当客户问 AI 该选谁，
AI 说出了耐克。
在 10 个买家问题、159 次真实问询中，耐克推荐率 34%，已进入 AI 候选名单，但榜首仍是安踏（42%）。
| 引擎 | 联网 | 引擎分 | 完整性 |
|---|---|---|---|
| 豆包 | 已核实 | 59 | 采全了 |
| DeepSeek | 已核实 | — | 10 道题没采全 |
| 千问 | 已核实 | 48 | 采全了 |
总分由上表中计入总分的几家 AI 合起来算。
DeepSeek：采样不完整（10 道题没采全），不进总分
| 分段 | 档位 | 这一档意味着什么 |
|---|---|---|
| 90–100 | 领跑者 · AI 顶流 | 总分 90–100：推荐率、位置、覆盖、竞品位势、官网可读性几项几乎都拿满，整体基础扎实；接下来是守住，持续盯住 AI 回答的变化 |
| 75–89 | 黑马 · 赛道黑马 | 总分 75–89：多数分项已经拿到高分，整体基础好；剩下的分丢在哪几项，逐项补 |
| 60–74 | 挑战者 · 种子选手 | 总分 60–74：基础已经成形，但有一两项明显拖分；补上短板就能进第一梯队 |
| 40–59 | 上升者 · 潜力股 ◀ 你在这里 | 总分 40–59：有几项拿到了分、也有几项差得远，整体基础搭了一半左右；先补失分最多的那项 |
| 20–39 | 起步者 · 小荷尖尖 | 总分 20–39：六项里多数还在低位，整体基础偏薄；先挑一两项最容易拿分的打透 |
| 0–19 | 隐身者 · 隐身侠 | 总分不到 20：六项几乎都还没拿到分，整体基础要从头搭，也意味着每一项都有增量空间 |
距上一档“挑战者”还差 6 分，可以让 Maya 照这份诊断排一份补这几分的执行计划。
这个品类在 AI 里现在被安踏占着，42% 的回答点它的名，而你是 34%。
10 道买家问题里，有 1 道完全看不见你，通常是因为全网没有一篇内容带着你的名字回答这些问题。
这个品类里 AI 引用最多的是 新闻资讯（占它点出的信源 27%），先往这一类铺。
买家问题怎么选：先多想，再打分，最后挑出要测的
买家真正会去问 AI 的那些问题，以及其中哪些值得你去争。
先把买家可能的问法都列出来（六类表达、购买漏斗三层、横向决策题），再从三方面逐条判断：真人常问（真人会这么问吗）、竞争（这道题下你的品牌被点名的现实空间）、离下单（离掏钱有多近）。然后按名额挑：你自己给的题优先，有真人证据的题先进，各购买阶段都覆盖到。竞争大不等于直接淘汰：纯科普型问题，AI 只会引用定义、不点名任何品牌，确实难优化，会被跳过；但买家常问、宽品类、你现在还赢不了的问题会作为增长靶点保留下来持续监测。最终 10 条精选进入实测（表中问题前的 ★ = 进实测）。
买家在各平台怎么问
这些是这次诊断时在各平台搜索框里抓到的联想词，都是买家真的搜过的。它们是问题定好以后另外抓的，用来看买家平时怎么搜，不是这些问题的来源。知乎那一行是本轮在知乎找到的相关提问，下次出题会参考。
每道题怎么测:同一个购买意图换个说法,AI 给出的推荐名单会差很多,所以我们不跟踪单独一句话。每道精选题都按一簇来测，原题、一个换说法的问法、一个加了真实买家限定的问法,采样预算不变、在三种问法之间分配(每家 8 次,共 3 家)。报告里的推荐率是这一簇合并出来的;每道题受措辞影响多大,看下一章的逐题明细。
| 候选问题 | 漏斗层 | 类型 | 真人常问 | 竞争 | 离下单 |
|---|---|---|---|---|---|
| ★ 篮球鞋男推荐 小红书问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| ★ 篮球鞋实战推荐 小红书问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| ★ 跑鞋网面脏了怎么清洗 小红书问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| ★ 运动鞋服京东自营专区真吗 小红书问法 | — | 商业 | 高 | 中 | 中 |
| ★ 篮球鞋适合谁 有相近真人问法 | — | 商业 | 高 | 中 | 中 |
| ★ 性价比高的篮球服推荐有哪些？ 叫法待核 | 对比 | 商业 | 待验证 | 小 | 近 |
| ★ 想入手第一套运动鞋服应该怎么选？ | 决策 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| ★ 健身房锻炼穿的运动服怎么选更透气？ | 场景 | 科普型 | 待验证 | 小 | 中 |
| ★ 什么时候买运动鞋服最划算？ | 横向决策 | 科普型 | 待验证 | 中 | 近 |
