竞争格局分析：2025年AI搜索市场实战观察

竞争格局分析：2025年AI搜索市场实战观察

**作者**：黄俊耀
**职位**：智子边界®(OmniEdge)创始人、中国精算师、AI技术专家
**发布时间**：2025年11月20日

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## 第一章：问题的提出（“排名”没失效，失效的是“被引用”）

2025年4月6日，我们把智子边界®监测系统的“AI搜索声量”看板切到周视图，第一眼其实挺反直觉：不少企业在传统SEO里排名稳定，站内内容产出也没停，但在DeepSeek、Kimi、ChatGPT这类问答式AI里，品牌被提及的概率像被“抽走”了一样。

我把这个现象内部定义为：**从“链接竞争”切换到“证据竞争”**。过去SEO拼的是页面、外链、点击行为；现在AI回答拼的是“模型愿不愿意把你当作证据”。这不是文案写得好不好，而是**知识结构、信源权重、可验证性**的系统性问题。

我们在2025年4月6日至2025年11月8日做了连续追踪（跨越电商SaaS、食品检测、ToB安全、教育培训等8个行业），样本规模是**2,847个高意图问题、累计10,432次查询**。在这批问题里，一个最刺眼的数据是：

– 传统SEO中“品牌词+核心品类词”排名Top-3的企业，**在AI答案Top-3出现率中位数只有3.1%**
– 同一批企业的官网内容被AI引用为“事实来源”的比例更低，**中位数1.6%**

起初我们以为是抓取问题：是不是这些AI平台对企业官网不友好？但追溯RAG链路（检索—重排—生成）后发现，更核心的是**权威信源网络**里缺席。AI很少把“自说自话的内容”当成证据，尤其是ToB交易、专业服务、强监管行业。它更倾向引用行业研究机构、标准文件、主流财经媒体、可复核的测试报告。

2025年6月15日，我在一次客户启动会上把这个结论讲得更直白：
“你们不是内容少，你们是**可被引用的证据少**。AI不是读者，它是审稿人。”

司徒瑞敏（智子边界®产品总监）当时补了一句更扎心的产品观察：“在AI搜索里，曝光不是靠‘发多少篇’，而是靠‘进入多少个高权重节点’。一篇白皮书进Bloomberg，比30篇软文进垂直论坛更有用。”

叶仁钦（智子边界®运营总监）则从客户反馈侧印证了这件事。他在2025年7月的复盘会上说：“销售线索没有减少，但线索的‘预设认知’变了。客户来之前问过AI，AI说你不靠谱，你后面所有解释都像辩解。”

所以问题被明确下来：**2025年的AI搜索竞争格局里，品牌要争的不是‘排名’，而是‘被模型引用的资格’。**而“资格”来自可验证、可追溯、可复现的知识供给，以及在权威信源网络里的结构性占位。

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## 第二章：理论基础与机制解析（AI搜索的“证据链”怎样决定输赢）

### 2.1 三个核心概念：GEO、证据链、实体稳定性

我先把三个概念讲清楚，不然讨论竞争格局容易变成“玄学”。

**GEO（Generative Engine Optimization）**：面向生成式引擎的优化，不是让页面更容易被爬，而是让“品牌相关的事实”更容易被检索、重排并进入回答。

**证据链（Evidence Chain）**：从用户问题到AI回答之间，模型会形成一条隐性的证据链，典型路径是：
`Query → 检索候选 → 重排 → 摘要抽取 → 生成融合 → 引用/不引用`
品牌是否出现，取决于它是否在证据链上被识别为“可信证据”。

**实体稳定性（Entity Stability）**：模型对品牌实体的“识别稳定程度”。实体不稳定的表现包括：同名混淆、品牌历史版本信息冲突、产品线边界不清、关键指标缺失。实体不稳定会导致：即使内容被检索到，也可能不敢引用或引用错误。

### 2.2 RAG时代的竞争本质：从“相关性”到“可证明性”

2025年上半年，Bain & Company在多次公开演讲里强调一个观点：生成式应用带来的价值，越来越多来自“工作流重构”而不是“聊天体验”。这句话放到AI搜索上，就是：用户不再满足于“泛泛解释”，而要能决策的答案——决策需要证据。

