SOCi 发布本地 AI 可见度研究报告：品牌在主流 AI 工具中的推荐率达 36.1%

过去12个月里，消费者利用AI进行本地搜索的习惯发生了巨变。SOCi的本地发现指数显示，52%的美国消费者每月至少使用一次AI工具获取本地生活推荐，而一年前这一比例仅为9%。

这一数字增长了近5倍，既反映出ChatGPT、Gemini等AI工具正被用于更广泛的日常场景，也得益于主流平台内置的AI功能，其中最典型的当属Google的AI Overviews。此外，Google今年早些时候上线了基于Gemini的Ask Maps功能，进一步推动消费者在搜寻本地餐馆、零售店和生活服务时使用AI。

随着AI愈发普及、消费者认知度不断提升，对争夺本地市场的品牌而言，在AI渠道中的曝光率变得至关重要。虽然AI工具往往仍依赖Google地图等早在AI普及前就已建立权威地位的数据源，但真正发生变化的是，究竟哪些因素在决定AI曝光率，以及它们背后的作用机制。

传统算法理论上尚可逆向破解，AI则是在黑盒中完成数百万次概率决策。不过，我们仍能从AI输出结果与影响本地曝光的潜在因素之间找出关联。在大规模数据集上分析这些相关性，有助于揭示左右结果的关键驱动力。

如何衡量AI平台上的本地曝光率

近十年来，SOCi一直在探索一套评估方法，用于衡量多门店品牌在各大数字渠道的本地曝光表现，并每年通过《本地曝光指数报告》发布成果。在发布2027版报告前，我们先披露部分聚焦AI维度的分析，涵盖推荐率、声誉信号以及本地AI回答中引用的来源等。

我们衡量推荐率的方法需要稍作说明。我们的目标是评估品牌在契合其业务的AI查询中出现的频次。但由于典型的AI提问通常较长且语意细腻，加之提问发散会衍生出繁杂的选择，统计工作并不容易。为此，我们采用了一条简洁且可复现的提示词模版：“请推荐Y市场中10家X类型的商户。”

这种提问形式触及了多数（即便不是全部）与潜在消费交易相关的本地搜索核心诉求。如果一个品牌连这类“精选推荐”名单都进不去，在更细致复杂的提问中露脸的机会恐怕微乎其微。通过对品牌样本中的每个门店地址逐一运行该提问，我们衡量的是品牌出现的频次，而非单次结果中的具体排名。我们认为这更能客观反映AI曝光度。

我们特意要求推荐10家商户，这一数量通常超过了AI直接给出的答案数。这样我们就能把每个门店划分为“很可能被推荐”（排名前5）、“存在落选风险”（排名6-10）或“完全隐形”。

我们重点分析了用户规模最大的三大AI平台：ChatGPT、Gemini和Claude。其中，Gemini还支撑着Google的AI Overviews、AI Mode和Ask Maps。尽管品牌在这些入口上的露出情况可能存在差异，但我们以Gemini的表现作为整体代表。

我们的《本地曝光指数》数据集覆盖了全美44个行业的约3000家多门店品牌。在本次AI专项分析中，我们总计考察了300万次本地商户查询，并抓取了140万个独立来源链接。

AI工具已在本地搜索领域与传统渠道分庭抗礼

本次研究最重要的发现或许在于：AI 工具推荐目标品牌的频率，如今已基本追平了 Google 搜索。在我们今年 1 月发布的《2026 本地曝光度指数》中，品牌出现在 Google 本地三联包（local 3-pack）的概率为 35.9%，出现在 Yelp 首页结果的概率为 37.1%；相比之下，当时各大 AI 平台的平均品牌曝光度仅有 7%。

而最新分析显示，AI 平台的平均曝光度已飙升至 36.1%，基本与传统本地搜索平台持平。

不同行业之间的差异十分显著。在我们划分的五大行业中，零售与本地服务类品牌的 AI 曝光度最高，物业管理与餐饮类最低，金融服务则居于中游。这种分布格局与传统搜索结果大体一致。

