怎么免费自查品牌在 AI 里有没有被提到：手动 3 步 + 一张口径对照表（2026）

一句话结论：自查品牌 AI 可见度不需要任何付费工具——把问题拆成「品类词 / 对比词 / 场景词 / 品牌词」四类各 5 条，在豆包、DeepSeek、元宝、百度 AI 等官方入口上每条新开对话问 3 次，然后按提及 / 引用 / 推荐三档分别记录。三步做完，你就有了一份真实的基线。手动的边界也很清楚：它给得出快照，给不出趋势。

为什么专门写这篇：中文搜索里「怎么查品牌在 AI 里有没有被提到」的结果，要么是推荐几款来源难核实小工具的软文，要么是监控 Google / Reddit / X / 抖音的社媒提及的通用品牌追踪页——那是「有人在网上聊你」，不是「AI 答案里选不选你」，两件事完全不同。真正告诉你怎么自己动手查的，几乎没有。所以这篇先把方法给全，最后才提我们自己的产品。

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一、先把口径分清：提及 ≠ 引用 ≠ 推荐

这是自查里最容易糊掉、也最值钱的一步。三档的含义、判定方式和商业意义都不一样：

口径	定义	自查时怎么判定	商业意义
被提及（Mention）	AI 的回答正文里出现了你的品牌名	在答案文本里搜品牌名，出现即计 1	基础盘：AI 到底知不知道你
被引用（Citation）	答案下方的来源 / 参考列表里有指向你官网或你内容的条目	展开来源列表，看有没有你的域名或你发布的内容	最可操作：知道 AI 引谁，就知道该去哪里被提及
被推荐（Recommendation）	在「哪个好 / 该选哪个 / 推荐几个」类问题里，AI 把你列为建议选项	只在对比类问题上统计，并记下你排第几、和谁并列	最接近生意：被提到 ≠ 被推荐

三者可以完全脱钩，而且经常脱钩：

• 提及了但没引用：AI 从模型记忆里说出了你的名字，但没有任何一条来源指向你——说明它对你的认知来自旧语料，你无法通过内容影响它，也无法核实它说得对不对。
• 引用了但没提及：AI 引了你的一篇文章当资料，正文里却推荐了竞品——你在给别人做嫁衣。
• 提及了但没推荐：品牌名问题下有问必答，品类问题下从不出现。这是绝大多数品牌的真实状态。

术语上更细的定义（声量份额、提及率的分母怎么定）见我们的 GEO 术语表。

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二、第 1 步：设计问题集（20 条起，别只问品牌名）

自查失败最常见的原因不是问得不够多，而是问错了。只问「XX 是什么」「XX 靠谱吗」，你测到的只是「AI 认不认识你」。

按这四类各准备 5 条，凑够 20 条：

类别	例子（把 XX 换成你的品类 / 品牌）	测的是什么
品类词（最重要）	「有哪些做 XX 的公司/工具？」「XX 有哪些主流方案？」	用户问这类问题时，AI 会不会想起你
对比词	「XX 和 YY 哪个更适合 ZZ？」「XX 的替代品有哪些？」	你在竞争集里的位置
场景词 / 长尾	「预算有限的小团队做 XX 该怎么选？」「跨境电商做 XX 用什么？」	真实购买场景下的推荐位
品牌词	「XX 是做什么的？」「XX 的价格和优缺点？」	AI 对你的认知准不准（有没有说错）

三条经验规则：

1. 问题要写成真人会打的样子，不要写成关键词。用户对 AI 打的是完整句子和场景，不是「XX 品牌 排名」。
2. 品类词至少占一半。这是自查和 SEO 关键词表最大的区别——AI 里真正的战场在无品牌词。
3. 问题集一旦定了就别再改。之后每次复测都必须用同一批问题，否则前后数据不可比。（口径的分母必须固定，这是所有 AI 可见度指标的地基。）

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三、第 2 步：选引擎、定采样规则（每题至少 3 次，新开对话）