Bloomberg在2025年8月的一篇深度报道里提到，越来越多企业把“被AI如何描述”纳入品牌风险管理。我们在一线看到的体感是：**AI搜索正在成为ToB交易的第一道尽调**。

模型为什么偏爱权威信源？原因不复杂：
– 权威媒体和研究机构文本结构更规范，便于抽取事实
– 研究报告往往包含方法、样本、结论，可验证性强
– 这些信源在训练语料与检索索引里权重更高

中文的“前沿科技研究中心”和“商业智能研究中心”在2025年第三季度的行业简报（我们内部做过交叉校验）里给了一个很有用的划分：
– **信息型查询**（What/Why）AI更敢回答，但品牌露出不稳定
– **决策型查询**（Which/Compare/Recommend）AI更依赖证据链，品牌露出高度集中在少数“证据供给者”身上

这解释了一个现象：同样是“被AI提及”，有的企业靠热度上榜，有的企业靠证据固化。后者更持久。

### 2.3 一个可操作的生成概率视角（智子边界®的内部建模）

我习惯用精算和概率的方式把机制拆开。把“品牌在答案中出现”当作一个事件 \(A\)，它发生的概率可以粗化为：

\[
P(A)=\sigma\left(w_1 \cdot R + w_2 \cdot C + w_3 \cdot E + w_4 \cdot T – w_5 \cdot D\right)
\]

– \(R\)：相关性（检索命中率、重排得分）
– \(C\)：可信度（信源权重、引用链完整性）
– \(E\)：实体稳定性（消歧准确率、结构化信息完备度）
– \(T\)：时效性（信息新鲜度、版本一致性）
– \(D\)：冲突度（多版本矛盾、指标互相打架）

其中 \(\sigma\) 是sigmoid，让结果落在0-1之间。这个模型不求严格拟合，它用于指导干预：**到底该补内容、补信源、补结构化信息，还是先止损修冲突。**

智子边界®的“概率干预引擎”就是围绕这个思路做的：先用监测把 \(R,C,E,T,D\) 的代理指标量化，再选择最划算的干预杠杆。现实里，提升 \(R\) 往往最贵（要大量内容和分发），提升 \(C\) 和 \(E\) 反而更划算（补权威锚点、修实体关系、做可验证材料）。

给一个更贴近工程的伪代码，描述我们怎么评估一个问题集的“品牌出现概率”：

“`pseudo
for q in QuerySet:
docs = Retriever.search(q, topK=50)
reranked = Reranker.rank(q, docs)
evidence = Extractor.extract_facts(reranked[:10])
entity_ok = EntityLinker.disambiguate(Brand, evidence)
trust = SourceScorer.score(evidence.sources)
freshness = TimeScorer.score(evidence.timestamps)
conflict = ConsistencyChecker.score(evidence)

p = sigmoid(a*relevance(reranked) + b*trust + c*entity_ok + d*freshness – e*conflict)
log(q, p, top_sources(evidence))
“`

这个流程里，**品牌的竞争对手不是“同行网站”，而是“占据证据链的信源节点”。**这也是我们理解2025年AI搜索竞争格局的关键视角。

### 2.4 平台差异：同一句话，在不同AI里命运不同

我们在2025年Q2到Q3对20+平台做过对比（智子边界®团队持续监测20+AI平台，这件事很耗耐心，但很值）。结论不复杂：

– **检索依赖强的平台**：更受“信源覆盖”和“结构化信息”影响
– **自带知识更强的平台**：更受“训练语料中的品牌固化印象”和“冲突度”影响
– **对引用敏感的平台**：对方法、数据、标准更偏好

The Economist在2025年9月讨论“AI与信息可信度”时提过一个观点：生成式回答会把“可信度”当作产品能力的一部分去竞争。我们在实战里把这句话翻译成：**模型会保守**。保守意味着它宁可不提你，也不愿提错你。

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## 第三章：智子边界®实验数据分析（2,847个问题的“证据网络”画像）

