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當一個 AI 引擎點名該品牌時,四個引擎都點名的比例只有 32%

三個引擎點名該品牌的比率幾乎相同。只是它們點名的是不同的問題,而這正是混合分數所掩蓋的部分。

品牌在某處出現了 185 次,在所有引擎都出現的只有 60 次

如果 ChatGPT 在某個問題上點名您,Perplexity 也會嗎?大多數追蹤都假設答案大致是肯定的,因為各引擎的比率通常看起來相似。我們直接檢查了這一點。

2026 年 9 月 30 日至 10 月 4 日,我們的抽樣程式在同一天向四個引擎提出相同的非品牌買家問題:使用 OpenAI API 的 ChatGPT 引擎、Google AI Overviews、Perplexity 和 Claude。這給了我們 576 個問題日(即一個問題在同一天由四個引擎都回答),涵蓋 13 個類別、14 組品牌設定的 292 個問題。對每則回答,我們記錄它提到了哪些追蹤中的名稱:該品牌,以及它追蹤的 5 到 11 個競爭對手。這裡的每個數字都請當作我們的數字來讀。

  • 576 個問題日中有 391 個(67.9%)沒有任何引擎點名該品牌。
  • 60 個(10.4%)四個引擎都點名了。信賴區間 8.2% 至 13.2%。
  • 125 個(21.7%)意見分歧:一、二或三個引擎點名該品牌,其餘沒有。
  • 所以在至少有一個引擎點名該品牌的 185 個問題日中,四者一致的有 60 個。也就是 32.4%,95% 信賴區間 26.1% 至 39.5%。

三個引擎的分數都在 22% 到 23%,卻仍然意見分歧

這就是單一引擎分數會誤導的原因。ChatGPT 在這些問題日中點名該品牌的比例是 23.3%,AI Overviews 是 23.1%,Claude 是 22.2%。Perplexity 較低,18.1%。把這些數字並排放在儀表板上,其中三個看起來可以互換。

但它們不能互換。這些相近的比率來自不同的問題。如果您只看一個引擎,在這 185 次品牌提及中,您會看到的數量是:

  • ChatGPT:134 次,72.4%。信賴區間 65.6% 至 78.4%。
  • AI Overviews:133 次,71.9%。
  • Claude:128 次,69.2%。
  • Perplexity:104 次,56.2%。信賴區間 49.0% 至 63.2%。
  • 最好的組合 AI Overviews 加 Claude 抓到 167 次,即 90.3%。任何三個引擎的組合最多只抓到 178 次,96.2%。

我們追蹤的名稱中有 30% 只來自一個引擎

品牌只是一個名稱。擴大到每個追蹤中的名稱(品牌與競爭對手一起),模式依然成立。在 576 個問題日中,追蹤中的名稱被提及 1,818 次(每個名稱在每個問題日只計一次)。

  • 其中 545 次(30.0%)只被一個引擎點名。信賴區間 27.9% 至 32.1%。
  • 570 次(31.4%)被四個引擎都點名。
  • 其餘 38.6% 被兩個或三個引擎點名。
  • 只有 105 個問題日(18.2%)四個引擎點名的追蹤名稱集合完全相同,且至少有一個名稱。

每個引擎與自己的一致程度,高於與其他引擎的一致程度

合理的反駁是,這些引擎本來就是隨機的,兩則回答當然不同。SparkToro 和 Gumshoe 在 2026 年 1 月指出,同一個引擎幾乎從不重複自己:他們估計 ChatGPT 或 Google 的 AI 兩次給出相同品牌清單的機率不到百分之一。所以我們需要一個基準。

我們用每個引擎與隔天的自己比較。對每個問題與引擎,我們比較某一天與隔天的追蹤名稱,並以共同名稱數除以兩則回答給出的所有名稱數來衡量重疊程度。

  • 同一引擎、隔天:重疊程度介於 0.62(Perplexity)與 0.69(ChatGPT)之間。是否點名該品牌的判斷有 87.6% 到 92.7% 的時候一致。
  • 兩個不同引擎、同一天:重疊程度介於 0.50(AI Overviews 與 Perplexity)與 0.57(ChatGPT 與 AI Overviews)之間。
  • 當三個引擎點名該品牌而一個沒有時,那個例外在 46 次中有 22 次是 Perplexity。

