如果品牌在 DeepSeek、豆包或 Kimi 中排名靠前，这个结果并不能说明品牌在 ChatGPT 或 Gemini 中的表现如何。原因在于，这两大生态系统索引的信息源不同，信任的信号不同，引用时使用的语言也不同 [nanjingmarketinggroup.com]。中国的 AI 平台主要建立在国内一套封闭式平台生态之上，而 ChatGPT 和 Gemini 的信息则主要来自开放的英语网络 [i-click.com]。一家供应商完全可能在 DeepSeek 上是某个品类中被引用最多的答案，但当德国或美国的采购方向 ChatGPT 问同样的问题时，这家供应商却完全不存在。这并非某个系统的漏洞，而是两个独立的信息生态系统，只是从外部看，因为都能生成对话式答案，所以显得相似。

要点速览

• 中国的 AI 大模型（DeepSeek、豆包、Kimi、百度的 AI 问答）与海外大模型（ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity）所依赖的信息源生态基本互不重叠，因此在一方排名靠前，对另一方几乎没有参考价值 [i-click.com][nanjingmarketinggroup.com]。

• 豆包在地理上仅面向中国大陆开放，而 ChatGPT 和 Gemini 在中国境内则被官方屏蔽，这是结构性的隔离，而不仅仅是文化差异所致 [已核实的外部事实]。

• 双方信任的信号来源不同：中国大模型大量引用今日头条、抖音、CSDN、知乎等国内平台，而 ChatGPT 更倾向于维基百科，其他西方大模型则偏爱 Reddit 这类网站 [已核实的外部事实]。

• 海外大模型会展示信息来源，这使得“被引用”成为一个可以被量化和追踪的事件，这与许多传统 SEO 的排名逻辑不同 [fp8.co]。

• 面向中国市场和面向海外市场的生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，GEO）需要各自独立的提示词集合、独立的内容、独立的扫描监测，而不是把同一套方案跑两遍。

关于作者： 本文由 Simaia 团队撰写。该团队专注于为 B2B 企业运营覆盖 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 的 AI 搜索可见度项目，其中一家医疗健康 SaaS 客户在 2.5 个月内，其在主流大模型中的可见度从 0% 提升到了细分领域流量的 45%。Simaia 专注于这一分野中的海外一侧，而这正是本文所要解决的空白地带。

中国大模型和海外大模型各自索引的是什么网络？

一个大模型答案的质量，取决于它训练时用到的、或查询时能检索到的文档，而中国和海外 AI 生态系统所依赖的文档池几乎不重叠。ChatGPT、Gemini 这样的海外大模型主要建立在开放网络之上：公开网站、论坛、新闻档案，以及任何爬虫都能访问到的结构化数据 [i-click.com]。中国的平台运作方式不同。DeepSeek、豆包、Kimi 更偏爱国内的封闭式平台生态，也就是今日头条、抖音、CSDN、知乎这类处于中国自有内容基础设施之内、而非全球可爬取网络中的平台 [nanjingmarketinggroup.com][已核实的外部事实]。

这不仅仅是偏好问题，其中部分是结构性的。豆包在地理上仅对中国大陆开放，而 ChatGPT 和 Gemini 在中国境内被官方屏蔽 [已核实的外部事实]。这意味着两套系统不仅仅是主动选择训练不同的内容，在某些情况下，它们物理上根本无法访问对方的本土市场。品牌面向中国平台的内容策略和面向海外的内容策略，从根本上就是针对两个互不重叠的信息库。

基于这种分隔，对营销负责人来说，实际结果很直接：为了在 DeepSeek 上获得可见度，在知乎或今日头条上积累的反向链接、提及和引用，都停留在 ChatGPT 和 Gemini 极少（甚至从不）涉及的那部分网络中 [nbhagency.com]。这些工作对于中国市场来说并没有白费，但无法计入海外市场的成果。

语言差异本身能解释这种鸿沟吗？

语言确实是一个真实的因素，但并非全部原因，因为一篇中文页面原则上可以被翻译或引用，但在实际操作中，它几乎从不会出现在英语的 AI 答案里。原因与其说是文本使用的语言，不如说是文本所在的位置。以中文为主的内容大量集中在海外大模型并不视为主要信息源的平台上，因此即便是优质的中文内容，也很少能进入 ChatGPT 或 Gemini 引用的信息池 [nanjingmarketinggroup.com]。

