海外用户正在用AI替代传统搜索

你有没有想过这样一个场景：一位海外潜在客户想了解你的品牌，他没有打开Google搜索、没有访问你的官网，而是直接打开了ChatGPT，输入了他问题，然后问AI“这个品牌怎么样”。

这不是假设。数据显示，已有62%的消费者在做消费决策之前，会通过ChatGPT、Gemini等AI工具来搜索和调研品牌。AI搜索及生成的内容正在取代传统官网的作用，成为用户认知品牌的第一入口。

这意味着什么？意味着你的品牌形象正在被AI实时塑造——而你很可能对此一无所知。

主流大模型的“信息偏好”正在决定你的品牌能见度

品牌在AI中的呈现并非随机，各大模型对不同信息源有着截然不同的偏好。

海外 AI 可见度追踪平台GenAI Lens对2026年4至5月全球主流大模型超800万条信息引用数据的分析显示：YouTube以188,863条引用量稳居AI搜索第一大信息来源，环比暴涨56.4%；维基百科的引用量上涨了55.2%；美国国立卫生研究院（NIH）跻身全模型引用量前三。

更值得关注的是，各大AI模型在信息采集偏好上已经出现明显分化：

Claude、微软Copilot越发侧重数据与专业类内容；

谷歌全系AI产品则高度依赖社交与视频素材。

这意味着，品牌如果不在高权重信息源中主动布局内容，就可能完全消失在特定AI模型的回答视野里。

不做海外AI舆情监测，品牌可能面临哪些风险？

如果出海品牌不进行海外AI舆情监测，至少会面临三大风险：

风险一：竞争对手正在取代你的位置

当消费者在AI里问“有哪些好用的XX类工具”时，AI会优先推荐谁？如果你的品牌没有被AI“提名”，而竞争对手被反复推荐，你就会在不知不觉中失去了宝贵的曝光机会。

风险二：品牌被错误描述，你却毫不知情

大语言模型（LLM）在生成回答时，依赖的是互联网上的公开信息。如果这些信息本身存在错误或过时内容，AI生成的品牌描述就会出现偏差。而大多数品牌对AI是如何描述自己的——尤其是对“模型输出偏好与引用来源”基本没有可见性。

风险三：即便发现过时的负面新闻被AI持续引用，你也无法主动“刷新”

AI的回答会引用过往的新闻报道、社交媒体内容作为依据。如果品牌几年前有过一篇负面报道，AI可能会持续引用它来回答今天的用户提问——而你甚至不知道它引用了哪篇旧稿，更不知道如何让AI“刷新”这个认知。这正是品牌在AI时代面临的新困境：信息可以被引用，但很难被撤回或更新。

从追踪到行动：AI可见性追踪是品牌的“AI信誉资产管理”

上述提到的报告进一步揭示了趋势：各AI模型的信息采信偏好差距正在持续扩大，一套清晰的AI曝光权重梯队正在快速成型。

对于出海品牌的公关、营销及品牌传播负责人而言，这意味着：品牌在AI中的可见度，已从“内容营销的副产品”升级为一项可量化、可主动管理的核心品牌资产。面对这些看不见的风险，出海品牌需要一套系统性的海外AI可见性追踪方案。

Meltwater融文推出的海外 AI 可见度追踪工具GenAI Lens，能够持续追踪品牌在ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Grok、DeepSeek等主流大语言模型中的提及与描述情况。

了解AI如何描述自己和竞争对手；

精准定位AI回答背后的信息源头与引用链路；

识别不准确信息、负面情绪或误导性叙事的早期迹象；

追溯信息被引用的真实来源，有针对性地“刷新”AI对品牌的认知。

在AI时代，品牌认知已不再由你说了算，而是由AI说了算。 出海品牌若不做海外 AI 可见度追踪，就等于把自己在AI世界中的形象完全交给了不可控的黑盒。主动了解、监测和塑造，这才是出海品牌在AI时代的生存之道。

欢迎预约平台演示，体验GenAI Lens，助您洞悉品牌、产品及竞争对手在各大海外大型语言模型与AI模型中的表现。

出海品牌正在面临一个看不见的风险：你的品牌在AI眼中是什么样的？

从“消费者在说什么”到“AI 在怎么复述你”

