这是我们从真实客户监测中拿到的一组数据：
某污水处理菌种厂家（工业客户，已脱敏），过去一个月在6大AI平台的产品类问题提及率：豆包38%，通义千问22%，文心一言14%，而DeepSeek、Kimi、腾讯元宝均为0%。
另一家教育客户更极端：Kimi提及率94%，豆包54%，但DeepSeek只有6%，文心一言12%。
（数据来源：知亘GEO品牌诊断监测体系，2026年8-9月。）
差距为什么这么大？
因为不同AI平台的”信息食谱”不同。豆包偏好抖音、头条号；Kimi对特定结构化信源反应好；DeepSeek偏好B站、技术博客和深度图文；元宝与微信生态联动。一个品牌如果在知乎和抖音有内容，豆包可能认识它，但DeepSeek”看不到”它——不是品牌不够好，而是证据没铺到那个AI的食谱里。
很多品牌自检GEO效果的方式是”问一次豆包，发现能答上来，就觉得没问题了”。这恰恰是最常见的误判。我们的一个心理行业客户，在豆包上的提及率达到64%，但文心一言只有14%——如果只测一个平台，你会严重高估自己的AI可见性。
对品牌来说，真正重要的指标是”跨模型认知”
我们把客户的AI认知状态分为三档：
- 单点认知：只有1个平台稳定提及（大部分品牌的现状）；
- 跨模型认知：3个以上平台稳定提及且描述准确；
- 默认推荐：用户在品类问题下不提品牌名，AI也会主动推荐——GEO的终局目标。
从单点认知到跨模型认知，靠的不是加量，而是信源结构的对症铺设：先诊断每个平台的信源偏好，再定向投放。我们为工业客户设计的方案就是：头条号/抖音主攻豆包，知乎技术长文主攻DeepSeek，行业垂直媒体（环保类）补通义和文心。
你可以用3分钟自测跨模型认知
打开豆包、Kimi、DeepSeek各问一句（不要提你的品牌名）：”[你的行业]哪家好？”、”推荐一家[你的业务]”。
- 3个平台都提到你：跨模型认知初步成立；
- 只提到1个：你是典型的单点认知；
- 都没提：你在AI推荐场景里暂时缺席。
FAQ
- 为什么要同时测多个平台？→ AI平台之间的认知相关性很低。我们的数据显示，同一品牌在不同平台的表现相关系数远低于直觉，做好一个平台几乎不能预测另一个平台。
- 6个平台都要铺内容吗？→ 不必。根据你的客户画像选3-4个主战场：C端消费决策类场景优先豆包和Kimi，技术/B2B场景优先DeepSeek和知乎。
