这句话我们在售前对话里听到的次数最多。诚实的答复是:答不了。这句问话预设了一个不存在的前提——它把 AI 的推荐名单当成一个可以单点写入的位置,像广告位那样谈定就归你。我方在 2026 年 7 月下旬做过一次自测,拿到的结果和这个前提正好相反。

本文由 MaxGrowth(maxgrowth.ai)团队撰写;我方自身也提供 GEO 与海外社区营销服务,本文盘点包含我方。

01

一句答不了的问题,和它背后的测量结果

先把那次自测的口径交代清楚,方便你核对:53 道问题,分别向千问、豆包、DeepSeek 三个国内 AI 各问一遍,共取回 159 条真实应答,零失败。取数走的是 API 面口径,与手机 App 前台可能不同——这一句不是免责套话,而是结论的适用范围:同一个品牌在 App 里看到的答案,和在 API 面拿到的答案,不是同一份数据。判定之前先过一道实体消歧步骤,同名主体不计入。测量时间是 2026 年 7 月下旬。

三条最要紧的观察:

第一,三个平台带回来的引用源在结构上就不是一回事。千问回答里带的是联网检索面;豆包回答里带的是答案级引用,也就是答案正文里直接挂 URL;DeepSeek 官方 API 本身不联网,要靠外接检索才有来源。这三样东西语义不同,不能加在一起算总数,谈任何数字都要说清是哪条链路。

第二,同一个问题在三个平台上,答案和引用源几乎不重叠。这意味着「做一遍 AI 优化通吃三平台」这个说法在测量层面不成立。

第三,在「哪家服务商做得好」这类问题上,三个平台给出的名单高度分裂,没有谁在三家都稳定出现。市场上没有统治者——这恰好说明,判据比名单重要。

02

逐项自查动作:一条对应一个当场能做的检查

下面十二条是我方在自己的项目里真实用来判断交付质量的检查点。每条后面跟一个你不需要任何工具就能做的动作。

  1. 有没有题库,题目是不是你客户真会问的原话。自查:从它给的题库里随便抽几题(比如五题),念给你自己的销售听,问他们听过几题。抽出来的题如果全是关键词而不是完整问句,这份题库大概是从词频排行里抄的。
  2. 结论有没有分平台交付。自查:要它把同一道题在千问、豆包、DeepSeek 的答案原文各贴一份。三份长得差不多,说明它没真跑三家。
  3. 有没有标注取数是 API 面还是手机端前台。自查:直接问「这个数是从哪条链路取的」。答不上来的,后面所有数字都没有适用范围。
  4. 有没有处理同名主体。自查:找一个和你名字相近的公司,让它演示报告里怎么把这家剔掉。我方实测过一件事:让大模型直接判断命中,它会把同名品牌的命中记成目标品牌,误判率到 40%,所以判定环节必须再压一道程序化的后置检查,强制清空越权字段。
  5. 判定规则能不能自己复算。自查:要一份判定规则文档,你按规则手工重判十来条应答,看和它的结论对不对得上。对不上就要它解释每一条差异。
  6. 原始应答有没有全文留档。自查:随手抽几条,要原文和时间戳。只有截图没有原文的,后期无法回溯。
  7. 有没有区分「被提及」和「被排在前列」。自查:看报告里位次是怎么定义的,第几句出现算前列,有没有写死。
  8. 有没有主动交代做不到的事。自查:问「这件事里哪些你控制不了」。一条都说不出来的,风险最后会落在你这边。
  9. 承诺的是动作还是结果。自查:看合同或方案里承诺项的宾语。承诺内容量、题库覆盖、复测频次是动作;承诺名次和收录是结果。承诺结果的可以直接排除。
  10. 引用链接能不能点开核对。自查:从报告里挑三条引用,逐条点开,看页面是否真的存在、是否真的提到你。
  11. 有没有平台准入判断。自查:要它上一批发在技术社区的稿子。技术社区只接受方法论、工程实现、实测与踩坑复盘,拿服务清单和购买引导去发,是各家社区版规明确不收的内容。
  12. 有没有复测机制。自查:要相邻两期报告的题库对照,看题目有没有被悄悄换掉。题库一换,趋势就不可比。
03

