GEO实验室

不猜测AI怎么想，我们直接测试

这里公开我们对不同行业、不同AI平台的真实测试过程与数据发现——固定测试集、重复测试、多平台对比，用来验证方法论，也接受同行检验。

01 测试原则

我们如何保证这些数据可信

每次测试前先确定问题清单并存档，不会在测试过程中根据结果好坏替换问题。

AI回答存在波动性，同一问题会在不同时间重复测试多次，呈现的是统计趋势而非孤立样本。

同一组问题会在豆包、DeepSeek、腾讯元宝、通义千问、ChatGPT等多个平台分别测试，如实呈现平台间差异。

每篇报告都会说明样本范围、测试周期与不能过度推广的地方，而不是把局部结论包装成普遍规律。

「杭州哪家美业门店好」和「哪家美业品牌最好」，这两种问法对AI来说完全是两套推荐逻辑。我们对本地生活服务行业的测试显示，地域限定词的加入，会让中小品牌的曝光概率明显提升。

同一个品牌，面对「哪个最好」和「哪个更适合我」这两种问法，AI给出的答案可能完全不同。我们跨越三个行业做了对照测试，验证「问题类型」本身是否是决定挑战者品牌能否被AI提及的关键变量。

3.8倍

三行业平均：对比类问题相对最佳推荐类问题的入选概率倍数

行业研究

2026.04.10

在120个真实购买场景问题、5个AI平台的测试中，头部品牌垄断了62%的「最佳推荐」类问题，但在「对比类」问题中，新锐品牌的入选概率是「最佳推荐」类问题的4.2倍——机会藏在问题类型的差异里，而不是正面硬刚行业第一。

62%

头部品牌占据「最佳推荐」类问题首位的比例

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