| ★ 一次买运动鞋服还是分几次买更划算？ | 横向决策 | 商业 | 待验证 | 中 | 近 |
| 跑鞋推荐 抖音问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 运动鞋服推荐官 抖音问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 运动鞋服品牌 小红书问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 跑鞋排行榜前十名 小红书问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 运动鞋服京东自营专区是什么鬼 搜狗问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 跑鞋推荐前十名 搜狗问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 篮球鞋多少钱 有相近真人问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 篮球鞋怎么选 有相近真人问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 跑鞋哪个品牌好 百度问法 | — | 商业 | 高 | 小 | 中 |
| 日常跑步穿的跑鞋选哪款更舒服？ | 对比 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| 现在主流的跑步鞋有哪些款式？ | 对比 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| 运动服饰哪个品牌的性价比最高？ | 对比 | 商业 | 待验证 | 小 | 近 |
| 日常穿的运动鞋哪些品牌口碑好？ | 对比 | 商业 | 待验证 | 小 | 近 |
| 跑鞋多少钱 | — | 商业 | 待验证 | 小 | 中 |
| 跑鞋怎么选 | — | 商业 | 待验证 | 小 | 中 |
| 篮球鞋选高帮款还是低帮款更护脚？ | 决策 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| 日常穿搭用的运动鞋选老爹款还是极简款？ | 对比 | 商业 | 待验证 | 小 | 近 |
| 健身穿的运动裤选紧身款还是宽松款？ 叫法待核 | 决策 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| 夏季穿的运动鞋要选网面还是皮革面？ | 决策 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| 篮球鞋的缓震技术哪种更实用？ | 对比 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| 秋冬穿的运动外套选轻薄款还是加厚款？ 叫法待核 | 场景 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| 运动服饰的排行榜有哪些可靠的？ | 对比 | 商业 | 待验证 | 小 | 近 |
| 夏天穿的运动短裤要选哪种材质才不闷汗？ 叫法待核 | 场景 | 科普型 | 待验证 | 小 | 近 |
| 在哪里买运动鞋服能保证是正品？ | 决策 | 交易 | 待验证 | 中 | 近 |
| 新手选运动装备要避开哪些坑？ 叫法待核 | 横向决策 | 科普型 | 待验证 | 小 | 中 |
| 现在流行的运动穿搭有哪些？ 叫法待核 | 场景 | 科普型 | 待验证 | 小 | 中 |
| 健身时需要准备哪些运动装备？ 叫法待核 | 场景 | 科普型 | 待验证 | 小 | 中 |
| 日常上学穿的运动鞋选什么款式好看？ | 场景 | 科普型 | 待验证 | 小 | 中 |
| 跑鞋值不值得买 | — | 商业 | 待验证 | 小 | 中 |
| 跑鞋和同类产品比怎么选 | — | 商业 | 待验证 | 小 | 中 |
| 跑鞋适合谁 | — | 商业 | 待验证 | 小 | 中 |
| 跑鞋售后怎么样 | — | 商业 | 待验证 | 小 | 中 |
| 运动服有哪些常见的面料？ 科普型 · 难优化 有相近真人问法 | 场景 | 科普型 | 高 | 难优化 | 远 |
| 买运动鞋时优先看重哪些参数？ | 决策 | 科普型 | 待验证 | 中 | 近 |
| 运动服饰的售后一般是多久？ | 决策 | 科普型 | 待验证 | 中 | 中 |
