如果您在马来西亚经营一家专业服务机构，想最快了解自己与竞争对手相比所处的地位，方法就是将相同的 15-20 个买家问题输入 ChatGPT 和 Perplexity，记录哪些公司被提及，并对这种模式进行评分。这与一次妥当的 LLM（大语言模型）可见性审计背后的核心方法是一样的：结构化的提示词、一致的评分以及对模型信任度进行并排对比。为马来西亚的专业服务客户做过此项练习的机构通常会发现，有一两家竞争对手在答案中占据主导地位，这并不是因为他们是更好的公司，而是因为他们拥有更多可供模型引用的内容 [aitraining2u.com]。这一差距是可衡量的，而且一旦衡量，就是可以弥补的。

核心要点（TL;DR）

• ChatGPT 和 Perplexity 通过引用它们信任的来源来回答买家的问题，而不是像谷歌那样对网站进行排名，因此这些工具内部的可见性需要一种不同的审计方式。

• 一个基础基准需要 15-20 个真实的买家提示词，针对您的公司和三个指定的竞争对手运行，并根据提及频率、情感倾向和来源类型进行评分。

• 在当前市场对比中，最常被引用的三款 AI 助手是 ChatGPT、Google Gemini 和 Microsoft Copilot，而 Claude 和 Perplexity 在研究型查询中也紧随其后 [blackstoneintelligence.com.my]。

• 生成式引擎优化（GEO）和谷歌 AI 概览（AI Overview）优化是相关但不同的学科：一个针对对话式大模型，另一个针对谷歌的摘要框，企业两者都需要。

• 专门针对 LLM 提取进行格式化的内容，而不仅仅是传统的 SEO 文案，往往最能在这些记分卡中起到关键作用 [webthreeconsulting.com]。

关于作者： 本文基于 Simaia 为亚太地区 B2B 公司（包括在 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Perplexity 中针对指定竞争对手进行基准测试的专业服务公司）运行 AI 搜索审计和竞争对手差距分析的工作经验。

什么是 AI 可见性记分卡，为什么它对专业服务公司至关重要？

AI 可见性记分卡是一个结构化的对比，展示了当有人在您的行业类别中提出与购买相关的问题时，与指定的竞争对手相比，您的公司被提及、推荐或引用的频率。对于一家马来西亚的专业服务公司来说，这意味着像“吉隆坡最佳公司秘书服务公司”或“哪家审计公司处理槟城制造商的跨境税务”这样的问题。该记分卡会逐个提示词记录您的公司是否出现、在答案中的排名，以及模型是从哪个来源提取该信息的。

这至关重要，因为买家在打开谷歌或拨打咨询电话之前，越来越多地向 AI 工具提出这些问题。一家从未在这种并排对比中出现过的公司，根本无法知道自己在这个渠道中是完全隐形的，还是虽然可见但正在输给两个特定的竞争对手。没有记分卡，公司只能靠猜测。有了它，差距就会变成一系列需要修正的具体页面、提及和平台清单。

ChatGPT 和 Perplexity 究竟是如何决定提及哪些公司的？

ChatGPT 和 Perplexity 根据它们信任哪些来源以及这些来源回答所提问题的直接程度来决定推荐哪些公司，而不是根据域名注册时间或付费推广。Perplexity 严重依赖实时网页检索，倾向于实时引用最近的文章、目录和论坛讨论。ChatGPT 则更多地融合了其训练数据，并且在启用浏览功能时，会依赖那些结构足够清晰、便于提取和总结的页面。

实际影响是：一家拥有写得很好的“关于我们”页面但没有第三方提及、没有对比内容、也没有论坛存在感的游戏规则参与者，往往会输给一家在讨论该类别的 LinkedIn 帖子、行业出版物或 Reddit 帖中被提及的小型竞争对手。这就是生成式引擎优化的核心机制。传统的 SEO 优化页面是为了在十个蓝色链接的列表中进行排名。而生成式引擎优化则是优化公司在网站内外留下的整个足迹，以便当模型需要回答问题时，有足够关于您公司的清晰结构化、可证实的信息来充满信心地引用它。

如何逐步构建 3 家竞争对手的基准？

构建基准首先要选择正确的竞争对手和正确的提示词，而不是选择正确的工具。请遵循以下顺序：

1. 指名三个真实的竞争对手。 选择您的销售团队在实际业务中会输给的竞争对手，而不仅仅是市场中名气最大的公司。只有反映真实的买家选择，这种对比才有用。

2. 起草 15-20 个具有购买意图的提示词。 混合直接对比提示词（“针对 [服务]，X 公司与 Y 公司对比”）、类别提示词（“[城市] 最佳 [服务] 公司”）和基于问题的提示词（“在马来西亚谁能帮助解决 [特定合规问题]”）。

3. 在 ChatGPT 和 Perplexity 中运行每个提示词。 记录完整的答案文本，而不仅仅是您的公司是否出现。注意位置（最先提及、埋在列表中，还是完全缺席）以及引用的来源（如果提供了的话）。

4. 为每个结果评分。 一个简单的三栏记分卡就很管用：是否提及（是/否）、情感倾向（正面、中性、负面）和来源类型（自有内容、第三方媒体、论坛、目录、无法识别）。

5. 每月重复一次。 随着新内容的索引以及模型的重新训练或重新抓取网页，LLM 的答案会发生变化，因此单次快照会低估或高估真实趋势。

在两个模型和三个竞争对手中手动运行 15-20 个提示词，大约会产生 90-120 个单独的数据点，这就是为什么大多数公司最终会转向可重复的流程或 AI 搜索可见性工具，而不是每个月都动手重新做一遍的原因。

