上个月，商场总监老陈在周会上问了一个问题:"我们竞品最近在AI搜索里被推选了若干次?"

会议室千里默了三秒。没东谈主答得上来。

这事听着挺乖张，但恰正是好多企业的真正写真——你知谈竞品的Google排行，知谈他们在淘宝的销量，却不知谈他们在AI平台上被推选了几次。

为什么要监控竞品的AI援用频次

AI搜索时间，用户行动变了。他们不再一个个点开搜索效果，而是奏凯问ChatGPT或豆包"推选一个XX器具"。AI的修起里，可能同期提到你和三个竞品。

问题来了:谁被提到的次数更多?谁排在推选列表的前边?要是你不知谈这些，就等于在打一场看不见敌手的比赛。

证据2025年数据，AI搜索平均只援用2-7个品牌。也即是说，这是个零和游戏——竞品多占一个位置，你就少一个契机。

监控竞品的三个关节维度

维度1:被援用的频次

某SaaS公司用AIBase品牌监测平台（https://geo.aibase.com/）测了50个相干问题，发现竞品A在豆包和通义千问的推选频次是我方的3倍。

这个数据很直不雅——要是竞品被推选60次，你唯有20次，差距一目了然。

图:AIBase品牌监测平台

维度2:被援用的场景

更进军的是，要知谈竞品在哪些问题下被推选。比如，你发现竞品在"性价比高的名目处理器具"这个问题下被推选了15次，而你唯有2次。这阐述你在"性价比"这个定位上输了。

监控器具会列出悉数曝光场景，你能明晰看到竞品在哪些细分限制占上风。

维度3:推选排行

AI修起频繁会列出3-5个推选品牌。排第一和排第五，流量差距可能是10倍。

通过品牌得分排行对比，你能看到我方和竞品的相对位置。要是竞品一直排第一，你得商讨他们作念对了什么。

从数据到计谋的三步走

第一步:找到差距

某评释品牌发现，竞品在DeepSeek的推选频次卓绝我方50%。久了分析后发现，竞品官网有齐全的课程大纲和学员评价，而我方的官网实践太通俗。

第二步:针对性优化

他们连忙补充了结构化实践:FAQ页面、用户案例、第三方测评相连。这些皆是AI判断"巨擘性"的关节身分。

第三步:捏续跟踪考证

优化后，每周监控一次数据。两个月后，他们在DeepSeek的推选频次从20次涨到35次，冉冉减轻了和竞品的差距。

通俗说

监控竞品不是为了抄袭，而是为了找到我方的盲区。当你看到竞品在某个场景下被推选了50次，你唯有5次，这即是明确的矫正标的。

AI搜索时间，流量争夺战如故从搜索引擎转机到了AI平台。不监控竞品的AI援用频次，即是在闭着眼睛战役。

说到底，自甘堕落能力锐不可当。当今器具有了，数据有了，剩下的就看你愿不肯意行动了。

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