真正被引用的，是以英语为母语发布在开放网络上、且格式符合这些大模型解析能力的页面。这就是为什么一家在中文营销资产、媒体报道、乃至中文反向链接上投入巨大的企业，常常会发现：当美国、英国或澳大利亚的潜在客户请求海外 AI 大模型推荐某个品类的供应商时，自己竟毫无踪影。内容确实存在，但语言不对、平台不对、结构格式也不是海外引擎所读取的那种 [i-click.com]。

另一个相关但不同的问题是：把现有中文内容翻译过来是否能解决这一问题？有帮助，但只能解决一部分，因为翻译只解决了语言障碍，而没有解决接下来要讨论的信任信号和平台分布这两道障碍。

什么信号能让海外 AI 大模型相信一家供应商是真实可靠的？

在 AI 问答引擎的语境下，“信任”指的是大模型用来判断某家企业是否合法可信、值得推荐，而不仅仅是在网上某处被提及过的一系列信号。在海外一侧，这种信任由一套具体且已被相当充分记录的信号构建而成：英语媒体报道、LinkedIn 上的存在感与活跃度、在各大点评网站和企业名录上信息的一致性，以及企业自身网站上的结构化数据标记 [i-click.com][fp8.co]。ChatGPT 尤其倾向于将维基百科作为信息源，占比约为 47.9%，其他西方大模型则严重依赖 Reddit 这类社区平台 [已核实的外部事实]。

中国的大模型看重的几乎是完全不同的一套信号。豆包大量引用字节跳动旗下的平台，其中今日头条约占其引用来源的 35%，抖音约占 25%。DeepSeek 主要依赖 CSDN，约占 20%，知乎约占 15%。Kimi 则偏爱知乎，占比接近 18% [已核实的外部事实]。这些平台在 ChatGPT 或 Gemini 的引用模式中几乎完全不存在。一个在知乎上存在感很强的品牌，从信任信号的角度看，对海外大模型来说等于什么都没做。

一个贴切的类比是职场背景调查。假如伦敦某招聘经理打电话核实的推荐人只会说普通话、且都来自中国境外无人知晓的公司，那么无论候选人的真实履历多么出色，这次背景调查都得不出任何有用的信号。不是这些推荐人不够好，而是对做核实的人来说，这些信息既读不懂，也无从验证。海外 AI 大模型对每一个可能被引用的品牌，都在进行类似的“背景调查”，而它们只能读懂用自己信任的语言写成、发布在自己信任的平台上的“推荐信”。

引用机制到底有什么不同？

在 AI 搜索的语境下，“引用”指的是大模型在生成答案时明确点出信息来源，而不是不加署名地悄悄合成一个答案。这一区别很重要，因为 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview 这类海外问答引擎通常会展示信息来源，这就让“被引用”从一种模糊的可见度感觉，变成了一个具体、可观测、可计数的事件 [fp8.co]。这正是业内所称的“答案引擎优化”（Answer Engine Optimization，AEO）的机制基础：优化的目标不只是排名靠前，而是成为 AI 大模型点名指向的信息源。

这也意味着，内容发布的时机在不同优化方向上的重要性不同。豆包偏爱过去一到两周内更新过的内容，对时效性的奖励非常激进；而 DeepSeek 在技术内容发布数月后仍会持续引用，奖励的是深度和持久性 [fp8.co]。海外 GEO 项目需要专门弄清楚 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 各自对应的时效性与持久性规律，因为如果假设中国一侧的更新节奏可以照搬到海外，就是本文开篇所说的那种错误迁移的又一种表现。

跳出具体机制来看，核心结论是：引用行为具有极强的平台特异性，甚至细致到内容最近一次更新的时间点。一套“发布一次、然后等着被看到”的通用内容计划，无法在任何一个生态系统中稳定发挥作用，更不用说同时适用于两个生态系统了。

为什么中国和海外两侧需要各自独立的提示词集合和扫描监测？

在 AI 搜索可见度的语境下，“提示词集合”指的是一组用来测试品牌是否以及如何出现在大模型答案中的、贴近真实买家的问题清单。由于中国大模型和海外大模型依赖不同的信息源、信任不同的平台、用不同的语言进行引用，能揭示品牌在 DeepSeek 上可见度差距的那套提示词，并不是同一套能在 ChatGPT 或 Gemini 上产生可比结果的提示词 [i-click.com][nanjingmarketinggroup.com]。只跑一套提示词、却假设它能代表两个市场，是这个领域里最常见的一个错误。