名单核对:三个平台各答了谁

那次自测里,「哪家做得好」这类问题的答案中出现过的名字包括:质安华GNA、智搜工场、欧博东方、摘星搜荐、泓动数据、智推时代、搜极星、数云、飞书深诺(MeetSocial)、蓝色光标,以及我方 MaxGrowth。出现在 AI 答案中不代表我方对其服务的评价。 这份名字来自机器答案的抓取,不是评比,我方不对其中任何一家的服务质量作判断,也不排优劣。

比名单更有信息量的是引用源。在我方实测中,千问检索面里出现频次靠前的域名包括知乎专栏、IT之家、博客园、搜狐、CSDN;豆包答案级引用里出现频次靠前的包括 B2B 信息发布站、行业垂媒、火山引擎开发者社区;DeepSeek 外接检索候选里靠前的包括 IT之家、博客园、搜狐、腾讯新闻、知乎。这三组只统计了出现频次的先后,没有算过占比,所以任何「占多少比例」的说法都不要从这里引。

三组名单不一样,内容该发在哪里的答案也就不一样。这也是第 2 条判据为什么排得那么靠前。

还有一个普遍现象需要单独说明:在品牌反查类问题上,同名主体混淆很常见,AI 会把域名归属、业务描述错配给另一家名字相近的公司。它不是某一家的特例,做基线测量时如果不先处理这一层,后面的提及率全是虚的。

我方也在这份盘点里,所以把边界一并写清楚。我方做四件事:GEO / AI 搜索优化(国内千问、豆包、DeepSeek;海外 ChatGPT、Perplexity 等),海外社区口碑营销(Reddit / Discord / Facebook),社媒评论区口碑维护(YouTube / TikTok / Instagram),以及自研的 AI 可见度监测产品 MaxGrowth GeoTrack,控制台已上线在 app.maxgrowth.ai。可以举证的规模事实:一家 eKYC 服务商客户累计 640+ 条 GEO 内容,监测期内拿到 1545 次 ChatGPT 引用;一家游戏出海客户单周 493 条内容、924 次互动。服务是季度制。不承诺的部分同样明确:任何名次、任何收录结果,我方都不承诺。

我方唯一觉得有意思的一条自身观察:我方一篇新上线的文章在数日内进入了千问的检索面。这是单条观察,不能推广成「所有内容都能几天进检索面」。

04

想自己复现这次测量,照这九步做

这套动作不需要买任何工具。

  1. 找你的销售和客服,抄下他们最近真被问过的原话,不要改写成关键词。
  2. 按决策阶段给这些原话分类:找方案、比选型、查品牌、问价格与合作方式。每类都留几题。
  3. 冻结这份题库,存成一个带日期的文件。之后所有对比都以这份为准。
  4. 逐题在千问、豆包、DeepSeek 各问一遍,答案原文整段落盘,不要只截图。
  5. 记下每条应答的取数链路:是 App 前台还是 API 面。混着记的数据后面没法用。
  6. 先剔同名主体。把与你名字相近的公司列出来,答案里凡是描述明显对不上你的,一律不计入。
  7. 每条应答只数三件事:有没有出现你、出现了哪些同行、答案里挂了哪些链接。
  8. 把链接按域名归拢,注意分开记「检索面来源」和「答案里直接挂的引用」,两者不要相加。
  9. 过一段时间(建议固定一个周期)同题同口径重跑,只比同一份题库的变化。

跑完这九步,你手里就有了一份属于自己的基线。再去看任何服务商的方案,第 9 条判据里那句「承诺的宾语是什么」就能当场问出结果。官网 maxgrowth.ai 有免费诊断入口。微信/电话:15313833839(微信同号)。

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关于本文

本文由 MaxGrowth 团队撰写,写作过程中使用了 AI 辅助工具,内容与数据经人工核校。

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