怎么让豆包、DeepSeek 这些中文 AI 引擎推荐你

实测结论：开关是语言，不是引擎

用英文问，中国引擎推荐中国产品的比例是 1.3% —— 和西方引擎一模一样。换成中文问，八个引擎一起动。

有两个引擎值得单拎出来：Claude 和 Kimi 在英文提问下推荐的中国品牌是零。Kimi 是国产模型，用英文问它，推荐名单里一个中国产品都没有。

这不是偏好问题。这是「引擎检索的语料本身按语言分层」的结果。一个只在英文世界里存在的品牌，在索引的中文那一侧就是不存在 —— 在任何一个引擎上都一样。

《Split Answer Report》，2026 年 7 月实测。每个引擎 48 次调用，单轮采样。

西方引擎的接口会返回引用链接，中文引擎一条都不返回：它给你答案，但不告诉你这答案是从哪来的。

所以西方那套打法 —— 看引用来源、然后去那些来源里争一个位置 —— 没法原样搬过来。在中文这一侧你是没有反馈信号的，这也让实测出来的提及率成了你唯一真正的仪表。

这同时意味着中文引擎的答案没法像 Perplexity 那样被审计。我们在报告里把它标成「不适用」而不是 0 —— 没测到不等于是零。

只有西方引擎公开引用来源，所以这是它们在整场实验（中英文合计）里的引用域名，不是「中文提问」的单独切片 —— 那个切片数据支撑不了，我们就不装作有。

即便如此也够说明问题：一场只有 12 个英文问题、12 个中文问题的实验里，两个中文技术社区并列第一，排在所有品牌官网前面。

这四个中文来源有个共同点：任何人注册就能发。

先知道能省几周。百度百科及百度系商业类目要中国大陆营业执照 —— 企业词条要工商全称，品牌词条要 CNIPA 商标。加拿大或美国公司两样都没有，而且没有外文创建通道。

国内地图平台是同一堵墙：POI 收录需要大陆经营主体和实体地址。

开着的是：接受个人注册的技术社区和内容平台。上面那张表里的引用，恰恰就是从这些地方来的 —— 这算个好消息，进得去的平台和被引用的平台是同一批。

你需要的是中文读者一看就知道是「写出来的」而不是「翻出来的」内容，并且挂在引擎抓得到的网址上。机翻出来的英文句式，对读者和它周围的语料来说都是外来物。另外，一个独立可索引的中文网址加上互指的 hreflang，胜过点一下才出现的语言切换 —— 引擎不会点。

取决于谁在问，不取决于你在哪。如果你有相当一部分买家是用中文提问的 —— 在大温这很常见 —— 那上面那条结论就直接落在你头上：他们拿到了答案，而答案里没有你。

这一轮不是。四个中文引擎各 48 次调用全部正常返回。失败全在西方那边：Grok 失败率 33.3%，ChatGPT 和 Claude 各 12.5%。这只是 2026 年 7 月那几天的一次测量，不是长期属性。

2026 年 7 月实测，8 个引擎、12 类 B2B 软件采购问题、单轮采样，走官方 API 而非各家消费级 App（App 端通常还叠了自家的搜索与推荐层）。数据集按 CC BY 4.0 开放在 /research/split-answer。

最后更新 2026-09-26.

Avowd 青眼实测十一个 AI 引擎怎么描述和推荐一个品牌，中英双语，然后去把它改过来。免费检测大约三十秒。