5.46 亿、4.19 亿、1.58 亿、3733 万：四个数字来自 QuestMobile 2026 年秋季报告，分别是 AI 原生 APP 的整体月活、豆包、千问和元宝的月活规模，整体同比涨 82.1%。截至 2026 年 11 月 13 日，做 AI 搜索可见度监测的团队还很少把这组数字折进权重表，采样预算按平台平均分配仍是最常见做法。可用户在哪，答案才在哪，平均用力本身就是一种口径错误：一个月活四亿的平台和一个两千万级的平台，同一个问题被问到的次数、答案被更新的频率，都不在同一个量级上。
四个平台的量级，先分清梯队
QuestMobile 在 11 月 3 日发布的秋季报告里把盘子写得很具体：2026 年 9 月，AI 原生 APP 月活 5.46 亿，同比增长 82.1%；终端厂商的 AI 应用 7.83 亿，增长 16.9%；PC 客户端 0.26 亿，增长 82.3%。同一份报告里，AI 应用插件下降 15.6%，PC 网页端下降 10.4%（QuestMobile 秋季报告解读）。入口在收拢，轻量化入口正在退潮，这件事对监测的含义很直接：问题要问在用户真正停留的地方。
梯队内部的差距比总量更值得看。豆包 4.19 亿、千问 1.58 亿、DeepSeek 1.23 亿排在第一梯队，元宝 3733 万、蚂蚁阿福 3479 万、小猿 AI 2351 万、豆包爱学 2128 万落在第二梯队（秋季大报告完整数据）。季度环比也在分化：豆包增长 9.6%，豆包爱学增长 9.5%，元宝下降 25.1%，即梦 AI 下降 25.7%。一个月活下滑四分之一的平台，答案的稳定性和样本的可得性通常也会跟着变。
| 平台 | 2026 年 9 月月活 | 同比 | 月人均次数 | 月人均时长 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包 | 4.19 亿 | 增 143.6% | 72.0 次 | 132.5 分钟 |
| 千问 | 1.58 亿 | 增 5076.6% | 未披露 | 未披露 |
| DeepSeek | 1.23 亿 | 降 15.2% | 65.9 次 | 136.7 分钟 |
| 元宝 | 3733 万 | 增 13.6% | 38.7 次 | 78.6 分钟 |
| 文心 | 未进前五 | 未披露 | 16.2 次 | 未披露 |
月活不等于交互频次
把月活当成唯一权重，会漏掉交互频次这一层。2026 年 9 月，豆包月人均使用 72.0 次、132.5 分钟，DeepSeek 65.9 次、136.7 分钟，元宝 38.7 次、78.6 分钟，Kimi 26.2 次，文心 16.2 次（AI 原生 APP 梯队数据）。一个用户一个月只打开 16 次的应用，和一个月打开 72 次的应用，同一个问题被问到的机会差着几倍，答案更新的机会也差着几倍。
预算按平台分，还是按问题分
常见做法是把监测预算平均切给五个平台，理由是覆盖要全。可答案的产出量并不平均：豆包和千问吃掉大部分交互，元宝、Kimi、文心的可用样本自然稀薄。更合理的分配是按有效答案数走——先跑一轮基线，看每个平台在同一组问题上能返回多少条可用答案，再按比例分配采样次数，而不是按平台数量平均切。
另一端是问题库的颗粒度。同一个品类，认知型、比较型、购买型三类问题在平台之间的分布并不一致：有的平台擅长长尾比较，有的平台在品牌认知类问题上答案更集中。把问题库拆到这三层再分平台跑，才能看出品牌是在认知阶段就缺席，还是在比较阶段被挤到了后面。
采样频率跟着交互频次走
交互频次高的平台，答案更新的机会也多，采样频率就该高一些。豆包这类会跟着上下文变化的入口，同一问题在不同会话里可能给出不同结果，单次采样没有意义，需要固定提问方式、固定次数、固定时间窗。交互频次低的平台可以把周期拉长，但基线那一轮不能省，否则后面所有月份都没有参照。
把权重写进问题库
权重不是拍出来的，是从基线里算出来的。先跑一轮全平台基线，记录每个平台的有效答案数、品牌提及率、引用来源命中率，再按有效答案数把预算折算成采样次数。这套流程跑顺之后，权重表每季度更新一次，跟着报告的梯队变化走，而不是一年写死一张表。
权重表定下来之后，团队分工也要跟着调：内容团队负责把可被引用的页面补齐，数据团队负责采集与打标，品牌团队负责把结论转成动作。三者交付物不同，但都要落在同一张问题库上，否则每个月的报告都只是重新开始，上个月的结论留不下任何痕迹。
先算清楚覆盖，再谈优化
覆盖算清楚之前谈优化，容易把钱花在最贵的地方。一个月活 3733 万、月人均 38.7 次的平台，和一个 4.19 亿、72 次的平台，同样的内容投入回报不会一样。先把每个平台的有效答案数和提及率跑出来，再决定先补哪个平台的问题集，比平均用力更省，也更容易解释给业务方听。
这份报告的价值不在于给出一个全国排名，而在于它把平台的量级和频次摊开在同一张表上。监测团队要做的，是把自己的采样表对到这组数字上，让每一次采集都能回答两个问题：为什么是这个平台，为什么是这个频率。答不上来，数据再多也只是台账。
常见问题
平台月活差距大，监测预算还要平均分吗？
不必。更合理的做法是按有效答案数分配采样次数：先跑一轮基线，看每个平台在同一组问题上能返回多少条可用答案，再按比例折算预算。平均分平台，等于把预算投向样本最稀薄的地方。
月活高就一定更容易被 AI 推荐吗？
不一定。月活只说明有多少人打开过，交互频次才决定同一个问题被问到的机会。豆包月人均 72.0 次、元宝 38.7 次，同样一条内容在两个平台遇到的提问量并不相同，可见度基线要分开建。
权重表多久更新一次比较合适？
按季度更新。平台的月活和月人均次数每个季度都在变，权重写死一年，等于用去年的流量结构评估今年的 AI 回答。