我們實際上會怎麼做

從最便宜的開始。

  • 除了比率,也要求看重疊程度。說您在 ChatGPT 是 23%、在 Claude 是 22% 的報告,也應該說明兩者在多少個問題上都點名了您。如果做不到,它就無法告訴您面對的是一群受眾還是兩群。
  • 至少追蹤您的買家最常使用的兩個引擎。在我們的樣本中,單一引擎會漏掉該品牌 28% 到 44% 的出現次數。
  • 把意見分歧的問題當作工作清單。三個引擎點名您而一個沒有的問題,是您最便宜的勝利,因為內容顯然存在,只是有一條檢索路徑找不到它。先讀那個引擎在該問題上引用的來源。
  • 在分開檢視各引擎之前,不要把它們平均成一個分數。BrightEdge 在 2025 年 8 月發現,ChatGPT、AI Overviews 和 AI Mode 只在 17% 的查詢中給出相同的品牌。混合數字的假設正好相反。

可能出錯的地方

五天很短。Perplexity 和 Claude 直到 9 月 30 日才開始回傳我們能評分的回答,大多數問題日來自 10 月 3 日和 4 日。

有一個類別占了大部分。床墊零售占品牌被點名的 185 個問題日中的 129 個。把它拿掉後,四者一致的是 56 個中的 15 個,26.8%,信賴區間 17.0% 至 39.6%。比例更低,所以它沒有撐高主要數字,但區間很寬。

我們只計算追蹤中的名稱,即該品牌及其列出的競爭對手。推薦了十家其他公司的引擎會被記錄為沒有點名任何人,所以所有被提到品牌之間的重疊程度可能比我們的高或低。

我們的 ChatGPT 和 Claude 回答是透過供應商的 API 取得的,而不是消費者應用程式。SparkToro 的資料顯示 API 與應用程式的變異可能相近,但他們把這列為尚待釐清的問題,我們也是。

名稱比對是自動化的。漏掉的別名會被算成實際上不存在的分歧,不過它會對每個引擎造成同樣的影響。

外部數字的來源

  1. NEW Research: AIs are highly inconsistent when recommending brands or products; marketers should take care when tracking AI visibility · SparkToro, Rand Fishkin with Patrick O'Donnell (Gumshoe.ai)
  2. ChatGPT vs Google AI: 62% Brand Recommendation Disagreement · BrightEdge
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問題

ChatGPT、Perplexity 和 Google AI Overviews 會推薦相同的品牌嗎?

經常不會。在我們的樣本中,只要四個引擎中至少有一個在某個問題上點名該品牌,四者都點名的比例只有 32.4%,而所有追蹤名稱中有 30% 只來自單一引擎。BrightEdge 在 2025 年 8 月針對 ChatGPT、AI Overviews 和 AI Mode 也回報了類似的模式,只有 17% 的查詢給出相同的品牌。

這些分歧不就只是隨機性嗎?

部分是,所以我們才去測量。每個引擎與隔天的自己相比,重疊程度介於 0.62 到 0.69。兩個不同的引擎在同一天的重疊程度介於 0.50 到 0.57。這兩個範圍之間的差距,就是引擎彼此不同所造成的部分,而且它比每日的雜訊更大。

如果只能選一個,我應該追蹤哪個引擎?

您的買家使用的那一個。依我們的數字,ChatGPT 和 AI Overviews 各抓到該品牌約 72% 的出現次數,Perplexity 是 56%,但這些數字屬於我們的 14 組設定。您的類別可能有不同的排序,這正是需要測量的原因。

Proofsource 會顯示引擎在哪裡意見分歧嗎?

Proofsource 依引擎回報能見度,而每個追蹤問題的深入檢視會並排顯示每個引擎的結果,讓您看出哪些點名了您、哪些沒有。本文中的一致性與重疊數據來自一次性的查詢,目前不是儀表板提供的報告。

您自己的數據勝過我們最好的文章。

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