同一道题问九个 AI，九个都提到你的只有 1.9%

同一个问题，同一个时间，问九个 AI，它们推荐的酒店会一样吗？

我们原本以为大致会一样，至少有名气的那几家应该每个 AI 都会提到。跑完数据，差距比预想的大得多。

一、先说我们怎么比的

我们把 2026 年 7 月 2 日到 9 月 14 日之间的审计拿出来，只留下九个引擎都回答了的那些题目。

一共 836 个题次，来自 124 次审计、18 家高星酒店，分布在北京、广州、深圳、三亚、海口，另有一家新加坡的度假酒店。

一个「题次」就是：某一次审计里的某一道题，同时问了九个引擎。题目都是客人会问的场景问题，例如「带小孩去海口，住哪家方便」「白云机场附近有什么国际品牌酒店」。

每个题次，我们只看一件事：被审计的这家酒店，九个引擎里有几个提到了它。

二、九个都提到你，836 次里只有 16 次

结果是这样分布的：

几个值得停下来看的地方：

• 九个引擎全部提到，只有 1.9%。
• 一半左右的题次（49.7%），只有 1 到 4 个引擎提到你。
• 只被一个引擎提到的有 110 次。换句话说，客人如果刚好用的是另外八个，你就不在他的名单里。

这些酒店都是国际集团的高星门店，在 OTA 上评分和曝光都不差。放到 AI 这一层，同一道题，九个引擎给出的名单可以差很远。

三、在一个引擎里排首位，不代表别处也看得到你

更直接的一个数字：

在 836 个题次里，有 389 次，至少有一个引擎把这家酒店排在推荐的首位。

这 389 次里，有 373 次（95.9%），同一道题至少另有一个引擎完全没提到它。

九个引擎一起把同一家酒店排在首位的情况，一次都没有出现。

这对酒店意味着一件很具体的事：你在自己常用的那个 AI 里试问了一句，看到自家酒店排在前面，这个结果只代表那一个引擎。客人手机里装的可能是另一个。

四、就算都提到了，排的位置也不一样

那 16 个「九个引擎都提到」的题次里，同一家酒店在各引擎推荐名单中的位置，前后平均相差 3 位左右。

有的引擎把它放在开头，有的放在第四、第五。AI 通常只列三到五家，排在开头和排在末尾，客人读到的印象差很多。

五、各引擎之间的差别在哪

按引擎分开看，同一批 836 个题次里，各引擎提到这家酒店的比例，低的是 26.2%，高的是 45.3%。

这组数字只代表我们这 18 家酒店、这批问题，不适合拿来评哪个 AI 更好用。它说明的是另一件事：每个引擎有自己的一套资料来源和取舍方式。有的偏向引用集团官网，有的偏向 OTA 页面，有的更常引用旅游攻略。你家的资料在哪几个地方写得完整，就会在对应的那几个引擎里比较容易被想起来。

各引擎各自认哪一套信源，是下一篇（周五）要讲的内容。

六、这对你家酒店意味着什么

1. 只在一个 AI 里查，看到的是九分之一。 市场部同事自己在豆包或 ChatGPT 里问一句，得到的结论不能代表整体。要看全貌，得同一批问题、同一个时间，九个一起问。

2. 「AI 可见度」要拆成九份来看。 在哪几个引擎里出现、在哪几个缺席、缺席的那几个平时引用哪些网站，这三件事决定了先补哪里。

3. 先补缺席的，再争排位。 被提到了但排得靠后，是位置问题；完全没被提到，是资料问题。后者通常更值得先处理，因为客人连选择你的机会都没有。

在一个 AI 里排在前面，只说明你在那一个 AI 里排在前面。

数据说明

• 样本：836 个题次，来自 124 次完整审计、18 家高星酒店，每个题次九个引擎都有回答。全平台截至 2026 年 9 月 14 日累计 361 次审计、23,274 条模型回答、32,374 条引用记录
• 时间窗：2026 年 7 月 2 日至 9 月 14 日（Perplexity 于 7 月 2 日接入，此前的审计不满九个引擎，未纳入）
• 口径：「提到」指被审计酒店出现在该引擎的推荐名单中；「排在首位」指名单第 1 位；位置差指同一题次中该酒店在各引擎名单里，靠后的位次减去靠前的位次
• 局限：样本为国际集团旗下高星酒店，问题集按各酒店客群设计，换成其他类型酒店或其他问法，分布会不同。模型会随版本更新，数字反映的是这段时间窗内的情况

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本文首发于公众号「澄想科技 AI 可见度管理」（2026-09-15）。