760 亿次 AI 使用背后，企业正在低估一种新的品牌竞争

导读

2026 年 11 月 9 日，Graphite 发布了最新研究报告《The State of Gen AI》。报告中的数字相当惊人。

• 全球六大生成式 AI 产品每月产生约 760 亿次使用会话，同比增长 37%；
• ChatGPT 占据其中 81.2% 的份额；
• Claude 同比增长 1901%；
• 全球 AI 引荐流量同比增长 92%。

与此同时，Google AI Overviews 已经出现在约 64% 的美国 Google 搜索中。这些数据足以证明，AI 已经成为一个具有庞大规模的信息与任务处理环境。

但报告中还有一个看似矛盾的发现：尽管 AI 的使用规模如此庞大，AI 引荐流量在网站总流量中的平均占比仍然不到 1%。

这意味着什么？如果只看网站分析工具，我们可能会认为 AI 对企业获客的影响仍然非常有限。但如果 AI 已经在越来越多的信息查询、产品研究和方案比较中发挥作用，那么仅仅统计来自 AI 平台的点击，就可能无法完整描述企业所处的竞争环境。

这里出现了一个值得所有依赖线上增长的企业认真思考的问题：

Graphite 的报告没有直接回答这个问题，却提供了足够重要的线索。

01 | AI 已经不是小众渠道，但它的影响并不等于网站流量

先看 AI 的规模：使用量增长很快，但使用量只是第一层信息。

截至 2026 年 9 月，ChatGPT、Gemini、Claude、Grok、Perplexity 和 DeepSeek 六大产品的全球月使用会话总量已经达到约 760 亿次，与 2025 年同期相比增长了 37%。

更值得注意的是，这种增长并非来自单一产品。Claude 的全球使用会话同比增长 1901%，Gemini 增长 182%，Grok 增长 123%。ChatGPT 虽然仍然保持绝对领先，但竞争者正在快速扩大各自的使用规模。

Graphite 还发现，全球 89% 的 AI 使用会话发生在移动设备上，包括移动应用和移动网页。这些数字说明，AI 已经不再只是少数专业用户偶尔打开的工具，而是正在进入更广泛的日常使用场景。

但从企业增长角度来看，760 亿次会话不等于 760 亿次商业需求，更不等于 760 亿次购买决策。用户可能用 AI 写邮件、生成代码、学习语言、整理资料，也可能用它寻找服务商、研究软件产品或比较解决方案。不同任务对企业的商业价值完全不同。

因此，企业不能直接从 AI 的整体增长推导出自己的获客机会。真正值得研究的是：在与自身业务相关的需求中，AI 正在承担什么角色？

• 一家 B2B SaaS 公司可能更关心用户如何比较不同解决方案；
• 一家专业服务企业可能更关心潜在客户如何研究服务商的能力和可信度；
• 一家开发者工具公司则可能更关心 AI 如何回答技术选型与集成问题。

同样是 AI 使用增长，不同企业面临的机会可能完全不同。这意味着，GEO 的起点不应该是追逐所有 AI 流量，而应该是识别那些真正影响业务竞争的 AI 使用场景。

02 | AI 引荐流量增长 92%，为什么网站仍然很难看到它的影响？

因为引荐流量只记录“点击进入网站”的行为，而用户通过 AI 获取信息，并不一定需要点击。

Graphite 发现，全球 AI 引荐流量同比增长了 92%，这是一个非常高的增长率。但在其网站流量分析中，AI 引荐流量的平均占比仍不足 1%。乍看之下，这似乎说明 AI 对网站获客的重要性仍然有限。

设想一家提供客户支持软件的企业。一位潜在客户向 AI 提问：

AI 可能直接整理出几家供应商的优势、局限和适用场景。用户阅读后，没有点击任何引用链接，而是在第二天直接搜索其中一家公司的品牌名称，进入官网并预约演示。在网站分析工具中，这次访问可能被归入品牌自然搜索，但 AI 可能参与了用户的前期研究。

反过来，也可能存在另一种情况：用户原本就知道这家公司，只是通过 AI 确认自己的选择。这两种情况在传统引荐数据中都难以区分。

因此，AI 引荐流量低，不足以证明 AI 对品牌认知和购买研究的影响也低。但同样需要谨慎：不能把所有品牌搜索、直接访问或转化增长都归因于 AI。真正的问题不是 AI 一定贡献了多少隐藏转化，而是现有数据无法完整识别它究竟贡献了多少。

Graphite 将这一现象称为 AI Attribution Gap，即 AI 归因缺口。在与自动化平台 n8n 合作的一项案例研究中，Graphite 对比了 AI 引荐转化与用户自行报告的来源，发现前者只相当于相关转化的一小部分。这项研究提供了一个有价值的线索，但 Graphite 也明确表示，单一案例不足以推导出整个市场的普遍结论。