过去，品牌公关团队的核心工作之一是监测媒体报道和社交媒体舆情与趋势，了解“消费者在怎么说你”。但在 AI 时代，这个逻辑被彻底颠覆了。

已有 62%的消费者在做消费决策之前，会通过 ChatGPT、Gemini 等 AI 工具来搜索和调研品牌。用户不再只是阅读新闻和社交帖子，而是直接向 AI提问，然后采纳 AI 给出的答案。这意味着品牌管理者需要回答一个全新的核心问题：当用户在 AI 中搜索你的品牌时，AI 会如何描述你？当用户咨询品类推荐时，你的品牌能否被 AI 精准提及？

在 AI 成为用户认知品牌的第一入口的当下，品牌在各大 AI 模型中的曝光度、口碑调性，往往决定了其获客能力与海外市场竞争力。而国际 AI 可见性追踪工具，就是帮助品牌打通 AI舆情认知黑盒、掌控 AI 品牌叙事的核心利器。

评估海外 AI 可见性追踪工具的四个核心指标

市面上面向 AI 搜索场景的监测工具越来越多，但能力参差不齐。怎么判断一个海外 AI 可见度追踪平台是否靠谱？以下四个指标是关键。

指标一：覆盖多少主流大语言模型？

全面的大语言模型覆盖，是 AI 可见性追踪工具的基础核心、也最重要的门槛。用户分散在不同的 AI 平台上。有人用 ChatGPT，有人用 Gemini，有人用 Claude，还有人用Perplexity、Grok 或 DeepSeek。如果监测工具只覆盖其中一两个模型，就会产生巨大的监测盲区。比如，你的品牌在 ChatGPT 上表现很好，但在 Gemini 上完全“隐形”，而你的潜在客户恰恰就在用 Gemini。一个合格的生成式搜索优化结果监测工具，必须覆盖足够广泛的 AI 平台。

Meltwater 融文旗下的海外 AI 搜索优化结果监测工具 GenAI Lens 覆盖了ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Grok、DeepSeek 等主流大语言模型，能够持续追踪品牌和竞品在各大模型中的提及频次与描述情况，确保品牌能够实时掌握自己在各 AI 平台的可见度变化。

指标二：能否追溯信息来源与引用链路？

AI 的回答不是凭空产生的，它依赖于特定的信息来源。优质的出海 AI 搜索优化结果监测平台，不仅要告诉你“AI 说了什么”，还要告诉你“AI 为什么这么说”。如果品牌在 AI 中被错误描述，关键问题不是“它说错了”，而是“它引用了哪篇错误的信息来源”。只有追溯到源头，品牌才能有针对性地去修正或更新源内容，从而“刷新”AI 的认知。

GenAI Lens 的“来源透明”功能，能够精准展示 AI 回答背后的信息源头与引用链路。品牌可以清楚看到是哪个媒体、哪篇报道、哪位 KOL 影响了 AI 对你的描述。这种溯源能力，是将被动监测转化为主动管理的关键，帮助品牌实现从“发现问题“到”解决问题“的主动式品牌管理。

指标三：能否提供情绪基调与风险预警？

AI 品牌监测，不能简单地停留在“是否被提及”，被如何提及、口碑调性如何才是核心。同一品牌在 AI 回答中，可能出现正面推荐、中性客观介绍、负面误导描述三种完全不同的输出结果，不同的情绪基调，直接影响潜在用户的品牌认知与决策。优秀的工具会对 AI 回答进行情绪分析，帮助品牌把握舆论基调、识别潜在风险。

海外 AI 可见性追踪工具 GenAI Lens 提供的追踪结果均附带情绪基调标注，能够识别不准确信息、负面情绪或误导性叙事的早期迹象。在 AI 信息采信偏好差距持续扩大的趋势下，这种风险预警能力尤为关键。

指标四：能否支持自定义监测与竞品对比？

每个品牌的监测需求都不一样。好的国际 AI 可见性追踪工具应该支持根据品牌需求进行定向追踪。GenAI Lens 内置指令模板，品牌可以根据自身需求，定制想要追踪的特定信息。例如：

