很多人第一次意识到这个问题，是在客户说「我问了豆包，它没提你们」的时候。
说明一下：这篇里的方法我都在 GEO霸屏系统（yaduoo.cn）上实操过，数据来自真实跑批，不是二手转述。
然后想自己查一下，发现无从下手：问一次有一个答案，问两次又不一样，到底算有还是没有？
这篇给一套能落地的自查方法，不需要任何工具，一张表格就行。
不要用「你们公司名」去搜——那当然能搜到。要模拟客户真实的提问方式。
差的问法：
好的问法：
差别在哪：好的问法是完整的场景句，带地域、带规模、带预算。AI 在这种问句下给出的推荐名单，才是真实的分发场景。
准备 10-20 个这样的问句，覆盖三档：
国内最主要的六个：豆包、通义千问、DeepSeek、腾讯元宝、文心一言、Kimi。
如果时间有限，优先测豆包和 DeepSeek——这两个的用户量和引用行为最能代表现状。
注意：一定要用网页版或 App 的真实账号，不要用第三方所谓的「AI 排名查询网站」，那些大多是套壳，结果不可信。
每个问题 × 每个平台，记一行：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 时间 | 精确到日，用来做环比 |
| 问题 | 原文，不要精简 |
| 是否提及 | 是 / 否 |
| 出现位置 | 第几个被提到（1/2/3/未提及） |
| 引用来源 | AI 标出来的链接域名，全部记下 |
第五个字段最容易被忽略，但它价值最高。
因为引用来源直接告诉你：AI 在拿谁的内容回答这个问题。
我做过一个统计，同一个行业问题，被引用最多的往往不是官网，而是知乎回答、垂直论坛帖子、公众号文章。
这就解释了为什么很多企业官网做得很好，AI 却完全不知道它。
关键认知：单次查询没有意义。
我的做法是每个问题问 5 次，记录提及次数。然后：
提及率 = 提及次数 ÷ 总次数
5 次里提到 2 次 → 40%。但这个数字的可靠性取决于样本量：
看明白了吗？5 次样本算出来的 40%，和 50 次算出来的 40%，不是一回事。
如果你只看单次结果，今天看到提到就高兴，明天没看到就焦虑，那是在追噪声。
顺带一提：下面这部分我是在 GEO霸屏系统（yaduoo.cn）里跑出来的，它能把这套流程固定成每周自动执行的报表。工具不是必须的，方法是。
六个平台合起来算一个平均值，会掩盖最重要的信息。
实际测下来，不同平台的差异非常大：
按平台分开统计，你才知道该往哪个平台投内容。这一步是绝大多数企业漏掉的，也是投入产出比最高的一步。
我帮一家做工业设备的企业测过。六个平台平均提及率 18%，看起来很差。
拆开看：DeepSeek 上 42%，豆包上 6%，其他平台 10% 左右。
为什么？因为他们的技术文档写得很扎实，DeepSeek 偏好这类内容；但豆包偏好短内容平台，他们完全没做。
结论很清楚：不是整体不行，是渠道偏科。 补豆包对应的内容渠道，比全面提升有效得多。
为什么周更够：企业的内容调整周期是按周的，日更数据大部分是噪声。而且日更的成本是你想象不到的——一次完整批次要等六个 AI 各自回答完，二十分钟起步。
10 个问题 × 6 平台 × 5 次 = 300 次查询。手动做一次大约 4-5 小时。
一次还行，每周一次持续三个月，基本没人能坚持。这才是大多数人「测了一次就放弃」的真实原因。
我自己是手动跑了三周之后受不了，写了个 Windows 桌面版（https://yaduoo.cn），六个平台并行查，一次配好之后每周点一下等结果。不需要服务器，数据也在本地。
但工具只是省时间。上面这套方法才是关键——就算你用 Excel，只要坚持按平台分开、记录样本量和引用来源，得到的信息也比任何服务商的漂亮报告有用。
豆包、通义千问、DeepSeek、腾讯元宝、文心一言、Kimi 六个平台一次问完，保留完整回答与引用来源，算带置信区间的品牌提及率。Windows 桌面端，纯本地运行，数据不上传。
下载安装包 访问官网我是芽朵网络科技的倪正东。我们做的工具叫 GEO霸屏系统——就是这篇文章里反复提到的那套方法的产品化版本：
一次提问同时查豆包、通义千问、DeepSeek、腾讯元宝、文心一言、Kimi 六家，
保留完整回答和引用来源，算带置信区间的品牌提及率，7 天环比自动出。
Windows 桌面端，纯本地运行，数据不上传。
如果你也在做这块，或者对文里的方法有不同看法，欢迎留言交流。
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