引擎智数首发“全球AI搜索指数”，构建品牌AI营销GEO效果评估体系

2026年1月16日深圳讯 （通讯员 宋芷桐）—— 当ChatGPT、Gemini等大语言模型日益成为全球消费者的“第二大脑”，品牌正在被迫回答一个新问题：在AI主导的对话框里，谁被推荐、谁被解释、谁被忽略，是否能像流量、转化那样被量化、被优化、甚至被定价？

1月15日，在深圳前海国际人才港，由Google、PayPal等企业联合举办的“智析趋势 盈启未来——2026跨境独立站全链增长”会议现场，全球AI指数机构引擎智数（AINDIX）首发了“全球AI搜索指数”及2026年开年的首个《中国出海家电品牌全球AI大模型认知榜单》。据悉，这是全球首个面向品牌的系统化AI搜索指数体系，首次将“AI认知评估体系”引入品牌与全球营销行业语境。

引擎智数创始人、首席执行官 Clare Zhang表示这不仅仅是一次全球AI搜索指数的首发，它也是全球范围内首次尝试将大模型AI搜索这一“技术黑盒”，转化为全球品牌追求AI增长的可审计、可优化、可定价的“AI认知资产负债表”的公开解读。

全球AI搜索指数解构：五维体系对“AI呈现”进行可量化刻画

为将品牌在生成式回答中的呈现从主观感知转化为可观测、可复现的指标，引擎智数（AINDIX）构建了算法驱动的评估系统，对多个主流大模型环境下的品牌输出进行结构化采样与归因分析。据悉，该指数采用跨模型混合采样机制：选取截至测试时调用量较高的海外生成式大模型（包括Gemini、ChatGPT与Perplexity）生成回答样本；同时引入国内主流大模型（包括DeepSeek、豆包、千问等）作为独立评审器（Judge Models），在固定评审标准与一致判别口径下，对样本进行结构化解析与一致性复核（如品牌实体识别、条目排序、情感分级与风险语义标记）。由AINDIX智能体模拟近万个真实消费者的AI搜索意图，完成批量采集、标准化清洗与指标计算，从而降低单一模型、单次生成与提示词设置差异带来的偶然波动，并提升跨模型结果的可比性与可审计性。

Clare现场解读AI搜索指数背后的数据来源与评估模型

在指标体系层面，引擎智数研发了五维“AI品牌认知评估体系”，用于对品牌在生成式回答中的可见度、呈现结构与相对竞争位置进行量化刻画。五项指标定义如下

品牌显著度（Prominence）采用“位置解析为基础、位置权重为刻画、跨样本聚合为稳健”的度量框架：对大模型回答进行结构化拆解（段落/列表/候选项），识别品牌首次出现的位置并赋予位置权重（越靠前权重越高）；在跨问题、跨模型与多轮采样下进行聚合统计，以降低单次生成随机性与文本结构差异的干扰，从而量化品牌在AI答案中的优先呈现程度与“首轮推荐”优势，为判断品牌是否掌握AI的优先推荐位提供可计算依据。

前10可见度（Top10 Visibility）采用“有限候选集为假设、Top-k进入率为核心、覆盖度/稳定性为补充”的评估框架：将生成式推荐中常见的有限候选集合（如Top10）作为用户注意力的高概率窗口，统计品牌进入前10候选（或前10条目/前10推荐项）的比例与覆盖度，并在多场景、多模型、多轮采样下进行稳健估计，以削弱提示词差异与回答格式变化带来的偶然波动。该指标用于衡量品牌是否稳定获得AI推荐列表的“上桌资格”，并为出海品牌在关键消费问题中的曝光与被选中机会提供量化参照。

声量份额（Share of Voice）采用“实体归一为基础、归一化为可比、对数校正为稳健”的计量框架：在统一品牌实体识别与别名归并规则下，统计品牌在样本回答中的提及强度，并进行归一化以支持跨品牌、跨场景比较；同时引入对数归一化/尺度校正缓解头部品牌频次分布的极端占优，提升中腰部品牌的可识别性与跨周期可比性。该指标用于刻画品牌在AI叙述空间中的相对占有率与影响权重，为评估“AI舆论场份额”提供更接近指数口径的量化表达。

情感稳定性（Sentiment Stability）采用“判别式模型为基线、融合校准为增强、专家抽检为治理”的评估框架：以BERT系分类器对大模型回答中涉及品牌的评价语句进行分级情感量化，并通过多模型融合与置信度校准降低单次生成与单一语域带来的偶然波动；同时对模型分歧样本与潜在高风险语义片段引入结构化复核机制，并由品牌专家对关键边界样本进行抽检与标尺校准，使“口碑健康度”与“推荐安全度”能够以更稳健的方式被量化呈现。

相对竞争力（Competitiveness）

采用基于排序胜率的统计模型（如Plackett–Luce/Bradley–Terry）评估品牌在同品类竞争集合中的潜在竞争力参数，并以标准化得分及置信区间呈现，从而刻画品牌进入AI优先推荐序列的概率优势及其稳定性。把大模型输出的推荐列表视为一次“竞争结果”：同一问题场景下，品牌谁排在谁前，等价于一次可统计的“胜负/排序”。这使竞争力维度更接近“可审计的实力估计”，从而支持跨品牌、跨周期的对标分析。