一家消费电子品牌可以将监测范围锁定在“自己与主要竞品在用户提问‘推荐什么品牌的真无线耳机’时的 AI 回答对比”；

一家 SaaS 服务商可以定向追踪“行业关键词+竞品名称”在 AI 回答中的出现频率与情绪变化；

一家美妆品牌可以在新品上市期间，自定义监测“品牌名+新品名”在各大模型中的提及率变化。

同时，GenAI Lens 还支持对竞争品牌进行全面的 AI 可见性追踪，帮助品牌发掘市场空白与新兴话题，抢占叙事先机。

预算有限情况下，应该优先部署 AI 可见性追踪还是传统舆情监测？

答案是：两者都需要，但 AI 可见性追踪应该优先。原因很简单：传统舆情监测告诉你“消费者在怎么说你”；AI 可见性追踪告诉你“AI 在怎么复述你” 。而后者，正在成为用户认知品牌的第一入口。如果 AI 对你的描述是扭曲或缺失的，传统监测做得再好也无济于事。

Meltwater 融文的海外 AI 可见度追踪工具 GenAI Lens，将 AI 搜索优化结果监测与品牌叙事管理相结合，帮助品牌在 AI 时代建立从监测到行动的完整闭环，让你的品牌在 AI 世界中的可见度，从“认知黑盒”变成一项可量化、可主动管理的核心资产。

如何挑选靠谱的国际AI可见性追踪工具？四个核心指标帮你做决定

本报告依托Meltwater融文GenAI Lens 工具，追踪 2026 年 4—5 月全球主流大语言模型信息引用数据变化

核心速览：2026 年 4 至 5 月全球主流大模型引用行为演变

YouTube 稳居 AI 搜索第一大信息来源，引用量达 188863 条，环比暴涨 56.4%，领先优势持续拉大；

维基百科与美国国立卫生研究院（NIH）是 5 月数据中涨幅最突出的权威渠道：维基百科引用量环比上涨 55.2%，NIH 跻身全模型引用量前三；

各大 AI 模型的信息采信偏好差距持续扩大：Claude、微软 Copilot 愈发侧重数据与专业类内容；谷歌全系 AI 产品则高度依赖社交与视频素材。

融文借助 GenAI Lens 工具，对全球主流大模型合计超 800 万条信息引用数据展开分析，发现 AI 信息采信体系的层级结构愈发清晰。此前调研已证实各模型拥有差异化信息偏好，而 5 月数据显示，这种偏好进一步固化，一套清晰的 AI 曝光权重梯队正在快速成型。

信息源第一梯队为：YouTube、Reddit、维基百科、美国国立卫生研究院（NIH）、Statista 数据平台。梯队之下，模型阵营出现明显分化：一类优先采信机构权威内容，另一类更依赖社交、用户共创类内容。

对于公关、营销及品牌传播负责人而言，这一变化意味着：AI 曝光不再只是线上内容布局的附带结果，而是可量化、可运营的品牌信誉核心资产。

YouTube 已成品牌布局 AI 曝光不可或缺的核心阵地

YouTube 仍是 AI 引用量最高的数字平台，本月总引用量 188,863 条，环比增长 56.4%，大幅甩开其余所有信息渠道。

目前，谷歌 AI 搜索模式、谷歌 AI 概览、Gemini、Perplexity 均将 YouTube 列为头号信息来源。

这一现象本质是大模型会读取视频完整字幕。能获得高频引用的视频，未必拥有精良制作水准，核心要求是结构清晰、讲解直白、公开可检索，便于 AI 解析、理解并提取引用。

对品牌来说，YouTube 已是运营 AI 曝光的核心必选渠道。

维基百科本月进一步巩固信息公信力

近数月，维基百科在各大 AI 平台的引用权重持续走高，5 月数据证实这并非短期波动。

维基百科本月引用量环比上涨 55.2%，总量达 83191 条，曝光评分提升 50%。

更关键的是，维基百科在多款主流模型中均表现稳定。不同于仅被少数模型青睐的社交平台，维基百科正在成为全 AI 生态通用的信任底层。

营销从业者可明确一点：搭建内容详实、客观中立、持续更新的维基百科词条，是品牌获得 AI 检索曝光的基础前提。

NIH 热度爆发，标志 AI 内容采信向权威实证内容倾斜

5 月调研最具结构性变革意义的趋势，是美国国立卫生研究院（NIH）的强势崛起：总引用量 91,227 条，环比增长 41.3%，超越维基百科与 Statista，跻身全平台引用量第三名。

