先给参照系,再谈优化。2025 年 12 月我们给 6 个 B2B 软件客户各跑了 80 个查询,四个 AI 引擎,记录每条回答里出现了哪些品牌。结果很一致:竞品平均出现在 43% 的回答里,客户自己 19%。
为什么先做这件事
老板问"我们在 AI 里有没有存在感",你答"有一些",这对话没法继续。换成"竞品 A 在 51 个回答里出现,我们 15 个,其中 6 个是竞品 A 被列为推荐、我们被列为备选",讨论立刻具体。
参照系还有个作用:它挡掉无效焦虑。有些客户看到自己只被提 10 次就想大改官网,一查竞品也就 12 次——这个品类在 AI 里的整体水位就低,不需要动内容,需要等语料积累。
80 个查询怎么选
四类,每类 20 个:
品类词。"数据同步工具""API 网关""日志分析平台"。这类问的是"有什么",AI 会列举。
对比词。"A 和 B 的区别""A 的替代品"。这类问的是"选哪个",AI 会给判断。
场景词。"MySQL 到 ClickHouse 怎么做增量同步""K8s 集群怎么做鉴权"。这类问的是"怎么做",AI 会引文档。
品牌加场景。"XX 能接 Kafka 吗""XX 支持私有部署吗"。这类问的是"你能不能",AI 会引官网和第三方。
品类词和对比词决定获客,场景词决定你是不是内行,品牌加场景决定成单前的最后一步。四类都跑,才知道短板在哪。
记录哪四列
一列查询,一列引擎,一列"出现方式",一列原文。
出现方式分五种:首位推荐、列举中的一项、被当备选、被负面提及、没出现。这五种的商业价值差很远。首位推荐和列举中一项,看着都是"出现了",实际差一个量级。
原文必须抄下来。只记"出现了"没有用,要看它用什么话描述你。我们有个客户被描述成"轻量级方案",一看就知道 AI 是从他们 2023 年的旧文档里学的。
三个高频发现
竞品在"替代品"类查询里占位最稳。 这类查询我们跑了 6 个客户,竞品平均出现率 61%。原因是替代品文章是最好写的选题,第三方媒体爱写,AI 爱引。
客户在"哪个好"里普遍缺席。 80 个查询里,客户在对比类回答中出现 9 次。对比类内容要么自己写、要么被别人写,不写就是空白。
出现方式比出现次数重要。 有个客户出现 22 次,其中 17 次是"也有人用"这种备选位,实际带来 0 个询盘。另一个客户出现 11 次,8 次在首位,一个月 6 个询盘。
一张表长什么样
| 查询 | 引擎 | 出现方式 | 提到的品牌 |
|---|---|---|---|
| 数据同步工具推荐 | ChatGPT | 列举第 4 项 | 竞品 A、竞品 B、客户 |
| XX 的替代品 | Perplexity | 未出现 | 竞品 A、竞品 C |
| Kafka 增量同步怎么做 | ChatGPT | 引官网文档 | 客户 |
这张表跑一轮 4 小时,比任何工具的报告都好用,因为你能读到原文。
先知道自己站在哪,再决定往哪走。
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