| 买运动装备时自己凑单还是找别人拼单更划算？ 增长靶点 叫法待核 | 横向决策 | 交易 | 待验证 | 大 | 近 |
| 跑步用的运动腰包选哪种容量合适？ 叫法待核 | 决策 | 科普型 | 待验证 | 中 | 中 |
| 运动鞋的尺码怎么选才合适？ 科普型 · 难优化 | 决策 | 科普型 | 待验证 | 难优化 | 近 |
| 运动背心这种服饰适合什么场景穿？ 叫法待核 | 场景 | 科普型 | 待验证 | 中 | 远 |
| 运动服洗的时候要注意哪些事项？ 科普型 · 难优化 | 场景 | 科普型 | 待验证 | 难优化 | 中 |
这个数怎么算的：各意图推荐率不做加总（业内“词包加总推荐率”是常见误导口径）；词包按季度随业务与 AI 引擎迭代复审。 有 2 条回答里提到的同名词经核对不是你们，没有算进推荐率。
AI 在每个买家问题里推荐了谁
每个问题我们反复问了 AI 很多遍，数它点了谁的名。
这些是真的问了 AI。每道题问很多遍取平均（共 159 次），把 AI 的随机性摊掉。蓝色为竞品，绿色为你。
竞品对标 · 推荐率
10 个买家问题、共 159 次问询里 AI 反复推荐的品牌（推荐率，与你同口径可比）。
| # | 品牌 | 推荐率 |
|---|---|---|
| 1 | 安踏 你指定 | 42% |
| 2 | 李宁 你指定 | 37% |
| 3 | 阿迪达斯 你指定 | 20% |
| 4 | 乔丹 | 20% |
| 5 | 匹克 | 12% |
| 6 | 特步 你指定 | 6% |
| 7 | 回力 | 6% |
| 8 | 亚瑟士 | 5% |
| 9 | New Balance 你指定 | 1% |
准确性与情感 · AI 是怎么谈论你的
推荐率之外的两个 KPI：AI 的描述是否客观、最新、说到核心卖点；谈及你时的情感是拥护还是谨慎（-100 ~ +100）。
- 这段描述里没有发现明显过时或错误的说法。
品牌口碑实测 · 直接问 AI“你怎么样”
豆包、DeepSeek、千问，每题每家引擎各问 3 次；只按原话问，不算进上面的可见度总分。
AI 认对你 %：100%；口碑情感：+30 · 中性
| 问题 | 来源 | 有效样本 | AI 认对你 % | 情感分·语气 |
|---|---|---|---|---|
| 耐克怎么样 | 模板 | 6 | 100% | +0 · 中性 |
| 耐克靠不靠谱 | 模板 | 6 | 100% | +0 · 中性 |
| 耐克的跑鞋怎么样 | 模板 | 6 | 100% | +90 · 拥护 |
耐克怎么样：“根据您提供的资料，截至2026年10月8日，耐克（NIKE）是一家在全球范围内极具影响力和实力的顶尖运动品牌，整体表现非常出色。”
耐克靠不靠谱：“耐克的靠谱性需要结合品牌表现、产品质量和消费者反馈等多方面来看”
耐克的跑鞋怎么样：“根据2026年的最新信息，耐克（Nike）的跑鞋在技术、性能和设计上都处于行业领先地位，能够满足从入门到专业竞赛的各类需求。”
| 对手 | AI 认识 % | 情感 | 一句话 |
|---|---|---|---|
| 安踏 | 100% | +90 · 拥护 | （AI 没有可引用的原话） |
| 李宁 | 100% | +85 · 正面 | （AI 没有可引用的原话） |
AI 从哪引用 → 你该往哪铺
AI 信任并引用的那些网站，这就是你的铺设清单。
AI 引用来源的类型分布，以及每类信源该铺什么内容。占比高的优先铺。
信源提示：各家 AI App 常引的平台不一样，豆包常引头条号，DeepSeek、千问常引搜狐号、网易号这类门户，元宝常引公众号，文心常引百家号；知乎作辅助。官网与自有阵地是模型信源的第一优先级。
AI 回答里真实引用的来源
这一轮 AI 回答实际引到的页面按站点数出来的，不是模型自述；稿子该发到哪，先看这里。千问给的是搜索结果、不是回答里的引用，单列在下面。
| 引擎 | 站点 | 页数 | 占比 |
|---|---|---|---|
| 豆包 | sohu.com | 16 | 19% |
| am10.com | 5 | 6% | |
| nike.com.cn | 5 | 6% | |
| jd.com | 4 | 5% | |
| k.sina.com.cn | 4 | 5% | |
| mgoods.taobao.com | 4 | 5% | |
| post.m.smzdm.com | 4 | 5% | |
| k.sina.cn | 3 | 4% |
各站点的品牌覆盖率与平均排位
同一批引用换个看法：品牌覆盖率 = 引到这个站的回答里，提到你品牌的比例；平均排位 = 这个站在回答引用列表里平均排第几，越小越靠前。