该变化释放明确信号：多款大模型在作答健康、生物医药、科学、养生等需要实证支撑的问题时，大幅提升科研机构、官方权威来源的权重。

不同 AI 模型的信息采信分化加剧

5 月调研最直观的结论：各大 AI 模型的信息采信逻辑差异持续拉大，并未走向统一，每款平台都形成了专属信息生态圈。

核心采信渠道：Statista、NIH、维基百科

模型长期偏好结构化信息、数据集、具备实证支撑的内容。

引用高度集中于公认权威机构类信息。

谷歌 AI 搜索模式：全域流量引擎

全模型引用总量最高，重度依赖：YouTube、Reddit、领英、Facebook。

本调研中信息来源最多元化，重点调取：YouTube、Reddit、维基百科、NIH、福布斯。

核心采信渠道：YouTube、维基百科、Nerdwallet；该模型极少引用 Reddit 内容。

生态分化带来的启示：多重 AI 信息采信体系并行发展，不存在一套通用的 AI 曝光运营方案。营销团队需要兼顾多款大模型的采信偏好，保障品牌在用户可能使用的所有 AI 工具中均拥有稳定曝光。

数据新闻成为 AI 引用的优质内容载体

5 月一项极具参考价值的发现聚焦创作者维度：榜单十大最高频被引用记者中，有三位来自数据可视化资讯平台 Visual Capitalist。

这印证了高引用内容具备统一特征：

放眼全局，优质权威新闻报道仍是 AI 信息源的基石。尽管单条社交平台链接引用频次较高，但成千上万媒体软文、新闻资讯长尾内容合计占 4 月总引用量 39.5%，而社交内容仅占 7.2%。

官方新闻通稿的引用权重持续走低

新闻通稿引用占比环比直接腰斩：4 月占比 0.4%，5 月降至 0.2%。

这一数据说明，AI 愈发倾向采信第三方客观佐证内容，而非品牌自主发布的宣传内容。

但这不代表新闻通稿完全失去价值：通稿可以向 AI 传递品牌核心宣传重点，当同类信息通过媒体报道二次传播后，会进一步强化品牌叙事权重。即便通稿极少被 AI 直接引用，依然会间接助力品牌 AI 曝光。

将 YouTube 作为 GEO 核心基础设施运营：YouTube 的引用主导地位已成定局，不再是可选渠道。视频字幕质量、行业话题覆盖、站内搜索曝光，必须纳入 AI 优化核心工作。

持续运营维基百科，搭建品牌信任底层：维基百科在各大 AI 平台的引用增速持续加快，维护词条准确、中立、完整是必备动作。

重点布局数据驱动型内容：NIH、Statista、Visual Capitalist 热度走高释放统一信号：结构化数据内容在 AI 检索环境中表现极具优势。

针对不同 AI 模型定制差异化运营策略：Claude、ChatGPT、Gemini、谷歌 AI 搜索模式、Perplexity、Grok 采信的信息生态各不相同，优化工作需分模型单独规划。

持续投入媒体软文公关建设：尽管月度数据存在小幅波动，但媒体报道仍是驱动 AI 曝光的核心渠道之一。

总结：AI 筛选可信信息的标准愈发严苛

2026 年 5 月数据标志 AI 搜索进入成熟新阶段。各大语言模型并未统一采信一套权威信息，而是形成更精密的信息评估逻辑，各自深耕专属信息源体系。

YouTube 持续稳居全生态第一引用渠道，维基百科逐步成为全模型通用信任基础；同时 NIH 跻身前三，证明 AI 愈发青睐具备实证支撑的权威专业内容。

更关键的是，各模型之间的采信差异持续放大。Claude、ChatGPT、Gemini、谷歌 AI 搜索模式、Perplexity、Grok 各自形成独特引用习惯与信息偏好，AI 曝光赛道的碎片化程度远超行业预期。

对品牌而言，想要在生成式搜索赛道取胜，不再只是单纯大批量产出内容，而是要主动布局 AI 系统天然信任的渠道与信息源。能够尽早识别并适配这一行业变革的企业，将率先建立行业权威、抢占用户检索入口，在 AI 搜索持续迭代的长期趋势中稳定保持曝光优势。

