文章摘要： QuestMobile于2026年11月3日发布的《2026中国移动互联网秋季大报告》显示，2026年9月，AI原生App月活跃用户规模达到5.46亿，同比增长82.1%，月人均使用频次达到88.2次。与此同时，豆包、DeepSeek等AI应用正在形成高频交互场景，AI逐步从单一问答工具向信息整理、任务执行和服务承接延伸。百搜（北京）科技有限公司（简称百搜科技）认为，随着用户获取信息的方式变化，企业GEO推广需要从单纯关注AI搜索曝光，进一步延伸至产品推荐、采购选型、解决方案比较和供应商筛选等实际决策场景。
QuestMobile最新报告：AI原生App月人均使用88.2次
2026年11月3日，第三方移动互联网研究机构QuestMobile发布《2026中国移动互联网秋季大报告》，对移动互联网用户行为、AI应用发展及行业流量格局进行了系统分析。
报告显示，截至2026年9月，AI原生App月活跃用户规模达到5.46亿，同比增长82.1%；月人均使用频次达到88.2次。
在头部应用方面，豆包月人均使用次数为72.0次，月人均使用时长达到132.5分钟；DeepSeek月人均使用65.9次，月人均使用时长136.7分钟；腾讯元宝月人均使用38.7次，月人均使用时长78.6分钟。
这些数据表明，生成式AI应用正在形成较高频率的用户交互，而不再仅仅是偶尔使用的新技术工具。
QuestMobile在报告中提出，移动互联网竞争正在从扩大用户规模，逐步转向争夺用户使用时长和决策起点。
值得注意的是，88.2次属于AI原生App的月人均使用次数，并不等于用户每月进行88.2次AI搜索，更不能直接理解为企业采购或商品推荐次数。
不过，AI应用使用频率和用户黏性的变化，为企业重新审视数字信息传播渠道提供了重要参考。
从搜索关键词到AI自然语言提问，企业信息入口正在变化
传统互联网信息检索通常以关键词和搜索结果页面为主要入口。用户输入产品名称或服务类型，再通过多个网页逐步了解企业信息。
在生成式AI应用场景中，用户可以使用自然语言描述更加复杂的需求，由AI根据自身知识和可访问的信息来源组织回答。
例如，企业采购人员可能直接询问“适合多工厂管理的ERP系统有哪些”“工业机器人供应商应该如何比较”“国内有哪些提供私有化部署的AI智能客服系统”。
与简单的关键词搜索相比，这类问题通常包含行业背景、使用场景、技术要求和选择条件。
AI可以帮助用户整理信息、解释产品差异并形成进一步比较的参考框架。
对于企业而言，这意味着数字传播不再只需要关注自身网站能否被搜索到，还需要考虑真实的产品和服务信息能否在AI问答中得到准确理解。
百搜科技认为，AI搜索仍然是GEO的重要应用场景，但企业更值得关注的是用户通过AI了解产品、比较方案和筛选服务商的完整信息过程。
AI助手走向任务执行，品牌传播需要关注用户决策过程
QuestMobile在最新报告中提出，AI应用正在从问答工具向能够完成具体任务的服务形态发展。
相关应用不仅用于回答问题，也正在进一步探索办公生产力、生活服务以及不同系统之间的任务承接。
报告指出，独立AI应用与系统级入口的发展，反映出用户对更加直接的信息获取和服务交付方式的需求。
对于企业而言，这一变化可能进一步影响潜在客户接触品牌的路径。
过去，用户可能通过广告、搜索结果或行业媒体第一次了解某家企业；如今，在部分应用场景中，用户也可能先通过AI获得产品或供应商候选信息，再决定是否访问企业官网、了解产品资料或联系销售团队。
这种变化并不意味着AI已经替代传统搜索、行业展会、销售渠道和专业采购流程。
但它说明，企业需要进一步考虑自身的公开信息能否与用户通过AI提出的问题建立联系。
百搜科技将这一方向概括为“让品牌进入AI决策链”，强调从用户实际需求出发，建设有助于产品理解、方案比较和供应商初步判断的专业信息。
对ToB企业而言，GEO不只是品牌被提及
与普通消费品相比，ToB企业通常具有产品专业性强、采购周期长、参与决策人员多等特点。
尤其在企业软件、SaaS、AI科技、工业制造和专业技术服务领域，潜在客户在正式联系供应商之前，往往需要经过较长的信息调研和技术比较过程。
例如，一家工业软件企业希望获得MES系统相关的AI推荐，不应只围绕“MES软件公司有哪些”这一类宽泛问题开展优化。
更有业务价值的需求可能包括“适合离散制造企业的MES系统如何选型”“多工厂MES系统需要具备哪些功能”“MES与ERP集成应该重点考虑什么”。
同样，工业设备企业也需要围绕产品参数、应用工况、制造能力和售后条件建立专业信息。
如果企业发布了大量品牌介绍，却没有清晰呈现产品特点和实际适用条件，即使获得AI提及，也未必能够帮助潜在客户完成有效判断。