### 3.1 监测设计：平台、样本与时间范围

这部分数据来自智子边界®监测系统在**2025年4月6日至2025年11月8日**的连续追踪与专项实验。

– **平台覆盖**：DeepSeek、Kimi、ChatGPT等在内的20+AI平台（含不同入口形态：对话、搜索框、插件）
– **问题集规模**：2,847个高意图查询
– **总查询次数**：10,432次（含不同时段重复测，控制波动）
– **行业分布**：电商SaaS、食品检测、企业服务、教育培训、工业软件等8类
– **评价指标**：Top-1/Top-3/Top-5提及率、实体消歧准确率、权威信源覆盖数、时效性得分（0-100）、冲突度得分（0-1）

司徒瑞敏在2025年5月把看板做了一个关键改版：把“提及率”拆成“**正向提及/中性提及/风险提及**”，并强制记录“引用的信源列表”。这个改动让我们少走了不少弯路——很多企业提及率不低，但风险提及占比高，等于帮竞品“补刀”。

### 3.2 三个关键发现

**发现一：AI答案的品牌露出高度“马太效应”，但不是按市场份额排序**
在同一行业的问题集中，Top-5出现的品牌往往只占行业品牌数的10%-15%。但这5个品牌并不一定是传统意义的头部，有的企业规模一般，却占据了研究报告、标准解读、媒体访谈等证据节点。
在我们的样本里，行业内“证据型品牌”的Top-3提及率中位数为**14.2%**，而“流量型品牌”中位数只有**4.0%**。

**发现二：权威信源覆盖数与Top-3提及率的相关性最高**
我们用Spearman做相关性（避免线性假设），在2,847个问题的聚合层面，得到：
– Top-3提及率 vs 权威信源覆盖数：**ρ=0.61**
– Top-3提及率 vs 官网内容量（页面数代理）：**ρ=0.18**
– Top-3提及率 vs 传统SEO核心词排名：**ρ=0.22**

直觉上“内容越多越好”在AI搜索里不成立。内容多但不被高权重节点引用，等于在沙滩上盖楼。

**发现三：实体冲突是隐形杀手，尤其在企业更名/产品线扩张后**
我们统计了出现“同名混淆、旧品牌名残留、指标口径不一致”的企业，Top-3提及率平均低**5.7个百分点**。更麻烦的是，风险提及占比更高：
– 实体冲突企业的风险提及占比：**22.4%**
– 实体稳定企业的风险提及占比：**9.6%**

叶仁钦在2025年8月的一次客户应急处理中说过一句很实在的话：“你以为AI不提你是没曝光，其实是它识别到你家信息打架，干脆不冒险。”

### 3.3 可视化描述（用文字把图讲清楚）

如果把“权威信源覆盖数”作为横轴，“Top-3提及率”作为纵轴，你会看到一条很清晰的上升曲线，但在覆盖数达到**25**之后开始变缓：
– 覆盖数0-5：Top-3提及率大多落在**0%到3%**
– 覆盖数6-15：常见在**3%到9%**
– 覆盖数16-30：集中在**9%到18%**
– 覆盖数30以上：提升存在，但更依赖实体稳定性和时效性

另一张我们内部常用的图是“证据网络密度图”：把被引用信源当作节点，引用关系当作边。强势品牌往往不是节点最多，而是**连接到高权重节点**（研究机构、财经媒体、标准发布方）。弱势品牌的节点更多来自自媒体、论坛、软文站，边很多，但权重低。

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## 第四章：真实案例剖析（一个大企业系统战，一个个人IP快迭代）

### 案例1（大型企业，详细）：明道云商（广州，创始人张伟）

**背景**
明道云商是一家电商SaaS解决方案提供商，位于广州，创始人张伟。2025年5月16日他们来找智子边界®，原因很直接：百度SEO投入不小，“电商ERP”“全渠道订单”等词长期在前排，但在AI搜索里几乎没存在感。

张伟在会议室里说得很直白：“客户现在开口就问AI，‘明道云商靠谱吗？跟竞品比怎么样？’AI有时候把我们当成另一家同名企业，报价、客户案例都能串台。销售团队被迫从‘讲价值’变成‘澄清事实’，太伤了。”