1. 2026 年 5 月 AI 引用最核心趋势是什么？

最重大变化是 NIH 跻身全平台引用量前三，说明各大 AI 模型普遍提升权威科研实证类内容的采信权重。

2. 为何 AI 系统会高频引用 YouTube 内容？

AI 主要读取视频字幕、元数据与结构化讲解文案；排版清晰、逻辑完整的视频内容，是大模型最容易解析、提取引用的内容形式之一。

3. 维基百科对 AI 曝光的重要性是否在提升？

是的。维基百科引用量环比上涨 55.2%，如今在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Grok 中均稳定出现。

4. 新闻通稿在 AI 搜索中的影响力是否下滑？

通稿仍可用于内容分发、对接媒体，但相比品牌自主发布内容，AI 更偏好媒体软文、第三方佐证、权威数据机构产出的内容。

点击预约GenAI Lens产品演示，获取更详细的大语言模型引用数据分析报告。

2026年5月AI搜索曝光度报告：权威信息源在AI搜索中崛起

核心摘要：消费者信任AI生成的内容吗？

大多数消费者仍对 AI 生成内容持怀疑态度，这种怀疑会直接影响品牌信任度。

透明化已非可选，而是绝大多数受众的基本期待。

你在何处、如何使用 AI，与是否使用 AI同等重要。

生成式 AI 如今无处不在，内容创作、营销活动、客户体验乃至内部工作流都能见到它的身影。AI 承诺带来速度、规模与效率，但在这些进步之下，藏着一个更关键的问题：你的受众真的信任它吗？

这正是我们与YouGov联合发布最新报告想要解答的核心。报告基于全球 7 大市场近 1 万名受访者的反馈，结果印证了许多品牌正在实际感受到的现实：AI 是一把双刃剑—— 一方面能帮助企业降本增效，另一方面也可能损害客户信任。

消费者对生成式 AI 的热情，远没有行业想象中高

行业对 AI 的宣传与大众真实感受之间存在明显落差。你可能以为大众对 AI 热情高涨，毕竟 AI 占据着各大头条与多数企业的产品路线图。但从消费者情绪来看，情况更为复杂。

事实上，对生成式 AI 主导的未来感到不确定或怀疑的人（51%），多于感到兴奋的人（39%）。这种犹豫意味着，无论 AI 技术多先进、效率多高，受众都不会天然接受 AI 驱动的内容。在工作流中引入新工具，也等于为内容观感新增了一层疑虑。

年轻群体更开放：25–34 岁人群中 48% 对 AI 感到兴奋，而 55 岁以上人群仅 31%。

不同市场乐观度差异明显：德国（56%）、新加坡（55%）对 AI 热情最高；英国（23%）、美国（25%）最低。

总体而言，AI 远未获得普遍认可 —— 你不能假设大众会主动接受，信任需要主动争取。

人们真正担心的不是AI本身，而是AI可能带来的后果

人们谈论 AI 风险时，很少针对技术本身，而是聚焦结果。

消费者高度担忧 AI 生成内容的滥用：假新闻、诈骗、误导信息、真实性消解等，均位列担忧清单前列。这些并非小众顾虑，而是覆盖所有调研市场的主流担忧。

这传递出重要信号：受众不会孤立评判 AI，而是看它被滥用的可能性。

当品牌使用 AI 时，人们往往看不到你追求的效率与成本优势，反而先看到风险。若不直面这些风险，它会悄悄侵蚀品牌可信度。

许多消费者自认能识别 AI 生成内容，但同时绝大多数人担心大众无法分辨真假。

这种矛盾形成了奇特心态：个人层面自信，社会层面不安。

对品牌而言，这意味着信任极其脆弱。即便你的内容准确、初衷良好，也身处一个大众预期混乱、信息失真、人机边界模糊的环境。

如今品牌之争，早已不只是争夺注意力，更是争夺信任。

场景决定接受度，而非技术能力

并非所有 AI 应用都被同等评判：使用场景与方式，直接影响受众态度。消费者对AI在娱乐和广告领域的使用更为接受，认可比例分别为53%和47%。这或许是因为在这些领域，创造力、实验性乃至一定程度的“人工感”本就是意料之中的，风险感也较低。