采样规则（决定数据可不可信）

• 每个问题至少问 3 次，每次新开一个对话。 AI 回答是每次生成的，同一问题多次结果不同是常态。3 次里提到你 2 次 = 提及率 67%，这才是可写进表里的数。
• 不要在同一个对话里连着问下一条。 上下文会污染结果：你上一句刚提过品牌名，下一句的答案就会「记得」它，提及率会被系统性抬高。这是自查里第一大坑。
• 尽量用未登录 / 全新会话状态。 登录态下的个性化和历史记忆会让结果偏向你自己，测出来比真实用户看到的好看。
• 固定联网开关状态并记下来。 联网与否是两套结果，混着测等于把两组数据搅在一起。

各引擎自查要点

用官方网页版或官方 App，不要用搜索结果里那些「免登录 / 中文版」的套壳站——这类站点背后接的模型、是否联网、来源怎么来都不透明，还常在前几轮对话后强制扫码，测出来的结果代表不了真实引擎。

引擎	自查时必须注意的事
豆包	API、网页版、手机 App 三个面的引用不是同一套——数量和具体来源都不同，绝大多数真实用户在 App 面。先认准你测哪个面，然后一直用同一个面。（实测详情、豆包优化）
DeepSeek	必须手动开启「联网搜索」才会给来源标注，而且需要每次对话手动开、无法设为默认常开。看到「0 引用」先确认这次开没开联网。（DeepSeek 优化）
元宝	重度接入微信生态（公众号、视频号），来源构成和别家差异很大。自查时重点看来源里有没有公众号内容。（元宝优化）
百度 AI / 文心	和百度搜索生态强绑定，你的百度收录情况、百家号内容会直接反映在答案里。（百度 AI 优化）
Kimi	长文档与联网检索是强项，来源列表通常给得比较全，适合用来看「AI 眼里你的品类里都有谁」。（Kimi 可见度监测）
通义千问	阿里生态信源（阿里云、开发者社区、电商语料）权重相对高，结构化问答（表格 / FAQ）更容易被采纳。
ChatGPT / Perplexity / Gemini	只有出海业务才需要测。注意 ChatGPT 未登录状态下用的是轻量模型、不保留记录，能力与联网行为和登录态不同；要比对就固定在同一种状态下测。

引擎选几个？只做国内生意，测豆包 + DeepSeek + 元宝 + 百度 AI 这 4 个就覆盖了主要盘子；有出海业务再加 ChatGPT 和 Perplexity。不要一上来铺 8 个引擎，人工跑不完。

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四、第 3 步：怎么记录（一张能直接抄的表）

一个表格就够。每问一次记一行，或者每题记一行、把 3 次结果压在一起：

日期	引擎	面	联网	问题	问题类别	3 次中提及	是否被引用	是否被推荐	推荐排位	同答案里的竞品	备注
08-02	豆包	App	开	有哪些做 XX 的工具？	品类	1/3	否	否	—	A、B、C	只在追问后才提到
08-02	DeepSeek	网页	开	XX 和 YY 哪个好？	对比	3/3	是（官网 FAQ 页）	是	第 2	B	—

跑完后算三个数，每个都按引擎分开算（合并成一个总数就没意义了，各引擎选源逻辑完全不同）：

• 提及率 = 提到你的次数 ÷ 总提问次数
• 推荐率 = 在对比 / 品类类问题里把你列为建议项的次数 ÷ 该类问题总次数
• 被引来源清单 = 所有出现过的来源 URL 去重后的列表 —— 这一列是整份自查里最值钱的东西：它直接告诉你「AI 在这个话题上信谁」，那些站点就是你下一步该去被提及的地方。

别忘了记竞品。 同一个答案里出现了谁，比你自己出没出现更能说明竞争格局。

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五、五个会让自查结果失真的坑

1. 同一对话里连问 → 上下文污染，提及率虚高。每题新开会话。
2. 每题只问一次 → 那是抽样不是指标，AI 的随机性足以把结论翻过来。
3. 登录态自查 → 个性化和历史记忆让结果偏向你自己。
4. 把社媒提及当成 AI 提及 → 「网上有人聊你」和「AI 答案里选你」是两件事，很多所谓「免费品牌监测工具」测的是前者。
5. 混着面比较 → 上周测网页版、这周测 App，涨跌全是噪声。面必须固定。