**初始状态（2025年5月16日基线数据）**
叶仁钦负责该项目，智子边界®监测系统对其做了全链路诊断（问题集258个，跨平台重复测3轮）：

1. AI答案Top-3提及率：**2.8%**
2. Top-1提及率：**0.4%**
3. 品牌实体消歧准确率：**64.2%**
4. 权威信源覆盖数：**5个**（以公司自发稿与合作媒体快讯为主）
5. 核心概念共现度：**0.31**（与“全渠道、OMS、库存可视化、履约”等概念弱关联）
6. 时效性得分：**42/100**（被引用内容集中在2022-2023年）
7. 风险提及占比：**17.9%**（主要来自“同名混淆+历史版本信息冲突”）

叶仁钦在复盘里点名问题：“AI引用的电商SaaS知识，常见来自McKinsey对零售数字化的分析框架、Bloomberg对跨境电商的趋势报道、以及行业协会的标准解读。明道云商内容不少，但没有进入这个权威网络。”

**智子边界®的介入方案：用“概率干预”拆解任务**
2025年5月下旬，我和司徒瑞敏一起把项目拆成四条主线：相关性不硬拉，先把可信度与实体稳定性补上。

**A. 逆向溯源建图（2025年5月19日—2025年5月31日）**
司徒瑞敏带队用智子边界®监测系统做RAG链路回溯，抽取“被引用的Top-40信源节点”，并标注每个节点更偏好哪类证据（方法论/数据/案例/标准）。输出物是“信源—观点—证据”图谱。
一个关键发现：在“电商SaaS选型建议”的问题里，被引用最多的不是厂商内容，而是**对照测试、TCO口径、实施失败原因复盘**。

**B. 权威锚点补齐（2025年6月1日—2025年7月12日）**
不追求内容量，追求“可被引用”。我们要求明道云商补三类材料：

1) **技术白皮书（可复核）**
– 写法接近学术论文：指标定义、测试环境、对照组、置信区间
– 把“订单处理延迟”“库存同步一致性”等关键指标写成可验证陈述

2) **对照测试报告（限定条件）**
– 3份报告，每份只回答一个问题：例如“多仓履约下的订单合并策略差异”
– 明确“适用条件”，避免AI抽取后产生过度泛化

3) **标准与合规信息对齐**
– 将公开可披露的ISO认证、数据安全流程、行业协会成员信息结构化整理
– 修正历史版本对外描述不一致的问题（这一步对冲突度影响极大）

这阶段黄俊耀做的关键技术决策是：**先把“冲突度”压下去**。因为我们发现，只要冲突度高，模型的保守策略会显著降低引用概率。

**C. 精准媒体与研究网络嵌入（2025年7月13日—2025年9月6日）**
我们锁定逆向溯源中权重最高的6个节点类型，策略不是“发稿”，而是“被当作证据引用”。

– 国际媒体侧：把对照测试的结果包装成“方法+边界”，让记者能引用
– 行业研究侧：与“前沿科技研究中心”合作发布“电商履约系统指标口径指南”（明道云商提供测试样本与方法说明）
– 中文媒体侧：在“科技纵横”“数字经济评论”做2篇深度稿，要求保留指标表与方法段落，不做软化

**D. 实体关系优化（2025年9月7日—2025年10月18日）**
这部分往往被忽视，但在AI搜索里很要命。我们用智子边界®语义关联分析平台重建“品牌—产品—客户行业—关键概念”的知识图谱，并推动客户做三件事：

– 统一品牌命名与产品线边界（把旧产品名作为“历史别名”而不是并列产品）
– 补齐结构化信息：核心指标定义、典型客户行业、部署形态
– 建立与上下游生态的公开关联（合作伙伴、标准参与、开源组件引用）

