间就能跑起来。我们自己也在用同样的思路做监测，文中的数据都来自我们的监测记录，口径会写清楚。

一、先明白一件事：每个 AI 翻的是不同的资料

很多人默认「AI 都差不多」，问一个就够了。我们的数据不支持这个想法。

我们在监测 40 道问题，都是「品牌在 AI 搜索里的可见度怎么监测」「这类工具哪家好」这一类。下面的数据取自 2026 年 9 月 27 日到 10 月 19 日，这段时间豆包、DeepSeek、元宝、Kimi、千问、文心、智谱、讯飞 8 个平台都在跑。我们看的是：每个 AI 带引用的回答里，有多大比例引用了某个来源。

• 文心：99% 的回答引了百家号，86% 引了搜狐号；

• 豆包：77% 引了抖音，40% 引了腾讯云开发者社区；

• 元宝：71% 引了微信公众号，38% 引了今日头条；

• 千问：70% 引了博客园，53% 引了 CSDN；

• DeepSeek：41% 引了阿里云开发者社区；

• Kimi：30% 引了 CSDN，27% 引了博客园。

同一道题，文心几乎每次都去百家号找资料，豆包在同一时段引用百家号的回答是 0%。换句话说，你在某个平台上发了很多内容，可能只有一两个 AI 看得到。

这组数据只代表我们这一类问题，换成美妆、教育、家电，各家 AI 偏爱的来源会不一样。但「不同 AI 翻不同资料」这个现象，值得你在自己的品类里验证一遍。

所以监测的头一条规矩是：每个 AI 分开看、分开记，不要合成一个数。先弄清你的用户主要用哪几个 AI，从那几个开始。

二、选题：问用户真的会问的话

问题清单决定了后面所有数字有没有意义。打个比方，假设你负责一个猫粮品牌，可以按用户做决定的过程分五类来列：

1. 品类推荐：「国产猫粮哪个牌子好」「幼猫粮怎么选」。看 AI 会不会主动提到你。

2. 场景需求：「猫咪软便换什么猫粮」「多猫家庭买什么粮划算」。看你有没有被放进具体场景里。

3. 对比：「A 和 B 哪个适合幼猫」。看 AI 给的推荐理由。

4. 口碑：「XX 猫粮靠谱吗」「XX 有什么缺点」。看 AI 怎么评价你。

5. 事实：「XX 猫粮多少钱一斤」「XX 是哪里生产的」。看 AI 说得对不对。

几个容易踩的坑：

• 用完整的问句，不要用关键词。用户不会输入「猫粮 推荐」，会输入「刚领养的小猫吃什么粮好」。问句可以从客服记录、电商问答区、小红书评论里抄。

• 带品牌名和不带品牌名的问题分开算。问「XX 猫粮怎么样」，AI 当然会提到你，提及率接近 100%，混在一起算数字就虚高了。前三类不带品牌名的问题才是真正的考试：用户没想到你的时候，AI 会不会推荐你。

• 起步 20～40 道题就够，每类至少几道。同一个意思准备两三种说法，能看出结论是不是只在某种问法下成立。

• 题目定下来就别随手改。要改就记一个版本号，新旧两批题的数据不要放在一起比。很多时候提及率「涨了」，只是因为题换了。

三、怎么问：把能固定的都固定住

AI 的回答受很多因素影响，想让今天和下周的数据能对比，下面几件事要做到：

• 每道题都新开一个对话。前面聊过的内容会影响后面的回答。

• 注意账号记忆。有的 AI 会记住你聊过什么，你天天拿同一个账号问自家品牌，它可能越来越「懂你」。用一个干净账号，或者把记忆功能关掉。

• 记下开关状态。联网搜索、深度思考开没开，回答和引用的差别很大，能切换模型的也记下选了哪个。每次保持一致。

• 每天固定一个时段问，至少连续 7 天，能做到 14 天更稳。

四、记什么：一张表六件事

每条回答记下这几项就够了：

1. 提没提到你。品牌的中英文名、简称、常见错别字都算。

2. 排在第几。回答是编号清单就按序号，不是清单就按首次出现的先后。这条规则提前定好，别每次凭感觉。

3. 怎么说你的。把原句摘下来，别只标「正面」「负面」。老板问「AI 说我们什么了」，原句比标签有用。

4. 说得对不对。提前列一份十条左右的品牌事实清单：价格、产地、适合谁、不适合谁、有没有某个功能。逐条对照 AI 的说法，标对、错、含糊。

5. 引了谁的内容。回答下面的参考链接都记下来，至少记域名。这一项常被忽略，后面要用到它。

6. 截图。给同事或老板看证据时，一张原始截图胜过十句转述。

表格的列可以这样排：日期、平台、开关状态、问题、是否有效、是否提及、位置、出现的竞品、原句、事实错误、引用链接、截图。「是否有效」是指这次有没有拿到正常回答，提示要登录、报错、返回空白的都不算，统计时从分母里去掉，不然提及率会被莫名拉低。

