截至 11 月 7 日的公开信息，QuestMobile 于 11 月 3 日发布《2026 年秋季中国移动互联网实力价值榜》与秋季大报告：2026 年 9 月千问月活约 1.58 亿，同比增长 5077%，位居亿级 App 用户规模增长榜第一；豆包月活 4.19 亿、DeepSeek 1.23 亿；AI 原生 App 整体月活 5.46 亿，同比增长 82.1%。对做 AI 搜索可见度监测的团队来说，这组数字的意义不在排名，而在于入口正在收敛到少数几个 App，品牌被 AI 回答提到的机会，越来越取决于这几个入口的问题分布与引用偏好。
榜单上的五个数
第一个数是增速。5077% 这样的同比，说明去年同期基数极低，它证明的是从零到一的爆发，而不是稳态增长。用它推断明年的量级会失真，但用它判断入口格局已经形成，是可靠的。
第二个数是总量。AI 原生 App 月活 5.46 亿，已经接近全网月活 12.81 亿的一半。当一个品类覆盖半数网民，它就不再是小众工具，品牌的 AI 可见度也随之从加分项变成基础项。
第三个数是使用强度。豆包月人均 72 次、132.5 分钟，这个强度已经超过多数内容类应用。使用次数越多，同一条问题被反复提问的概率越高，单次回答的曝光价值反而下降，监测必须按分布而不是按单次快照来做。
入口收敛会改变引用结构
入口越集中，AI 回答所依赖的语料就越集中。当一个平台占据大部分提问量，它的抓取范围、索引偏好与引用规则，实际上决定了大量用户能看到什么。品牌在三个平台上的可见度差异，往往不是内容质量的差异，而是各平台信源池的差异。
这对监测的直接要求是分平台建库。同一套问题库在豆包、千问、DeepSeek 上跑出来的引用来源分布可能完全不同，把三者的结果平均成一个总分，会把最有价值的信息抹掉。
月人均次数比月活更能说明问题
月活衡量的是有多少人用过，月人均次数衡量的是有多少问题被问出来。后者才是品牌曝光的基数。一个月活一亿但人均只用五次的平台，与一个月活三千万但人均用七十次的平台，后者带来的提及机会可能更多。
引用来源分布的三个区间
把引用域名按类型分成三档：品牌自有资产、第三方媒体、用户生成内容。三档的比例决定这条曝光的可信度。自有资产占比高说明 AI 认可官方表述，第三方媒体占比高说明需要持续做媒体覆盖，用户生成内容占比高则意味着口碑波动会直接反映在 AI 回答里。
| 问题类型 | 监测重点 | 建议采样量 | 常见偏差 |
|---|---|---|---|
| 品牌词提问 | 品牌是否被准确描述 | 每平台 10 条 | 把广告语当成事实引用 |
| 品类词提问 | 品牌是否进入候选集 | 每平台 30 条 | 只测头部平台 |
| 对比词提问 | 与竞品同题的篇幅占比 | 每平台 20 条 | 篇幅不等于推荐强度 |
| 场景词提问 | 使用场景是否被覆盖 | 每平台 20 条 | 场景描述与实际不符 |
四类问题的采样量不同，是因为它们的稳定性不同。品牌词提问的回答最稳定，少量采样即可；品类词与场景词提问的随机性最大，需要更多样本才能得到可比较的分布。
采样与复核怎么做
第一步是把问题库固定下来，一旦开始采集就不再随意增删。问题库变动会让前后两期的数据无法比较，这是可见度监测里最常见的失效原因。新增问题应当作为独立批次记录，不混入主序列。
第二步是控制采集条件。同一问题在同一时间窗内重复提问，记录答案原文、引用域名与时间戳；跨平台对比时保持提问措辞完全一致，任何措辞调整都要单独标注。
复核的重点是稳定性而不是精确性。生成式回答每次都会变化，监测的目标是判断趋势方向与相对位次，而不是给出一个小数点后两位的绝对值。把这一点写进结论，比多采一百条样本更有价值。
常见问题
月活增速能直接当成 AI 可见度的增长吗？
不能。月活衡量入口规模，可见度衡量品牌在回答中的位置。入口变大只说明潜在曝光基数变大，是否真的被提到取决于问题分布与信源覆盖。
为什么要分平台建问题库？
各平台的抓取范围与引用偏好不同，同一问题在不同平台得到的引用来源结构可能完全相反。合并成一个总分会让最有价值的信息消失。
采样量应该怎么定？
按问题类型定。品牌词提问最稳定，每平台十条足够；品类词与场景词随机性大，需要三十条以上才能得到可比较的分布。
引用来源为什么按三档分类？
自有资产、第三方媒体、用户生成内容三档的可信度不同，比例变化能直接提示下一步该补哪类内容，比单看提及率更有行动指向。