但将同样的AI运用到新闻领域（仅21%认可）、政治领域（18%认可）或其他高度信任的环境中时，态度就会迅速转变：接受度下降，抵触情绪上升。这是数据中最明确的信号之一：人们并非彻底拒绝AI，而是根据其背景情境、意图和感知到的影响来进行评估。

所以品牌面临的问题不仅仅是“我们该不该用AI？”，而是“AI在哪些场合是合理的，又在哪些场合会损害信任？”

如果你要从这份《生成式AI时代的信任》报告中汲取一个必须付诸行动的经验，那就是：消费者期望你在使用AI方面保持透明，这是一个基本要求。绝大多数人认为品牌明确披露内容是否由生成式AI创建非常重要，且这一期望在所研究的每一个市场中都得到了体现。

这是信任运作方式上一个有趣的转变。因为过去，品牌可以专注于结果；但现在，过程也同样重要。人们不仅想知道内容说的是什么，还想知道内容是如何制作的。如果他们感觉你在隐瞒什么，即使是无意的，信任也可能迅速瓦解。透明度已成为可信度的信号。

AI不会消失。你会使用它，你的竞争对手也会使用它，而你的受众对此心知肚明。差别将在于你如何使用它。

在下一阶段胜出的品牌，不会是采用AI最快的那些，而是深思熟虑地使用AI、清晰地沟通AI使用方式、并将人类的判断力置于核心的那些品牌。

这意味着要审慎决定在哪些环节使用AI能创造价值，建立明确的披露准则，并持续关注受众的反馈——而不是假设他们一定会接受。

最重要的是，这意味着要认识到：信任本身就是你AI战略的一部分。

以上只是我们调查结果的一个缩影。完整报告详细分析了不同国家、年龄段和内容类型下态度的差异，还探讨了AI在哪些领域正获得认可、哪些领域遭遇阻力，以及这对你的传播策略意味着什么。如果你正在思考如何在不损害信任的前提下使用AI，这份报告值得你仔细研读。

下载完整报告，查看全部数据与洞察。

大多数消费者持怀疑态度。超半数感到不确定，许多人表示这会降低对使用 AI 品牌的信任。

信任问题源于对 AI 可能助长虚假信息、假新闻、诈骗、真实性缺失的担忧。

会。约三分之一消费者得知内容为 AI 生成后信任度下降，未披露时尤甚。

取决于场景。消费者更接受营销、娱乐领域的 AI，反感新闻、政治等高信任领域使用。

许多人自认可以，但多数担心他人无法分辨，加剧整体不安与不信任。

至关重要。绝大多数消费者期待品牌明确披露 AI 创作内容。

可以，但要谨慎。在有价值的场景使用，保留人类监督，契合受众预期。

披露 AI 使用、避免误导、选对应用场景、优先人类参与。

AI 时代的信任：消费者到底如何看待 AI 生成内容

DeepSeek品牌监测用于追踪AI模型提及贵公司、产品及竞争对手的情况。

AI可见度取决于来源权威性、结构化数据以及引用质量。

检索增强生成系统会从评论、新闻报道、论坛和自有内容中提取信息。

手动提示词测试依然重要，因为AI的回答会随提问措辞而变化。

关键指标包括引用频率、情感倾向、事实准确性以及竞争对手声量份额。

Meltwater融文帮助团队将AI提及与更广泛的媒体和社交对话趋势关联起来

AI搜索已经改变了消费者发现品牌的方式。如今，品牌争夺的是在AI生成回答中的提及与引用机会，而不再仅仅是传统搜索引擎中的排名。

这片新战场带来了全新的监测难题：一家公司可能在谷歌搜索结果中占据主导地位，却在AI生成的答案中消失得无影无踪。

DeepSeek品牌监测帮助团队了解AI系统多久提到一次他们的公司、系统将这些品牌与哪些信息关联在一起，以及竞争对手是以何种方式与之并列呈现的。

理解DeepSeek与AI品牌监测的必要性

传统搜索引擎返回的是链接。AI答案引擎则直接在界面内生成摘要与推荐，这改变了用户研究品牌的方式。用户向DeepSeek提问“适合远程团队的最佳项目管理软件”，DeepSeek会直接列出一份潜在选项清单，用户甚至无需访问搜索引擎结果页面。如果你的品牌没有出现在那个回答中，那么你在搜索中的排名也就没那么重要了。传播和SEO团队如今需要监测AI系统是如何解读和描述其品牌的。