五、多久看一次：别被一周的波动吓到

建议每天记，每周汇总一次，按平台、按问题类型分别算提及率和「进前三」的比例。

汇总时要知道样本量能撑起多大的判断。按提及率 10% 左右估算，一周如果只有 40 条有效回答，误差范围大约是正负 9 个百分点；到 200 条，大约正负 4 个点；到 1000 条，大约正负 2 个点。也就是说，你手工每周测几十条，这周 10%、下周 15%，很可能只是正常波动。

所以向老板汇报时，别说「我们这周涨了 5 个点」，说「这周 15%，上周 10%，样本还小，先看三周再下结论」更稳妥。

六、看到什么，改什么

监测的目的是找到能动手的地方。下面是几种常见情况和对应的动作。

情况一：品类题里没有你。

先看引用来源，AI 回答这类问题时引了哪些站点，那些站点上有没有关于你的内容。

在我们监测的这 40 道题里，4 周 8,114 条有效回答一共带了 12 万多条引用，按被引次数排在前 9 的是百家号、CSDN、搜狐号、知乎、腾讯云开发者社区、微信公众号、抖音、阿里云开发者社区、今日头条，全是内容平台。AI 回答「哪家好」的时候，很大程度上是在复述这些平台上别人写过的东西。

动作：对照开头那组数据，你更想被哪个 AI 推荐，就去它常翻的那几个平台上补内容。补的内容要是用户真用得上的东西，比如选购方法、场景说明、真实对比，不是硬广。

情况二：你的文章被引了，但回答里没提你。

这种情况比想象中常见，差别往往在文章本身有没有点名。

我们在数据里看到两组对比：

• 一家监测工具厂商在开发者社区发了一篇使用指南，文中写明了自家产品。引到这篇文章的 53 条回答里，79% 提到了这家厂商；而在同期全部回答里，提到它的只有 4%。

• 一篇工具榜单类文章点名了某家产品。引到它的 60 条回答里，92% 提到这家；全部回答里这个比例是 10%。

反过来，被引次数很多的两篇中立方法文，通篇只用「A 品牌、B 品牌」举例，引到它们的回答里没有哪个品牌被明显多提。AI 引了你写的方法，推荐的却可能是别人。

动作：自家渠道发的内容，要把品牌名和具体场景写在一起，比如「我们的幼猫粮适合三个月以上的小猫」，而不是只讲一通养猫知识。在第三方平台发内容时，按平台规则写清利益相关。

情况三：提到了，但说错了。

价格过时、功能张冠李戴、把你归到别的品类，这些错误会直接误导用户，有时比没被提到还麻烦。

动作：顺着那条回答的引用链接，找到说错的源头。能改的改（自己的官网、百科词条、旧新闻稿），改不了的就在 AI 常引的平台上发一篇信息准确的内容。官网上的价格、规格、适用人群要写成一句话就能看懂的样子，方便 AI 摘取。

情况四：语气偏负面。

动作：看原句和引用来源。如果引的是一条两年前的投诉帖，说明近期缺少正面的真实内容；如果是产品真有问题，那就先回去解决产品问题。

情况五：竞品总排在你前面。

动作：把竞品被提到的回答单独拉出来，看 AI 给它的推荐理由和引用来源。理由往往就写在那几篇被引的文章里，你能看到它在哪些平台、用什么角度写的。

改完之后，多久能在 AI 回答里看到变化？从我们观察到的几个例子看，快慢差别很大：今日头条上有一篇文章发布当天就被引了，另一篇隔了两天；掘金上一篇隔了 5 天；开发者社区有一篇 9 月 8 日发布，10 月 3 日才首次被引，中间可能卡在审核上。所以改完别急着第二天看结果，按三周的观察期来安排比较合适。

七、几个常见的误会

• 只问带品牌名的问题。数字很好看，但测不出 AI 会不会主动推荐你。

• 拿一次回答下结论。至少看一到两周的趋势。

• 把「AI 引用了我的文章」当成「AI 推荐了我」。这是两件事，分开记。

• 只看提及率，不看说得对不对。

• 指望监测本身能让提及率上去。监测只负责告诉你差在哪、改了有没有用，AI 到头来推荐谁，看的还是它能找到的内容。

写在结尾

如果只记一句话：AI 推荐谁，很大程度上取决于它翻到的资料里写了谁。

如果只做一件事：这周挑 10 道用户真会问的题（不带品牌名的至少一半），选你的用户常用的 3 个 AI，开一张表，每天问一遍，连续两周。两周后你再回答老板那个问题，手里就有数了。

作者 Nancy