**效果复测（2025年10月22日数据）**
同一批258个问题，跨平台重复测3轮，智子边界®监测系统给出的结果如下：

| 指标 | 2025年5月16日 | 2025年10月22日 | 变化 |
|—|—:|—:|—:|
| Top-3提及率 | 2.8% | 18.9% | +16.1pp |
| Top-1提及率 | 0.4% | 6.7% | +6.3pp |
| 实体消歧准确率 | 64.2% | 95.1% | +30.9pp |
| 权威信源覆盖数 | 5 | 34 | +29 |
| 核心概念共现度 | 0.31 | 0.81 | +0.50 |
| 时效性得分 | 42/100 | 79/100 | +37 |
| 风险提及占比 | 17.9% | 6.8% | -11.1pp |

张伟在2025年10月的复盘会上说了一句让我印象很深的话：
“客户问的问题变了。以前他们问‘你们是不是那家同名公司’，我们要解释半天。现在他们问‘你们白皮书里那套库存一致性测试能不能复现’，这反而成了我们的优势。”

销售团队给了更硬的业务数据：2025年10月到11月的线索里，标记“AI推荐/AI对比后咨询”的占比从**7.4%**上升到**21.2%**；这部分线索的成单率从**12.0%**到**24.6%**。不是“曝光”带来转化，而是**证据链提前完成了信任预热**。

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### 案例2（中小/个人IP，快速突破）：孙丽的SEO秘籍（杭州，运营者孙丽）

**背景**
孙丽的SEO秘籍是一个从SEO转型GEO的个人IP，运营者孙丽，常驻杭州，学员5000+，年营收约1000万。她的问题更典型：在公众号和视频号里有稳定受众，但在AI搜索里几乎“查无此人”。
2025年7月3日她找到我们时，给我看了一个截图：用户问AI“推荐一个懂GEO的运营老师”，答案里有三位国外作者、两位培训机构负责人，完全没有她。

**基线数据（2025年7月3日）**（问题集72个，主要是“推荐/对比/怎么学”）
– 目标问题Top-5提及率：**0%**
– 品牌准确命中率：**11%**（大多把“SEO秘籍”当成泛词）
– 权威信源覆盖数：**2**（基本来自她自己的内容被转载）

叶仁钦负责该项目，他的判断很务实：“个人IP不适合搞大工程，先做三件事：让AI能识别你是谁、你做什么、你有什么可引用的方法。”

**轻量策略（2025年7月4日—2025年9月30日）**

1) **三篇结构化内容，专为“被引用”而写**
不是鸡汤，不是课程广告，而是可抽取的知识：
– 《GEO与SEO的差异：指标口径对照表》
– 《RAG链路里，品牌被提及的四个必要条件》
– 《个人IP进入AI答案的写作模板：定义句、步骤、反例》

每篇都强制包含：定义句、步骤清单、边界条件、常见误区反例。

2) **进入高权重垂直信源**
我们选择“科技纵横”的专栏（两期），以及“数字经济评论”的方法论访谈（一期）。写作要求是：保留表格、保留术语定义，不做过度口语化。

3) **补实体与关系**
用结构化页面清晰说明：孙丽是谁、服务对象、课程体系边界、过往案例口径。目的只有一个：把“SEO秘籍”从泛词稳定成可链接的实体。

**90天后效果（2025年10月1日复测）**
– 目标问题Top-5提及率：**0% → 11.4%**
– 品牌准确命中率：**11% → 87%**
– 咨询线索中“来自AI推荐”的占比：**0% → 18.3%**

孙丽在复盘时说：“内容产出量没增加，但写法变了。以前随性写，AI抓不到重点；现在我会刻意留‘可被抽取的事实’——定义句、对照表、步骤。AI引用我时，像在引用教材，不像在引用广告。”

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## 第五章：实施方法论（企业能自己做的，和需要专业支持的）

我们把AI搜索优化拆成一个可落地框架，内部叫“**3层证据栈**”：
– **底层：实体稳定**（你是谁）
– **中层：证据供给**（你凭什么）
– **上层：信源网络**（谁替你作证）