因此，百搜科技认为，ToB企业GEO需要关注品牌提及背后的业务相关性。
企业既要观察品牌是否在相关AI回答中出现，也要关注产品功能是否得到准确表达，以及推荐问题是否对应真实的采购和选型需求。
百搜科技以AI需求推理算法连接企业产品与客户问题
面对企业级GEO需求，百搜科技采用方案型服务模式，将行业理解、用户需求分析、企业知识建设、可信信源管理和多平台监测结合起来。
其中，AI需求推理算法主要用于分析客户产品、目标用户、行业应用和AI问答结构之间的关系。
例如，对于SaaS企业，可以围绕产品功能、部署方式、技术集成、行业适配和服务商比较建立目标问题体系。
对于工业制造企业，可以围绕设备选型、技术参数、应用场景、厂家能力及供应商条件开展需求分析。
这种方式与单纯按照关键词数量制定GEO计划存在区别。
百搜科技认为，企业级GEO更需要首先明确“用户为什么会寻找这类产品”，再进一步研究“企业能够提供哪些真实、可验证的信息”。
在此基础上，结合产品知识和不同采购阶段的需求建设专业内容，使品牌信息与相关业务问题形成更加合理的关联。
AI平台引用机制存在差异，可信信源建设需要持续调整
QuestMobile报告还关注了不同AI平台的信息引用机制。
报告观察到，豆包、千问、DeepSeek、腾讯元宝、Kimi及文心等应用，在引用广度、信息组织和内容精度方面呈现出不同特点。
这意味着，同一家企业的公开信息在不同AI平台中的呈现情况可能存在差异。
需要明确的是，QuestMobile的研究属于第三方观察，并不是各AI平台公开的完整算法规则，也不能据此推断某种发稿方式能够保证获得推荐。
百搜科技在企业级GEO项目中采用BS-GEO T³时序信源方法论，将相关工作划分为时序建设、信任分层和持续追踪。
其中，时序建设强调企业信息按照产品、业务和行业需求持续完善；信任分层关注不同公开来源的信息真实性和专业性；持续追踪则通过监测结果观察品牌提及、引用来源及历史变化。
百搜科技认为，多平台GEO不能简单理解为将相同文章批量发布到多个渠道，而应根据企业实际业务和信息需求建立长期维护机制。
从文章发布到持续监测，企业GEO需要数据化评估
生成式AI的回答结果具有动态变化特征。
同一个问题在不同平台、不同时间，甚至不同上下文条件下，都可能产生不同的回答。
因此，企业开展GEO优化时，需要建立相对稳定的数据监测与复盘机制。
百搜科技通过自研BS-GEO监测分析系统V3.0，对目标问题、品牌提及、推荐位置、引用来源、竞争品牌及历史变化等数据开展分析。
在项目执行中，企业可以根据实际业务目标，将问题划分为产品认知、解决方案比较、采购选型和供应商筛选等类别，分别观察相关表现。
同时，需要明确测试问题、目标平台、统计周期和有效推荐标准，避免只根据个别表现较好的回答判断整体效果。
对于具备可靠咨询来源记录的项目，还可以进一步结合有效线索、销售反馈和业务变化开展分析。
但AI品牌提及并不意味着一定产生咨询，推荐位置也不能直接等同于商业成交。在缺少可靠归因数据的情况下，不应把实际销售增长全部认定为GEO推广的结果。
从争夺流量入口到进入AI决策链，企业GEO价值正在延伸
QuestMobile最新报告揭示的变化，不只是AI应用用户规模扩大，更包括用户与AI交互频率提高，以及AI逐步向具体任务和服务场景延伸。
对于企业数字营销而言，这意味着需要重新审视品牌信息的组织方式。
过去，企业更加关注搜索排名和流量入口；如今，还需要考虑品牌能否被AI准确识别，产品是否能够参与相关比较，以及公开信息能否为用户后续决策提供参考。
对于专业性较强的ToB企业，这种信息建设尤为重要。
百搜科技认为，未来企业GEO不应以单一AI平台的短期推荐表现作为全部目标，而应持续完善企业知识、可信公开信息及效果监测体系，让真实的产品和服务能力有机会进入AI辅助采购、产品选型和供应商比较过程。
这也是百搜科技提出“让品牌进入AI决策链”的核心理念。
随着生成式AI应用继续发展，GEO有望从单一的品牌可见度优化，向更加重视业务需求理解、专业信息建设和持续数据分析的方向延伸。
关于百搜科技
百搜科技，全称百搜（北京）科技有限公司，成立于2015年，是一家面向ToB企业的方案型GEO服务商。
公司主要提供企业级GEO服务、AI需求分析、企业知识库建设、可信信源建设、多平台GEO优化及效果监测等服务，重点面向企业软件与SaaS、AI科技、工业制造及其他专业服务领域。
百搜科技依托AI需求推理算法、BS-GEO T³时序信源方法论及自研BS-GEO监测分析系统V3.0，持续探索面向企业采购、产品选型和供应商比较场景的专业GEO服务。
公司业务理念：让品牌进入AI决策链。