| 引擎 | 站点 | 被引次数 | 品牌覆盖率 | 平均排位 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包 | sohu.com | 63 | 32% | 2.2 |
| nike.com.cn | 19 | 78% | 1.7 | |
| post.m.smzdm.com | 14 | 33% | 2.7 | |
| k.sina.com.cn | 12 | 33% | 3.2 | |
| mgoods.taobao.com | 12 | 0% | 2.6 | |
| smzdm.com | 11 | 40% | 2.5 | |
| jd.com | 9 | 67% | 2.7 | |
| k.sina.cn | 9 | 44% | 2.6 |
下面千问这一栏是搜索结果，不是回答里的引用，所以不算覆盖率。
| 引擎 | 站点 | 出现次数 | 平均排位 |
|---|---|---|---|
| 千问 | jd.com | 147 | 4.7 |
| post.smzdm.com | 81 | 5.0 | |
| baike.baidu.com | 64 | 7.3 | |
| zhuanlan.zhihu.com | 55 | 5.3 | |
| zhihu.com | 52 | 5.7 | |
| fashion.sohu.com | 42 | 4.9 | |
| k.sina.com.cn | 33 | 5.3 | |
| news.sohu.com | 30 | 3.7 |
知乎前排：买家问的这些问题，前排站着谁
豆包回答这些问题时没提到你，我们去知乎前排看了一眼。
该去哪些站铺内容
| 站点 | 前排占了几条 | 代表内容 |
|---|---|---|
| taobao.com有你 | 12 | 村BA同款篮球服实测🏀百元定制真香-篮球服-淘宝好物网 |
| sina.com.cn有你 | 7 | 运动鞋洗护避坑指南:3个维度教你正确清洗+FAQ|材质|软毛刷|网面|日常|中性_新浪新闻 |
| zhihu.com有你 | 7 | 怎样清洗运动鞋? |
| smzdm.com有你 | 5 | 39元到几百元娃的篮球服到底怎么选一篇说清品牌授权和性价比_篮球_什么值得买 |
| sohu.com有你 | 5 | 2026球服定制质量大实话!阿迪达斯vs耐克,墨西哥、申花、曼联、国青男篮谁更值得入手?_印号_球迷_球员 |
| sichuanhong.com | 1 | 网面运动鞋清洗小窍门,网面的运动鞋脏了怎么洗? _知识经验_四川红网 |
| shihuo.cn | 1 | 自用多年美津浓网面复古跑鞋清洗养护技巧 - 识货社区笔记分享 |
| php.cn | 1 | 运动鞋网面污渍怎样洗_运动鞋网面污渍洗软刷与泡沫清洁剂法【窍门】-常见问题-PHP中文网 |
网站对 AI 的可引用度
AI 的爬虫能不能推开你的店门、看清货架、然后引用你？
8 类别 47 项检测。AI 读不到、读不懂、不信任的内容，等于不存在。
- llms.txt（写给 AI 看的网站说明文件）属可选加分项（业界实证 AI 实际读取率很低；优先级低于品牌实体与内容新鲜度）
- 结构化数据偏薄：有 1 块结构化数据，但没有常用的核心类型，可补 Organization、WebSite、FAQPage
- 首页可抓取正文偏少；建议补充实质性内容（AI 更倾向引用信息密度高的页面）
- 品牌实体信号偏弱：建议添加企业信息的结构化数据，并用 sameAs 链接官方社媒/权威页面
- 可以在 robots.txt（告诉爬虫哪些页面能抓的文件）里显式放行 AI 爬虫（Bytespider/QuarkBot 等），多拿 3 分
你的 robots.txt 放行了哪些 AI 爬虫。检索类爬虫最关键：它们在 AI 组织答案的那一刻抓取页面。
| 层级 | 已放行 | 被屏蔽 |
|---|---|---|
| 检索 / 引用 在 AI 作答那一刻实时抓取你的页面，引用的必经之路。屏蔽它们 ≈ 在这些引擎里必然隐身。 | Bytespider, QuarkBot, Kimi-User, Kimi-SearchBot, DoubaoBot, QwenBot, TongyiBot, ERNIEBot, YiyanBot | — |
| 搜索索引 让搜索引擎收录你的页面，AI 搜的时候才找得到。 | Baiduspider, YisouSpider, Sogou web spider, Sogou inst spider, 360Spider | — |
