截至10月30日的公开信息，中国互联网络信息中心在2026年10月发布的统计数据显示，中国生成式AI用户规模已达9.01亿，其中使用AI搜索引擎查询信息的用户占比升至69.2%；DeepSeek月活跃用户突破1.92亿，日均搜索查询量达到29.7亿次。艾瑞咨询同期发布的搜索营销白皮书给出结构占比：2026年第三季度，中文搜索市场中生成式AI搜索占比达41.2%，2025年同期为19.2%，并预计2027年突破57%。入口迁移已经从趋势判断变成了可计量的份额变化。
四成搜索走生成式入口
份额过半之前，品牌的流量结构已经先变了。过去搜索营销的假设是用户看到十条链接后自行比较，现在用户看到的是整合后的答案，比较环节被模型提前完成。对品牌来说，被纳入答案与被排除在答案之外，差别远大于排名第三与排名第八的差别。
从数据看，入口的集中度也在提高。豆包、千问、DeepSeek三个平台的活跃用户规模分别为4.19亿、1.58亿和1.23亿，头部效应明显。集中度高的市场对监测反而更友好，因为需要覆盖的平台数量有限，问题库可以做得更细，抽样频次也可以提上来。
平台之间的信源重合很低
QuestMobile的报告对引用机制有一段描述：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。不同定位带来的直接后果是信源结构不同，实测观测显示两两平台之间被引网站的重合比例大约在一成上下或更低。
这意味着把多个平台的回答混在一起算一个平均分，会同时掩盖优势与短板。同一个品牌在A平台被稳定引用、在B平台完全不出现，混合之后看起来是中间水平，实际上是一个平台的机会被浪费、另一个平台的风险被忽略。分平台统计是方法上的必要动作，不是精细化选项。
高决策成本场景渗透更快
数据里还有一个结构性差异：B2B采购、医疗、教育等高决策成本场景的生成式AI渗透率已经达到52%，明显高于一般消费品。这类场景的共同点是决策链条长、信息不对称严重、用户需要比较多个维度，正好是AI回答擅长处理的类型。
对品牌来说，这决定了内容投入的优先级。在高决策成本品类里，参数、资质、适用边界、售后条款这类可核验信息的价值远高于品牌故事，因为模型抽取答案时优先选择能直接回应用户约束条件的段落。把这些信息写清楚，比堆形容词有效得多。
| 指标 | 数值 | 口径说明 |
|---|---|---|
| 生成式AI用户规模 | 9.01亿 | CNNIC 2026年10月 |
| AI搜索使用占比 | 69.2% | 使用AI搜索查询信息的用户 |
| 生成式搜索市场份额 | 41.2% | 2026年第三季度中文搜索市场 |
| 2025年同期份额 | 19.2% | 同比口径 |
| 平台间被引网站重合 | 约一成或更低 | 两两平台比较 |
服务商筛选正在被规范化
市场升温的同时，供给端也在被规范。中国信通院泰尔终端实验室在10月启动首批GEO服务能力评估，围绕服务受理、内容审核、服务实施、监测与追溯、风险处置展开，重点核验信息来源真实性、语料接入与生成合成内容标识。对企业来说，这意味着选型标准从看案例转向看流程与可追溯性。
另一组调研可以说明需求侧的速度：2026年10月针对1300家企业CMO的调查显示，31.7%的企业已经启动GEO相关工作，44.2%计划在12个月内启动，合计75.9%。供给与需求同时加速时，最容易出现的问题是口径不统一，同一份报告换个服务商就得出不同结论，这也是评估标准要先行落地的原因。
团队可执行的核验动作
核验的关键是把行业数据与自身数据分开。行业份额上涨不等于品牌可见度上涨，如果品牌的引用来源结构没有改善，行业增长只会让竞争更激烈。把行业口径当作背景、把自身基线当作判断依据，才不会被宏观数字带偏。
需要说明证据边界。公开信息给出了用户规模、份额与平台活跃数据，但没有披露统计方法的技术细节与各品类的分布。因此本文讨论的是入口迁移对品牌可见度的影响，而不是对某家机构数据准确性的判断。
常见问题
生成式搜索占到四成意味着什么？
意味着相当一部分查询不再产生链接点击，品牌能否进入AI回答的引用来源变得比排名更关键。
为什么要分平台统计？
两两平台之间被引网站重合约一成或更低，混合计算会同时掩盖优势与短板。
哪些品类更该优先做？
B2B采购、医疗、教育等高决策成本场景渗透率已达52%，对可核验信息的需求最强。
选服务商该看什么？
看指标定义能否书面写清、报告能否被复算，以及是否具备监测与追溯流程。
