先说清楚「AI 搜索用户」在这里指什么：它指在生成式 AI 应用里直接提问、获取答案的用户，不是传统搜索引擎的访问量。按这个定义，截至 11 月 13 日可查的公开数据给出了两组数字：中国信通院《2026 年生成式 AI 搜索产业发展白皮书》显示，2026 年第二季度国内生成式 AI 搜索用户规模突破 8 亿，渗透率 38.7%，比上年同期提升 14.2 个百分点；QuestMobile 的监测则显示，2026 年 8 月 AI 原生 App 月人均使用 85.1 次、同比增长 67.1%（白皮书数据引用）。对做品牌可见度的团队来说，这个数字改变的不是市场热度，而是分母——被 AI 回答覆盖的人群，第一次超过了多数品牌的监测假设。
8 亿用户，把监测的分母改了
把两组数据放在一起，趋势比绝对值更清楚。AI 原生 App 的月人均使用次数是 85.1 次、同比增长 67.1%，搜索引擎类 App 是 35.8 次、同比下降 21.7%。一端在涨，一端在跌，说明「找信息」的第一入口正在迁移，而不是两个入口并行扩张。对品牌来说，入口迁移意味着过去按搜索排名做的曝光预算，有一部分正在失效。
更要紧的是回答的构成。传统搜索给的是十条链接，用户自己点；AI 搜索给的是拼好的结论，链接藏在引用里。品牌能不能被看见，取决于它有没有进入那几段被引用的材料，而不是它在结果页排第几。分母变大、结构变窄，两个变化同时发生，旧指标的解释力就下降了。
| 指标 | 数值 | 口径 |
|---|---|---|
| AI 搜索用户 | 突破 8 亿 | 2026 年第二季度 |
| 渗透率 | 38.7% | 同比提升 14.2 个百分点 |
| AI 原生 App 月人均使用 | 85.1 次 | 2026 年 8 月，同比增 67.1% |
| 搜索类 App 月人均使用 | 35.8 次 | 2026 年 8 月，同比降 21.7% |
提及率为什么会虚高
被提到不等于被推荐
提及率只统计品牌名有没有出现在回答里，不区分语境。一句「除了 A 品牌，还有 B、C 可选」会让三个品牌都算一次提及，但用户记住的是排序靠前的那个。把提及率当作核心 KPI，很容易得到一条好看的曲线，却解释不了为什么咨询量没有变化。
引用来源占比更能说明位置
回答引用了谁的页面，决定了品牌能不能被追溯、被验证。自有页面被引用的比例高，说明内容结构和信源可信度都过关；引用集中在第三方测评或比价站，说明品牌在用自己的话说自己，却没有进入模型的信任池。这个比例比提及率难刷，也更接近真实的可见度。
三步重设可见度口径
第一步是把问题库从关键词改成完整问句。用户在 AI 里问的是「三公里内哪家宠物医院夜间营业」这种带条件的长问题，关键词式的监测抓不到。第二步是按平台分开统计，不同平台的检索方式和信源偏好差别很大，合并统计会互相掩盖。第三步是把指标分层：曝光层看提及率与推荐位次，信任层看引用来源占比，竞争层看竞品在同一批问题里的占位。
这套口径的价值在于可复核。每一次抓取都留下问题、平台、时间、引用来源四项记录，隔周复跑就能看出变化来自哪里。广告门一篇分析提到，抖音已可追踪豆包带来的 AI 搜索流量，并据此优化品牌信息的被引用率与问答提及位次，这说明平台侧的回传基建正在补齐，品牌侧的口径也要跟上。
常见问题
8 亿用户这个数字是怎么统计的？
来自中国信通院《2026 年生成式 AI 搜索产业发展白皮书》，口径是截至 2026 年第二季度国内生成式 AI 搜索用户规模，与搜索引擎的访问量统计不是一回事，两者不能相加。
为什么说可见度的分母变了？
过去品牌监测以搜索结果页曝光为分母，现在用户直接在对话框里问完整问题，回答由多段信源拼成。被覆盖的人群和回答的构成都变了，沿用旧分母算出的比例会失真。
提及率高就说明可见度好吗？
不一定。提及率只统计品牌有没有出现，不区分是否被推荐、是否引用自有页面。把引用来源占比和竞品占位一起看，才能判断位置好坏。
小品牌还有机会吗？
有机会，但机会在具体问题和具体信源上。用户在 AI 里问得越来越具体，长尾问题的竞争强度低于头部词，只要能提供被引用的结构化内容，就能拿到位置。