Clare表示五维指标侧重于把生成式回答中的“呈现结构”转化为可计算变量；在实际应用中，指标解释应结合品类、问题类型与模型版本变化进行动态校准，以避免将短期波动误判为结构性变化。

专家观点：AI搜索下的“品牌定义权”

全球数字营销专家、全球媒体平台代表、全球支付平台代表认为，随着AI搜索渗透率提升，品牌的衡量口径可能出现结构性变化。“品牌正在进入AI搜索的新阶段。”与会的出海品牌独立站运营负责人表示，“如果说SEO和付费搜索在互联网搜索阶段影响了流量分配，那么AI搜索指数等新指标体系，可能影响品牌的AI营销资源配置与GEO评估口径——包括内容投入、渠道策略与品牌独立站转化的优先级判断。”

IAB China全球化委员会主席、香港大学中国商业学院客座导师董浩宇博士表示，在全球化竞争中，品牌在AI模型中的“可寻址性（Addressability）”可能成为重要变量之一，用于衡量品牌信息在模型语境中被识别、被调用并进入推荐链路的能力。AINDEX基于海外主流大模型构建的指数体系，或可帮助企业以更结构化的方式盘点自身在AI答案场景中的呈现方式与相对位置，从而为品牌数字创意与知识资产传播的“创意传播管理”提供参考。

榜单解析：被“AI忽略”的网红品牌——社交热度为何没有转化为AI推荐？

中国出海家电品牌AI大模型认知榜单发布与解读（2026.1）

为展示指数和榜单的实战解释力，在会后讨论交流环节引擎智数分享了一组具有代表性的对比现象：在某热门消费电子细分品类的AI榜单中，一家在某海外社交平台拥有众多粉丝的网红品牌，在“品牌显著度（Prominence）”维度表现偏低——即在高意图“专业推荐/参数对比”类提问下，该品牌极少进入大模型答案的头部优先呈现区间；相对而言，AI大模型更倾向推荐那些在技术文档、权威评测、结构化参数数据与知识库内容中沉淀更充分的品牌。

引擎智数算法工程师Charlotte解释，这一差异反映了生成式推荐机制与社交传播机制的“信息权重”并不一致：“在专业推荐场景中，大模型更依赖结构化、可交叉验证、可溯源的信息来源来生成答案，北京大学发表的GEO（生成式引擎优化）技术方法论STREAM也阐述了同样的观点。如果品牌的公开信息主要集中在社交平台的内容扩散，而在百科条目、评测站点、技术白皮书、标准化参数表等高权重信息载体上的沉淀不足，就可能出现‘社交声量高、AI推荐弱’的现象。”

引擎智数指出，这类案例的启示在于：社交声量并不会自动转化为AI认知。面向生成式答案入口的GEO（生成式引擎优化）更强调对“数字证据链”的长期建设——通过提升品牌在权威可检索语料中的覆盖度、结构化程度与逻辑关联，使AI能够更稳定地理解品牌能力边界与产品优势，从而提高在高意图问题下的进入率与优先推荐概率。

在AI时代，热度可以制造流量，但证据链决定推荐。

会后讨论交流环节合影

展望：GEO成为企业增长的“必选题”

全球AI搜索指数与AINDIX《全球大模型品牌认知榜单》的发布，释放出一个清晰信号：GEO（生成式引擎优化）正在从少数团队的前沿探索，逐步演变为出海企业需要系统布局的战略赛道。随着AI搜索渗透率提升，品牌竞争的关键入口从“页面点击”向“答案推荐”迁移，衡量体系也随之发生位移。多位与会人士指出，未来品牌部门的核心指标可能不再局限于CTR（点击率）等传统流量口径，而将更关注A-SOV（AI声量份额）等反映“在生成式答案中被提及、被排序、被解释”的新型指标。引擎智数所提出的指数体系，为企业在这一迁移过程中建立可对标、可追踪的量化框架提供了参考。

同时，报告也对现实约束保持审慎：大模型幻觉、算法策略调整，以及多语言与跨文化语境下的偏差，都会对品牌在AI中的呈现带来波动与不确定性。这意味着GEO更接近一项持续性的“认知治理”工作，而非一次性优化工程。

随着“AI搜索指数”的持续更新与方法论逐步规范化，一个更透明、更可量化的AI营销评估体系正在成形，而深圳前海正成为这一新口径的早期试验场之一。

关于引擎智数 (AINDIX)

引擎智数（AINDIX）是一家面向全球市场的AI指数机构，聚焦AI时代的品牌衡量与认知治理。AINDIX以可复现的跨模型评测方法与可审计的指标体系为基础，构建科学、动态的AI指数与品牌认知评估标准，帮助企业量化其在AI时代的可见度、可推荐性与认知风险，并将指标转化为可执行的内容与知识资产策略，提升全球化增长效率与决策确定性。AINDIX相信技术应服务于长期信任：在算法加速的时代，用更透明、更理性、更负责任的方式理解品牌价值，让增长保有人性的尺度与可持续的方向。