评分与评价数量决定曝光度

我们的研究结果显示，星级评分与评价数量都会对 AI 曝光度产生极大的影响。

评分越高，越容易进入我们划分的“极可能被推荐”梯队（排名第 1 至 5 位）。进入推荐梯队的品牌，在 Gemini 上的平均评分为 4.32 星，ChatGPT 为 4.24 星，Claude 为 4.22 星。而进入“边缘危险”梯队（排名第 6 至 10 位）的品牌评分则出现断崖式下跌，各平台的平均分仅在 4.0 星左右。事实上，在整个数据集中，随着排名下滑，星级评分呈现出极其明显的线性递减趋势。

不过，更多的评价数量可以弥补评分上的劣势，只是不同平台的效果有所差异。如果某品牌的评分比紧随其后的竞争对手低 0.2 星，在 ChatGPT 上只需多出 4% 的评价就能追平差距，而在 Claude 和 Gemini 上，这一数字分别需要达到 14% 和 64%。 

这些发现表明，AI 工具会权衡星级评分的可靠性，并将评价数量作为这一评估的重要参考因素。

AI 本地推荐引用的数据来源

对于需要最新信息的提问，AI 工具有赖于事实核查绑定（grounding）与网络搜索来作答。目前，三大主流 AI 平台均采用了本地数据绑定技术，并辅以网络搜索，以此为本地相关查询提供可靠答案。

Gemini 依赖 Google 地图；Claude 也是如此，其似乎调用了 Google Places API；有报道指出 ChatGPT 同样通过第三方获取 Google 数据，但它目前最主要的公开本地合作伙伴是 Yelp。此外，其他平台也频繁将 Yelp 作为网络信息来源进行引用。

我们对引用来源的分析证实，Google 地图和 Yelp 是本地 AI 回答中遥遥领先的两大第三方来源。企业官网位列第三，尤其是连锁品牌用来展示各门店、网点特色与服务的本地落地页。

为了评估各个引用来源的重要性，我们引入了两个指标，用来衡量这些来源在不同品牌及其门店中的覆盖广度：

• 覆盖面（Breadth）衡量的是：有多少比例的品牌，至少有一个门店引用了该数据源。 
• 深度（Depth）衡量的是：在引用了该数据源的品牌中，其旗下门店被引用的比例中位数。 

排名前三的来源——Google 地图、企业官网和 Yelp——几乎覆盖了本次研究涉及的所有品牌及其绝大多数门店。其他来源则更具行业针对性，例如 Apartments.com 经常被物业管理公司引用，而 Bankbranchlocator.com 对银行业也起着类似的作用。

Yellowpages.com、Facebook 和 BBB.org 等网站跨多个行业提供了大量被引用的机会。AI 工具经常检索这些数据源，但往往无法找到品牌旗下每家门店的专属页面。 

我们先前的分析发现，约半数美国品牌至少有一家门店未建立 Facebook 门店主页。因此，补齐所有门店的 Facebook 主页，有望成为提升 AI 曝光度的潜在竞争优势。

品牌如何在 AI 推荐中脱颖而出

结合分析结果，我们梳理出品牌提升本地 AI 曝光度的四大重点：

1. 重点发力 Google Maps 和 Yelp。全面审查、修正并优化这两个平台上的门店信息。Google Maps 作为本地流量入口的地位早已毋庸置疑，但不少行业往往会忽视 Yelp，误以为它只适用于餐饮业。事实上，Yelp 在很多行业中都为本地 AI 回答提供了数据支持，绝不容忽视。
2. 以官网和各门店落地页为核心阵地。借助自有网站将品牌确立为一个完整的实体，并清晰区分各家门店。作为第一方自有数字资产，官网在构建语义关联度方面比任何第三方平台都更有优势。
3. 提升星级评分与评价数量。在条件允许的情况下，积极引导顾客留下评价，确保持续获得最新反馈；同时分析评价趋势，及时发现并解决服务中存在的问题。
4. 结合品牌的引文概况进行针对性优化。AI 工具在生成每条本地回答时，通常会引用 3 到 6 个数据来源。在优化好最核心的平台信息后，不妨进一步审视品牌的整体被引用情况，主动认领并完善竞品尚未重视的平台信息。

随着大语言模型（LLM）的不断演进，AI 曝光规则也会持续变化，并带来新的优化策略与关注重点。就现阶段而言，上述建议有助于让你的品牌在本地 AI 回答中脱颖而出。

本文《多门店品牌提升本地 AI 曝光度的核心驱动因素》首发于 MarTech。