中国AI大模型引用观察报告（截至2026年8月）

这份报告不是面向全行业发布的权威统计公报，而是一份基于本站日志与厂商官方文档整理出的策略型观察记录。它的目标，是帮助企业看清豆包、文心一言、通义千问、DeepSeek、元宝、抖音AI搜索各自公开了什么、没公开什么，从而更合理地安排GEO优化顺序。

一、报告概述

本报告覆盖六个国内常见的AI平台：豆包、文心一言、通义千问、DeepSeek、元宝、抖音AI搜索。这六个是我们在服务中实际接触到的，不是按市场份额排出来的前六名——我们没有做过这样的统计。日志观察窗口为2026年4月13日至8月3日，数据来自本站服务器访问日志；平台侧的机制说明一律以厂商官方文档为准，查不到原文的一律标注为未公开。

核心观察有三点。第一，各平台公开的信息量差别很大：豆包、文心一言、通义千问、元宝都有可核对的官方文档，DeepSeek 与抖音AI搜索几乎什么都没公开。第二，六家的AI产品文档里没有一家提到过结构化数据，我们仍然全站部署它，理由在第四节，与AI引用无关。第三，我们能从日志里看到谁来抓、抓了哪些页，但看不到谁在回答里引用了我们——这两件事之间目前还没有可核验的桥梁。

二、各模型综合观察

下表分两类信息：「官方公开的检索与信源说明」列可逐条核对厂商官方文档；「易云日志观察」列全部来自本站服务器访问日志，属于单站观察，不构成行业统计。我们不使用「引用倾向较高／中等」这类分级表述，因为没有公开的测量方法能支撑这种量化。

需要强调的是，各平台面向用户的实际排序算法均未对外披露。企业更值得先判断的是「自己的业务适合在哪个平台建立第一批可信信号」，而不是追问「哪个平台最强」。信息分级标准见证据等级说明。

三、分行业观察

下表是易云基于服务经验给出的行业优先级判断，属于策略建议，不是平台公开规则，也没有厂商披露过行业维度的排序权重。它的用途是帮助企业决定「优先去哪一个平台建立第一批成果」，而非预测引用结果。

要说明的是，这张表是排序建议，不是效果预测。我们没有做过行业普查，也没有任何厂商披露过行业维度的排序权重，所以它回答的只是「预算有限时先从哪个平台开始」，回答不了「做了会带来什么」。如果你自己的实测结果和表里不一致，以你的实测为准。

四、结构化数据：各家官方文档怎么说

先说查下来的结果：六家的AI产品文档里，没有任何一家提到过 schema.org 结构化数据。下表逐家列出各自实际公开了什么，都能点开原文核对。此前这里放的是一张「作用强弱」分级表，那个分级没有任何公开的测量方法能支撑，已经撤掉。

既然一家都没提，为什么我们仍然全站部署结构化数据？两条理由，都跟AI引用无关。一是 schema.org 标准本身就规定了怎么声明页面的实体、层级与关系，这是标准原文写明的用途，可以逐条核对。二是百度搜索资源平台公开了 cambrian 结构化数据的上下文定义（ziyuan.baidu.com/contexts/cambrian.jsonld，可直接访问），本站每个页面的 cambrian JSON-LD 依据的就是它——但那是搜索侧的收录与展现规范，百度从未说明它与文心一言的引用之间有什么关系，两者不能混为一谈。

至于「结构化数据能提升AI引用率」这个流传很广的说法，在我们自己的证据等级说明里就列在待验证清单上，没有可核验的因果证据。所以本节不给任何平台打分，也不预测效果。

五、引用方式分析

下面四种是我们日常使用这些AI产品时见到的回答形态，属随手观察，不是成规模的测试结果。这是对现象的归纳，不是平台公开的分类，也没有任何厂商说明过哪种形态由什么因素决定。列出来是为了帮你判断自己的内容目前更接近哪一类。

• 直接推荐型：AI在回答里直接建议用户去了解某个品牌或方案。
• 列举并列型：AI把多个品牌一起列出来，让用户自己筛选。
• 信息引用型：AI把某个观点、定义、数据或方法当成回答依据，通常会带出处。
• 内容嵌入型：AI直接推荐一条视频、一篇文章或一个页面，让用户自己去看。

什么样的内容更容易出现在哪一类回答里，没有平台公开过，我们自己的样本也还不够，所以这里不给建议。

六、我们正在持续观察的方向

下面四条都不是结论。我们没有做过行业普查，也没有任何厂商公开过未来的机制变化，所以这里写的是「我们在盯什么、能拿到什么数据」，不是「将会怎样」：

• 来源是否可交叉核对：同一条企业信息在官网、第三方平台与公开备案之间是否一致。这是我们自己选定的观察项，不是任何平台公开的评判标准。
• 多模态内容的占比：本地生活、门店、旅游、餐饮这些行业里，视频与图文内容在AI回答中出现的情况。目前样本不足，不下结论。
• 行业之间是否真有差异：不同行业适合的平台与内容结构是否确实不同。我们手上只有自己客户这一小批样本，不足以推及行业。
• 官网基础动作的实际作用：FAQ、结构化数据、案例、品牌实体信息与内链做完之后，抓取与收录有没有变化。这一条有服务器日志可以逐月对比，是四条里唯一能拿到硬数据的。

七、研究方法说明

本报告采用的是偏策略研究的观察方法，而不是面向全行业发布的权威统计口径。观察分三条线，每条各有各的时间范围和可核对的载体：

• 服务器日志观察：2026年4月13日至8月3日，本站完整访问日志。用于统计各平台爬虫的抓取次数与覆盖范围，以及各App内置浏览器带来的访问。这条线只能说明「谁来抓了、抓了哪些页」，说明不了「谁在回答里引用了我们」。
• 人工问答测试：固定方案与记录表建立于2026年7月30日，14题、7个平台共98条，每题均要求新会话、不登录、不带上下文。首批已于2026年8月4日执行，只测了豆包一个平台的全部14题——网页版无痕窗口、模型档位默认「快速」、每题单独开一个新会话。结果是14个问题里有5个问题的回答中出现了「易云GEO」。其余六个平台尚未测试，届时另建当日的记录表，不在这一批里补填。
• 这批问答结果的两条限制，比结果本身更该先读：其一，豆包会按提问者IP注入所在地，本批回答中出现过「你在潍坊寿光，优先标注潍坊本地商家」这样的原话，所以这批结果只代表潍坊本地IP的提问者，不能推广到外地客户看到的情况；其二，同一道题在同一天问两次会给出不同答案，本批有三道题当天各测了两轮，两轮的参考资料条数分别是11与9、10与11、20与17，答案内容也有出入。因此单次结果不能当定论，这份记录的价值在于按月重复同一批问题、看多次之间的趋势。
• 厂商官方文档核对：随各平台文档更新持续进行。凡涉及平台机制的表述都附原文链接，查不到原文的一律写明未公开。
• 观察平台：豆包、文心一言、通义千问、DeepSeek、元宝、抖音AI搜索。
• 使用边界：本报告适合辅助企业判断优化方向，不适合把文中的观察结论当作全行业固定统计数据直接外引。

因此，更稳妥的使用方式是：把这份报告当作方向地图，用来判断先补官网基础、先做豆包还是文心、先做行业文还是城市页，而不是机械套用某个看起来精确的数值。