看到差距后该怎么办？

一旦记分卡准确展示出竞争对手在哪些方面处于领先地位，解决方案几乎总是内容和分发上的差距，而不是产品或服务的差距。抛开审计机制不谈，更难的问题是，当数据呈现在您面前时，您实际上该用它做什么。如果竞争对手 A 因为一篇 LinkedIn 思想领导力帖子而被引用，而竞争对手 B 因为一篇被当地商业出版物采纳的新闻稿而被引用，这种模式会确切地告诉您应该优先考虑哪两个渠道，而不是在十个可能的策略中瞎猜。

这也是该学科分化为两个相关但截然不同的方向的地方：

• 生成式引擎优化（GEO） 专注于 ChatGPT、Claude 和 Perplexity 等对话式助手。它更青睐那些在开头前几句话就直接回答问题、引用可信细节，并在网络其他地方得到第三方提及证实的内容 [webthreeconsulting.com]。

• 谷歌 AI 概览（AI Overview）优化 专注于谷歌自己的 AI 摘要框，它更依赖于结构化的站内内容以及在自然搜索中已经排名较好的页面。两者有重叠，但如果一家公司仅针对其中一种进行优化，在另一种中依然会处于隐形状态。

一个有用的类比：把您公司的 AI 可见性想象成法庭上被问及关于您的证人。如果只有您自己的律师（您的网站）谈论过您，法官（LLM）就只有单一的偏见来源，会采取回避或保持沉默的态度。如果三个独立的证人（媒体、LinkedIn、行业论坛）都对您的工作发表了一致且具体的看法，法官就会充满信心地引用您。单靠内容量无法解决这个问题；相互印证才行。

常见问题

我需要运行多少个提示词才能获得可靠的基准？
对于专业服务行业，每个模型 15 到 20 个提示词是一个合理的最低限度，涵盖直接对比、类别搜索和基于问题的问题。少于 10 个往往会产生噪点多、不可靠的模式。

ChatGPT 还是 Perplexity 更重要，应该先对哪个进行基准测试？
Perplexity 更依赖实时检索，因此对新内容的反应更快。ChatGPT 的答案变化较慢。同时对两者进行基准测试可以提供针对同一差距的短期和中期视角。

除了 ChatGPT 和 Perplexity，企业还应该追踪哪些顶尖的 AI 助手？
目前的对比引用表明，Claude、Google Gemini 和 Microsoft Copilot 是最常被提及的替代方案，值得与 ChatGPT 一起进行追踪 [blackstoneintelligence.com.my]。

我需要专用的 AI 搜索可见性工具，还是可以手动完成？
手动基准测试适用于初始的差距检查。针对多个模型和竞争对手进行持续的每月追踪，则是专用工具或托管服务能够节省时间并体现价值的地方。

相比 ChatGPT 的生成式引擎优化，谷歌 AI 概览优化需要不同的内容吗？
它们有很大重叠，但并不完全相同。谷歌 AI 概览更多地提取自已经在自然搜索中拥有排名的页面，而 ChatGPT 和 Perplexity 则更看重第三方佐证以及清晰、直接回答问题的内容 [webthreeconsulting.com]。

一家公司多快能提高其 AI 可见性评分？
提升速度取决于在自有渠道和第三方渠道中存在多少佐证内容；那些在发布新闻稿和社交媒体提及的同时，还发布格式一致、便于 LLM 提取的内容的企业，往往能在几个月而不是几年内看到可衡量的转变。

企业在此类基准测试中犯下的最大错误是什么？
只运行一次就停止了。随着新内容被索引，LLM 的答案也会随之改变，因此记分卡只有作为一项重复、持续追踪的练习才有用，而不是作为一次性的报告。

关于 Simaia

Simaia 是专门为那些不想单独聘请市场经理、内容撰写人、公关联系人和 SEO 顾问来解决这一问题的企业而设的营销团队。Simaia 负责运行审计（大脑部分：在 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 上进行 AI 搜索审计和竞争对手差距分析，基于跨模型运行的 50 个提示词），然后撰写并投放能够弥补差距的内容（身体部分：适合 LLM 提取的站内博客、新闻稿、LinkedIn 帖子以及匹配各个模型最常引用的来源的 Reddit 回复）。对于一位客户——一家全球纺织品制造商——这种方法在两个月内将 AI 搜索可见性从几乎为零提升到 AI 机器人访问量同比增长 3.5 倍，月度询盘量增长 10 倍。对于澳大利亚的一家医疗 SaaS 客户，其可见性在 2.5 个月内从 0% 增长到该类别 AI 推荐流量的 45%。

如果您的公司从未在 ChatGPT 和 Perplexity 内部看过自己与指定竞争对手的实际对比，那么这就是最值得弥补的第一个差距。与 Simaia 取得联系，运行审计并准确了解可见性差距所在。

参考资料

1. 2026 年如何在 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 中获得排名：来自各行业 50 个 B2B 网站的模式 | WebThree Consulting (webthreeconsulting.com)

2. 专业服务 AI 案例研究 马来西亚 - 智能体模型 (aitraining2u.com)

3. chatgpt 竞争对手：实用指南 - Blackstone Consultancy (blackstoneintelligence.com.my)