| 模型训练 教下一代模型认识你。屏蔽是“品牌记忆”层面的取舍；今天的引用不受影响。 | OAI-SearchBot, ChatGPT-User, PerplexityBot, Perplexity-User, Claude-SearchBot, Claude-User, DuckAssistBot, Googlebot, Bingbot, Applebot, GPTBot, ClaudeBot, anthropic-ai, Google-Extended, CCBot, Meta-ExternalAgent, Applebot-Extended, cohere-ai, Amazonbot, KimiBot, DeepSeekBot | — |
你的页面文本本身对 AI 引擎有多好引用，参照公开研究整理的 47 项内容检查（署名引述、统计数据、引用来源、答案前置、段落单独看也能懂…）。和上面的网站分看的是同一页、换个角度，不计入网站分。
失分点 · 前 8 项修复
| 检查项 · 怎么修 | 得分 |
|---|---|
| 可读性（FK 年级） → 目标 Flesch-Kincaid 6-8 年级，配 100-150 字的小节 | 0/8 |
| 可引用事实密度 → 每个实质段落放 2 个以上可引用的事实（数字、名称、日期） | 0/7 |
| 署名引述 → 加入带署名的引述（blockquote / 引号原话 + 明确来源），单项对可引用度提升最大 | 0/6 |
| 统计与数据 → 加入具体统计（百分比、数量、日期）和数据表格 | 0/6 |
| 答案前置结构 → 每节开头紧跟标题给出带事实的直接答案 | 0/5 |
| 段落信息密度 → 每段 50-150 字、自带数字或日期的自含段落 | 0/5 |
| 权威口吻 → 加上带资历的作者简介，用笃定的专家口吻写作 | 0/5 |
| 定义句式 → 小节开头用定义句："X 是…""X 指的是…"（对上"什么是 X"类提问） | 0/5 |
AI 读取的是你的“全站信息源”，品牌说法前后不一、垃圾页面多、没有官方身份页，AI 就少信你一点。先把站里理干净，再谈铺量。
- 页面缺少机器可读的联系方式（tel:/mailto:/结构化数据里的地址）；AI 无法核实这是一家真实存在的企业，缺了一个信任信号
- 可见正文只占源码的 0.6%；AI 抓到的大多是脚本噪音，建议提高文本密度（AI 读不到的内容等于不存在）
为什么会是这个结果
从买家提问到答案里出现你的名字，中间隔着四道闸，看你卡在哪一道。
- ① 搜索返回：AI 把你的问题拆成意图关键词组、调用背后的搜索引擎，从全网取回几十篇，你的内容先得在这几十篇里。
- ② 深度分析：AI 只挑约 1/3 内容做深读，其余直接出局，可信度不够就止步于此。
- ③ 排序：内容排序决定品牌出现概率、答案里的位次与描述篇幅。
- ④ 答案生成：最终只有一两篇内容被引用进答案，被引用的内容里推崇的品牌，就是 AI 推荐的品牌。
- 实证最有效的手法：引用权威来源、加统计数据、摆出资质、认证、真实案例、结构化（总-分-总）；关键词堆砌几乎无效。低知名度网站靠“引用外部权威”被引用的概率涨得最多，新品牌最该先用这招。
窄而深：先拿下买家常问、你能赢的问题
别到处开战，先赢下真能带来生意的那几个问题。
不平均铺开、不硬拼泛品类大词。围绕下列买家常问的问题，准备 AI 能直接引用的品牌证据。注意两类目标问题：占位/对比类不带品牌名（抢品类推荐位）；口碑修正类带品牌名（“XX 怎么样/值不值得买”是用户下单前的真实问法，目标是让 AI 把你说对、说好）。
GEO 五种打法 · 本报告的位置
能撬动上面大半指标的那一件事
与其一个一个去补漏洞，不如让 Maya 直接给你建一个"为被引用而生"的站。
Maya 照这份诊断直接给你建一个多页 GEO 站，发布前是私密草稿。这是撬动第 2–5 章推荐率最快的路径，因为它从源头补上站内缺口，而不是一个一个打补丁。
- 多页站，AI 都能引用：首页、关于、对比页、FAQ、答案页
- 结构化数据（@graph / schema），让 AI 把你当作一个真实实体来读
- 针对你今天“隐身”的那些买家问题的答案页（见第二章）
- 与 AI 反复点名的对手的并排对比页（见第二章）
- llms.txt + 干净的爬虫放行，让 AI 引擎能读全站
报告是快照，守住位置要监测
AI 引擎的算法与信源每周都在变，今天的推荐率不代表下周。本诊断支持周度自动复测：追踪推荐率、位次、准确性的变化曲线，跌出即告警。这是“每日人工截图”式交付做不到的。
- 我们怎么算数：逐意图推荐率不加总、不按设备凑数、不承诺“永远第一”，只交付可复现的系统化监测。
- 复测与优化建议每期随报告更新；发现新竞品进入 AI 候选名单即时提示。
问 Maya