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六、手动能测到什么、测不到什么

	完全手动自查	需要工具
现状快照（我现在提及率大概多少）	✅ 够用	—
找出被引来源、定位内容缺口	✅ 够用	—
单个引擎的一次性摸底	✅ 够用	—
趋势（这个月比上个月涨了没）	❌ 要按周重跑同一套问题	✅
多引擎横向对比	⚠️ 4 个以上人工就崩了	✅
竞品持续跟踪	❌ 工作量翻倍	✅
可复现、能被人复核的口径	⚠️ 靠人工记录，易漏易主观	✅

算一下工作量就清楚了：4 个引擎 × 20 个问题 × 3 次采样 = 240 次对话，还要逐条记录来源。做一次摸底是值得的，一天能干完；但如果要每两周重跑一次看趋势，这就变成一份长期的人力开销——而 AI 可见度的价值恰恰在时间序列上，单次快照看不出你在涨还是在跌、竞品是在超过你还是被你甩开。

所以合理的路径是：先手动跑一轮，把口径搞清楚、把问题集定下来、知道自己现在大概什么位置；再决定要不要自动化。跳过手动直接买工具的人，往往连自己该测什么问题都没想明白。

（关于持续监测该怎么搭，见 如何监测品牌在国内 AI 搜索里的可见度；从测量到优化的完整链路见 GEO 完全指南。）

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七、拿到基线之后做什么

自查的产出不是一个分数，是一份行动清单：

1. 提及率为 0 的品类问题 → 这些就是你的内容缺口，逐条去布局能被 AI 检索到的内容。
2. 被引来源清单里反复出现的站点 → 这就是这个话题的信源地图，去那里被提及比在自己官网发十篇更有效。
3. AI 说错的事实（价格、业务范围、是否还在运营） → 优先修，错误信息比不被提及伤害更大，且往往来自过期的第三方页面。
4. 总是和你并列出现的竞品 → 那才是 AI 眼里你的真实竞争集，未必等于你以为的那几家。

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常见问题（FAQ）

查品牌在 AI 里有没有被提到，真的可以完全免费吗？ 可以。国内主流 AI 引擎都有免费网页版或 App，自己逐个提问、记进一张表就是一次完整自查，零成本。免费的代价是人工时间：引擎数 × 问题数 × 采样次数是乘法关系。

同一个问题要问几次才算数？ 至少 3 次，每次新开对话。只问一次得到的不是可见度，只是一次抽样。

AI 提到我的品牌名，是不是就说明做得好？ 不一定。提及、引用、推荐是三档，只有「被推荐」最接近生意。品牌词提及率 100%、品类词推荐率 0，是很常见的真实状态。

搜到的「免登录 AI」网站能用来自查吗？ 不建议。套壳站的模型、联网状态、来源都不透明，结果代表不了真实引擎。只用官方入口。

在豆包 App 里看到引用了我，工具里却查不到？ 多半是「面」不一样。豆包 API / 网页 / App 三个面的引用互不相同，自查时认准一个面并始终用它做对比。

什么时候该从手动换成工具？ 要覆盖 4 个以上引擎、要看趋势、要横向比竞品、要向上汇报口径可复现——占到两条以上，手动就跑不动了。

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先跑一轮，再决定要不要工具

上面这套方法是完整可用的，不用任何工具你也能今天就做完一轮。

如果你想跳过这几百次手工提问，闻响 GeoEcho 能同时跑国内（豆包 / DeepSeek / Kimi / 元宝 / 通义 / 百度 AI）和海外（ChatGPT / Perplexity / Gemini） 引擎，按引擎、按面分开给出提及率、推荐率和被引来源。输入域名即可出一份免费快照，不用约销售、不用留电话——先看看你现在的底盘，再决定要不要长期跑。