一套站得住脚的测评方法大致如下：

只有同时进行两侧的扫描，才能知道自己在海外确实存在可见度差距，还是在国内确实存在差距，抑或两者兼有。仅凭一侧的结果去推测，只能算是猜测。

两侧之间，究竟哪些东西能够迁移，哪些不能？

确实有一些东西是可以延续利用的，值得说清楚是哪些，这样答案就不是“两边都得从零开始”。品牌的基本面，也就是真实的产品质量、案例研究、认证资质，以及关于企业的事实性陈述，可以作为原始素材迁移使用。一个真实的客户成果、一项真实的认证、一项有据可查的能力，无论用哪种语言、发布在哪个平台上，都是真实存在的。

不能迁移的，是这些原始素材的包装方式和投放位置。具体的页面、具体的托管平台、具体使用的语言，以及具体的引用路径，都需要为海外生态系统单独重新搭建，因为海外大模型基本不会真正读取中国一侧的这些资产 [i-click.com][nanjingmarketinggroup.com]。可以把这理解为进入一个拥有自己一套监管体系的国家市场：产品可以完全相同，但合规文件必须在当地重新按当地格式提交一遍。

营销负责人接下来应该怎么做？

综合以上所有内容，先后顺序很重要。首先应分别进行两套扫描，而不是一套合并的扫描，这样才能了解在每一侧真实的起点，而不是想当然地认为上一季度在 DeepSeek 上的表现能预示 ChatGPT 上的任何结果。在此基础上，制定两套内容与引用计划，分别反映两侧真实的信息源生态和信任信号，而不是把一套方案翻译成两种语言了事。海外一侧应重点追踪明确的引用事件，因为这正是海外引擎所暴露出的可量化单位 [fp8.co]，并定期重新扫描，因为大模型的行为和信息源权重会随时间变化 [geotoolbox.ai]。

常见问题

在 DeepSeek 上排名靠前，对提升 ChatGPT 的可见度有帮助吗？
没有直接帮助。两个大模型依赖不同的信息源生态，信任的平台也不同，因此在 DeepSeek 上表现出色，并不能证明海外可见度也有任何提升 [i-click.com][nanjingmarketinggroup.com]。

这主要是语言问题，还是平台问题？
两者都是，但平台是更根本的结构性问题。以中文为主的内容大量集中在海外大模型极少涉及的平台上，因此即便翻译过的内容，也常常触及不到这些大模型所引用的信息源 [nanjingmarketinggroup.com]。

针对海外 AI 大模型的生成式引擎优化，和泛泛而谈的 GEO 与 SEO 对比有什么不同？
面向 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 的海外 GEO，取决于各平台具体的信息源偏好，比如 ChatGPT 对维基百科的高度依赖，并且要求内容按照便于引用和抽取的方式来组织，而不是传统的关键词排名逻辑 [fp8.co]。泛泛而谈的 GEO 与 SEO 对比，很少能讲到这么具体。

关于 Simaia

Simaia 是一支专为这场分野中的海外一侧打造的智能体（agentic）营销团队：帮助 B2B 品牌获得 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 的引用与推荐。Simaia 会针对这五大模型开展 AI 搜索审计，梳理出每个模型在客户所在品类中信任哪些英语信息源和平台，然后撰写并投放相应内容，包括网站博客、新闻稿、LinkedIn 帖子等，以赢得真实的引用，而非凭猜测行事。对某家全球纺织制造企业客户而言，这套方法在两个月内将询盘量提升了十倍，并使 AI 机器人访问量同比增长了 3.5 倍。如果品牌在中国市场的可见度已经很强，但来自 AI 搜索的海外获客渠道却很单薄，这正是 Simaia 所要弥补的差距。欢迎联系我们。

参考资料

1. AI Search Visibility in China | GEO Strategy for B2B Brands (nbhagency.com)

2. Chinese AI Models Compared: DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi (2026) (geotoolbox.ai)

3. AI Search Optimization in China: The 2026 GEO Guide – iClick Interactive (i-click.com)

4. China GEO: How AI Search Is Changing Content Visibility | Nanjing Marketing Group (nanjingmarketinggroup.com)

5. Where AI Models Get Their Sources: A GEO Data Map (fp8.co)