截至 11 月 9 日，88.2 次对 38.7 次，16.9% 的同比增速，同一份报告里三组数字指向了不同结论。QuestMobile 2026 中国移动互联网秋季大报告显示，2026 年 9 月 AI 原生应用月人均使用频次升至 88.2 次；分平台看，豆包月人均 72.0 次、132.5 分钟，DeepSeek 65.9 次、136.7 分钟，元宝 38.7 次、78.6 分钟秋季大报告。对做 AI 搜索可见度监测的团队来说，频次差异直接决定采样口径：同一个问句在不同平台被问到的密度不同，用一套频率覆盖所有平台，低频平台的数字很容易变成噪声。
频次差出三倍 采样口径先要对齐
频次差异不是用户偏好问题，而是采样密度问题。一个月人均提问七十多次的平台，同一问句在一个月内被真实用户触发的次数，远高于月人均三十多次的平台；如果两边都按每周采一次，得到的是两种精度的估计。把两种精度的数字放进同一张排名表，等于用刻度不同的尺子量同一件东西，差值里有多少是真实差距、多少是采样误差，事后无法拆开。
更实际的做法是按平台定频次：高频平台按周采样，低频平台按双周采样，两边都保证同一问句在一段时间里累计到足够的样本。样本量对齐之后，跨平台对比才有意义；对不齐，报告里最醒目的那个百分比，往往只是采样误差的另一种写法。
引用做减法 品牌位次更挤
同一问句 两种答案形态
报告里还有一句更值得注意：引用机制上，豆包、千问提效做减法，元宝、DeepSeek 稳健迭代，Kimi 深度覆盖，文心均衡拓展。做减法意味着单次回答里列出的来源变少，被引用的门槛随之抬高；同一篇内容，在列五个来源的平台上能进榜，在只列两个来源的平台上可能完全消失。品牌在 AI 回答里的位置，从此不只取决于自己写得好不好，还取决于平台愿意给几个位置。
所以监测必须把被提及和引用分开。被提及是品牌名出现在回答文本里，引用是回答附了指向你的链接。前者靠实体认知，后者靠信源质量，两者的优化动作完全不同；混在一起统计，结论一定会偏。行业里反复讨论的口径问题，落点就在这里
| 平台 | 9 月月人均频次 | 月人均时长 | 监测含义 |
|---|---|---|---|
| 豆包 | 72.0 次 | 132.5 分钟 | 按周采样即可积累足够样本 |
| DeepSeek | 65.9 次 | 136.7 分钟 | 按周采样，注意长会话带来的多轮改写 |
| 元宝 | 38.7 次 | 78.6 分钟 | 双周采样起步，样本量先补足 |
| AI 原生应用均值 | 88.2 次 | — | 均值不可当作单平台基线 |
跨平台不能直接加总
把五个平台的可见度加成一个总分，是报告里最常见也最危险的做法。各平台的问句池、答案形态、引用规则都不一样，加总后的数字无法回溯到任何一次具体采样；一旦有人问这个分数怎么来的，团队只能拿出五张表逐条解释，而解释本身恰好证明口径没有统一。分平台列示、只在同一平台内做时间序列比较，是更稳的写法。
分平台基线怎么建
基线要满足三个条件：平台清单固定、问句集合固定、采样频次固定。三条里任何一条在报告期内变动，前后两期的数字就不可比。常见的情况是中途加了一个新平台，然后把总分从 58 拉到 64，实际上老平台的数字没动，涨的是分母；这类「增长」在验收会上经不起一次追问。
做法可以简单一些：先选三到五个平台，每个平台二十到三十个问句，连续采四周形成基线，再谈优化。平台少但采得稳，比平台铺得广、每处只采一次更有说服力。基线的价值不在于漂亮，而在于换一个人拿着同样的问句和频次，能复算出接近的数字。
竞品对照表怎么读
竞品对照的价值不在排名，而在差距落在哪一层。同样是被引用次数落后，有的差距出在信源结构，有的出在答案组织方式，有的只是平台覆盖不全。把竞品和自己放进同一批问句、同一周的快照并列看，差距才有可执行的含义；脱离同口径的排名，只能用来做汇报封面。
读表时先看结构再看数字：先确认两边的问句池是否一致，再看各自被引用条数，最后才比较位置。顺序颠倒，很容易把「这个平台我们没测」误读成「这个平台我们输了」，然后在一个根本没采样过的地方投入预算。
常见问题
问：月人均频次高的平台，是不是就该多投入？
答：不一定。频次高说明采样容易积累样本，不代表品牌在那里更容易被引用。判断投入优先级要看引用率和竞品差距，频次只决定采样成本。
问：被提及和被引用，验收时看哪个？
答：两个都看，且分开看。被提及反映实体认知，被引用反映信源质量；只报其中一个，等于只说了一半的事实。
问：平台版本更新后，历史数据还能用吗？
答：能参考，不能直接连成一条曲线。版本变化会改变引用条数与答案结构，正确做法是在报告里切断分段，各自与自己的基线比较。
问：问句只有二十个，样本会不会太少？
答：看采样密度。二十个问句每周采一次、连续四周，累计样本足以看出趋势；铺两百个问句各采一次，反而看不出任何变化。
