为什么 AI 总推荐竞争对手，却不推荐你的品牌？

先别急着下结论

“AI 总推荐竞争对手”往往来自几次手动提问。在下结论之前，先确认三件事：

1. 你问的是不是你的客户真正会问的问题？
2. 问了几次？在哪个平台、是否开启联网？
3. 竞争对手是在所有问题上都占优，还是只在某一类问题上？

很多时候，问题会从“AI 不喜欢我们”变成一个更具体、也更容易处理的问题，例如“在‘中小企业适用’这类问题上，AI 只引用了两家评测网站，而这两家都没有收录我们”。

第一步：设计问题集

问题集决定了你看到的结果。建议覆盖四类问题，每类 3–10 个：

问题要用客户的语言写，不要用你内部的产品名称。

第二步：重复提问并记录

对每个问题，在目标平台上至少问几次（不同会话、不同时间），记录：

• 提到了哪些品牌、顺序如何；
• 对每个品牌的描述用了什么依据（价格、场景、口碑、资质）；
• 如果有引用链接，引用了哪些网站。

用表格记录，不要只截图。截图无法汇总，也看不出波动。

第三步：看信源差距（Source Gap）

把所有引用链接汇总，按网站归类，你通常会看到几类：

• 竞争对手自己的官网页面；
• 行业媒体、评测、榜单；
• 问答社区、论坛；
• 百科、企业信息类网站。

然后问：这些被频繁引用的信源里，有没有你？ 如果某几个评测或榜单反复被引用，而你不在其中，这就是一个具体的差距。处理方式是看你能否通过正当途径出现在这些信源里（例如提交产品信息、提供真实的评测样品、回答真实的用户问题），而不是去伪造内容。

第四步：看内容差距（Content Gap）

把 AI 对竞争对手的描述拆开，看它依据的是哪些信息：适用场景、价格区间、参数、认证、案例、对比。然后对照你自己的官网：

• 这些信息你有没有用文字公开写出来？
• 写在了容易被找到和理解的页面上吗？
• 有没有专门回答用户常见问题的页面？

学术研究（Aggarwal 等，KDD 2024）观察到，内容写法会影响其在生成回答中的可见度：在他们的实验中，加入引文、统计数据和来源引用的效果最好，而关键词堆砌几乎无效，效果也因领域而异。这不是对某个平台的保证，但说明“把信息写清楚、有依据”是值得做的方向。

第五步：检查实体与技术基础

• 品牌名是否与其他公司、常见词重名？官网、第三方平台上的公司名称、简称是否一致？
• robots.txt 是否误拦了 AI 相关爬虫？例如 OpenAI 的文档说明，屏蔽 OAI-SearchBot 可能导致网站不出现在 ChatGPT 的搜索回答中。
• 关键内容是否只存在于图片、PDF 或需要登录的页面里？

不要碰的做法

• 批量生成大量低质量文章，或用 AI 洗稿铺量；
• 购买虚假评价、刷问答、伪造“第三方评测”；
• 在内容中隐藏写给 AI 看的指令或关键词。

这些做法有平台规则和法律风险，而且一旦被识别，可能比不做更糟。

什么时候需要外部帮助

如果你的问题集超过几十个、需要覆盖多个平台，或者需要定期复测来判断整改是否有效，手工记录会很快变得不可持续。这时可以考虑做一次系统的诊断，但要求对方说明问题集、平台、测试时间与次数，并给出可复核的原始记录。