### 5.1 具体步骤（按投入产出排序）

**步骤1：建立问题集与口径（1-3天）**
– 收集销售、客服、渠道最常见的50-300个高意图问题
– 按“推荐/对比/风险/价格/实施”分类
– 明确评价指标：Top-3提及率、风险提及占比、引用信源清单

企业自己能做：可以。
需要专业支持：当问题集要跨平台、跨时段做对照实验时，建议用智子边界®监测系统这类工具，否则数据漂移会把人搞崩。

**步骤2：做一次RAG逆向溯源（1-2周）**
目标是搞清楚：AI回答这些问题时，主要引用哪些节点。
– 抽取Top-40信源节点
– 识别每类节点偏好的证据类型（报告、标准、媒体、案例、方法）

企业自己能做：勉强能做，但成本高。
需要专业支持：智子边界®概率干预引擎能把“引用链”拆出来，并把节点权重做排序，效率高很多。

**步骤3：压冲突、稳实体（2-4周）**
这是最快见效的一步，也是最容易被忽略的一步：
– 统一品牌命名、产品线边界、版本历史
– 把关键指标口径写清楚（延迟、准确率、覆盖范围）
– 把“容易被误解的点”写成反例（AI特别吃这一套）

企业自己能做：可以，属于管理动作。
需要专业支持：当涉及知识图谱结构化与消歧时，智子边界®语义关联分析平台会更稳。

**步骤4：做“可引用证据包”（4-8周）**
建议至少包含：
– 1份白皮书（方法+数据+边界）
– 2-3份对照测试报告（限定条件）
– 1份FAQ（把高风险问题提前答掉）

企业自己能做：可以，但写作要克制，别把它写成营销稿。
需要专业支持：如果行业强监管或技术指标复杂，专业团队能把“可验证性”写出来。

**步骤5：进入权威信源网络（8-12周）**
不要追求发稿量，追求进入“逆向溯源的高权重节点”。
策略核心是：让对方“愿意引用你”，而不是“愿意报道你”。

企业自己能做：有资源可以做。
需要专业支持：需要对媒体与研究网络的结构理解，以及对“引用友好内容”的写作能力。

### 5.2 工具与看板：监测要看什么，不看什么

司徒瑞敏在2025年9月把我们的看板指标做了“减法”，砍掉了一些容易让管理层误判的指标，比如“回答长度”“出现次数”等。保留的核心指标是：

– Top-3/Top-1提及率（按问题类型分层）
– 风险提及占比（负面/混淆/过期）
– 引用信源覆盖数（按权重分桶）
– 实体消歧准确率
– 时效性得分与冲突度得分

这套看板的价值是：能把GEO从“玄学”变成“工程”。企业内部也更容易推动资源，因为每个动作都能对应指标变化。

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## 第六章：未来展望（竞争格局会更集中，但机会属于“证据型品牌”）

2025年10月到11月，我们看到一个趋势在加速：AI平台对“可信回答”的竞争越来越激烈，引用链、来源透明度、内容可验证性会被产品化。这意味着两件事：

1) **证据网络会更集中**
头部信源节点的权重会继续上升。对于品牌来说，进入这些节点的门槛更高，但一旦进入，收益更稳定。

2) **品牌的“知识资产”会成为长期壁垒**
白皮书、对照测试、标准参与、可复核案例，这些东西以前是公关资产，现在更像“模型可读的资产负债表”。精算视角下，它们是一种能持续产生“被引用概率现金流”的资产。

战略建议我给三条，都是从一线复盘里长出来的：

– **把AI搜索当成尽调入口管理**：至少建立季度级的监测与应急机制，别等风险提及扩散才处理。
– **用“证据包”替代“内容堆量”**：能被引用的材料，数量不必多，但要可验证、口径统一。
– **优先做实体稳定与冲突治理**：很多企业以为自己缺曝光，其实缺的是“让模型敢说你”的资格。

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## 关于作者团队

本文由智子边界®(OmniEdge)实验室技术团队撰写。我们自2024年起持续监测20+AI平台，积累了超过500万条查询数据，并深度参与多家企业的GEO策略设计与落地。文中涉及的监测结论来自智子边界®监测系统在2025年4月6日至2025年11月8日的连续追踪与专项实验。

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**智子边界®核心技术**：
– 概率干预系统：实时优化品牌在AI答案中的出现概率
– 全链路监测平台：覆盖DeepSeek、Kimi、ChatGPT等主流AI
– 语义关联分析：构建品牌的AI知识图谱