DeepSeek是一个利用大语言模型生成回复的AI平台。与其他AI答案引擎一样，它使用外部来源来汇总信息并回答研究性问题。

对品牌而言，这意味着DeepSeek充当了公司与客户之间的中介。这个平台决定了哪些竞争对手会出现在推荐中、会分享哪些产品细节，以及哪些评论和信源会影响其回答。

从搜索引擎到AI答案引擎的转变

用户越来越多地以完整的提问方式而非零散的关键词组合进行搜索。他们期待直接的答案，而这正在改变可见度的运作方式。

搜索引擎对网页进行排名。AI答案引擎则在生成回答的过程中对信源进行优先级排序。

Reddit上的讨论可能影响产品推荐

评论平台的分量可能超越精心设计的落地页

结构化数据变得更有价值，因为AI系统能更可靠地解析它

AI生成的推荐会在消费者旅程的早期影响购买决策。如果在“最佳企业分析软件”这类提示词中持续出现竞争对手，那么买家甚至在访问供应商网站之前就已经接触到了这些竞品。负面的描述也会同样迅速传播。在传播团队注意到之前，一个反复出现的投诉或过时的产品宣传，就可能已在多个提示词中浮现。

许多用户将AI生成的回答视为综合了多方观点的专业意见。他们假定AI平台已经替他们评估了多个信源。

这对品牌来说可能很危险。如果DeepSeek反复将某产品描述为昂贵、不可靠或难以落地，用户很可能会在不做更多研究的情况下就接受这种描述。

许多AI平台采用检索增强生成，在生成回复之前会从外部调取信息。

AI可见度在很大程度上取决于品牌所处的更广泛的数字生态系统。

拥有强大媒体报道、准确结构化标记和扎实思想领导力的公司，往往在这些系统中表现更好。反之，信息不一致、负面评论或过时内容则会造成可见度风险。

AI生成的信誉问题通常始于细微之处。例如，不实信息可能源自旧评论或竞争对手对比。若不加以处理，这些表述就会在各种提示词和品类中扩散开来。

大语言模型监测可帮助团队及时发现以下问题：

传播、公关和SEO团队越来越多地需要共同承担这些问题的责任，因为AI可见度既取决于声誉信号，也依赖于技术基础架构。

直接评估您在DeepSeek中品牌可见性的方法

有效的监测需要结合技术工具与人工分析。以下是系统性开展DeepSeek品牌监测的方法。

AI监测仍然需要人工测试。自动化报告有助于规模化分析，但提示词的行为变化很快。

以下是如何主动评估您在DeepSeek上品牌表现的方法。

从客户实际使用的提示词开始，例如“适合中型企业的最佳人力资源软件”或“顶级可持续服装品牌”。

像下面这样的对比提示词可以揭示AI系统如何将您的品牌与竞争对手进行定位：

“HubSpot对比Salesforce，哪个更适合初创公司”

“适用于医疗保健行业的Zoom替代方案”

这些提示词能显示哪些竞品在推荐中占据主导地位，以及模型如何区分不同产品。您会看到哪些优势和劣势反复出现。

如果DeepSeek持续将某个竞争对手描述为更易使用或价格更实惠，那么这种表述通常反映了更广泛的线上对话模式。

3. 使用DeepSeek的API进行批量审计

基于API的测试让团队能够规模化地监测成百上千个提示词。

企业可以自动化每日的可见性追踪、竞争对手对比、情感评分、引用来源以及区域性提示词测试。

例如，一家电商公司可以每周跨多个市场追踪“最佳马拉松跑鞋”或“平价越野跑品牌”等提示词。

目前，大多数组织会组合使用多种工具，因为没有任何一个平台能完全覆盖AI可见度、SEO、媒体情报和情感分析。

1. 专属AI的“模型份额”追踪器

AI可见度平台用于衡量“模型份额”，即追踪与竞争对手相比，品牌在AI生成回答中出现的频率。

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