03 | 更大的变化：AI 正在进入原有搜索行为，而不是只创造新的搜索渠道

如果说 AI 引荐流量揭示了测量问题，那么 Google AI Overviews 的增长则说明，AI 的影响范围可能远超独立聊天产品。

Graphite 的数据显示：2025 年 9 月，AI Overviews 出现在约 23% 的美国 Google 搜索中；到了 2026 年 8 月，这一比例已经达到约 64%。也就是说，在报告统计的美国 Google 搜索中，大约三分之二会触发 AI Overview。

这对企业意味着什么？过去，用户搜索一个问题，通常需要从搜索结果中选择网页，进入网站获取答案。而在包含 AI Overview 的搜索结果中，部分信息可能已经被整合在搜索页面上，用户是否点击、点击哪些来源，以及是否继续搜索，都可能发生变化。

值得强调的是，AI Overview 出现率不等于零点击率。Graphite 的这组数据本身也没有证明某个行业的自然搜索点击下降了多少。但它揭示了一个重要事实：企业的内容可能在用户没有离开搜索结果页的情况下，参与了信息获取过程。这使得传统 SEO 的评估方式面临新的挑战。

假设一家企业发布了高质量的行业研究。过去，它可能主要通过搜索排名、自然流量和页面转化衡量这份研究的价值。现在，这份研究还可能成为 AI 回答的参考来源。用户可能直接阅读 AI 的总结，也可能通过其他方式记住其中的品牌。

这不意味着点击不再重要。对于许多企业来说，自然搜索流量仍然是重要的增长资产。真正的变化在于：搜索点击不再必然覆盖企业内容参与用户信息获取的所有方式。

因此，SEO 和 GEO 不应该被简单理解成两个互相替代的渠道。更值得研究的是，同一份内容如何同时服务于搜索发现、AI 信息理解和真实业务转化。

04 | ChatGPT 仍然领先，但企业不能只根据平台市场份额制定 GEO 策略

平台的整体使用规模，并不能直接代表它对某一家企业的商业价值。

Graphite 报告显示，ChatGPT 占据六大独立 AI 产品全球使用会话的 81.2%，仍然拥有明显的规模优势。但另一组数据值得同时观察：在全球 AI 引荐流量中，ChatGPT 占比约 60%，Gemini 为 14%，Claude 为 10%。

注：81.2% 的会话份额与上述引荐流量占比统计范围不同，不能直接用来计算各平台的导流效率。

不同平台的用户任务、回答方式、引用机制和外部链接行为可能不同。而且，AI 的影响已经不局限于独立聊天产品。Graphite 发现，2026 年 8 月，Google AI Mode 在美国获得约 4.91 亿次网页访问，规模已超过独立 Gemini 产品同期约 3.60 亿次的美国使用会话。虽然两者统计口径不同，但这一现象说明：AI 也可以通过原有搜索入口触达用户。

这对 GEO 策略提出了一个具体要求。企业不能只问：“我们在 ChatGPT 中出现了多少次？”还应该问：“当目标客户在不同 AI 平台中提出相同的业务问题时，我们的品牌表现是否一致？”

例如，一家项目管理 SaaS 企业可以围绕以下需求进行研究：

• 适合远程团队的项目管理软件
• 适合 100 人以上企业的项目管理解决方案
• 支持 Jira 集成的项目管理平台
• Asana 与 Monday.com 的替代方案

这些问题背后的用户意图并不相同。如果品牌在宽泛的产品推荐问题中表现良好，却在最符合其产品优势的细分场景中长期缺席，那么总体曝光量可能掩盖了真正的竞争问题。

05 | 企业可能需要把 GEO 从「内容优化」升级为「竞争诊断」

当 AI 的使用规模不断扩大、搜索入口逐渐融合、引荐流量又无法完整衡量影响时，最容易犯的错误，就是直接把 GEO 理解成一种新的内容生产任务。

• 为了让 AI 推荐品牌，增加更多博客文章；
• 为了提高 AI 引用，批量生成 FAQ；
• 为了覆盖更多问题，扩大关键词和提示词数量。

这些工作不一定没有价值，但如果没有先识别品牌为什么缺席，它们可能无法解决真正的问题。企业在 AI 回答中表现不佳，至少可能存在四种不同原因：

1. 品牌没有被识别为相关候选。例如，一家软件公司在某个细分行业拥有成熟客户，但 AI 在回答相关选型问题时始终没有提到它。这时需要调查的是：品牌的产品定位、适用场景和市场证据是否足够清晰？
2. 品牌被提及，但信息不准确。例如，AI 使用过时的定价、错误的集成能力，或者把已经上线的功能描述为尚未支持。这类问题的优先级可能高于增加曝光量，因为错误信息可能直接影响用户判断。
3. 品牌被识别，但竞争对手拥有更充分的证据。例如，AI 能找到竞争对手的独立测评、客户案例、技术文档和第三方讨论，却很难找到关于该品牌的可靠资料。这时问题可能不在于页面是否包含足够多的关键词，而在于品牌能否提供可核实的信息。
4. 品牌在大量泛化问题中出现，却没有覆盖关键需求。例如，企业在“最佳营销软件”之类的宽泛问题中偶尔被提及，但在与自身核心客户高度相关的具体场景中没有竞争力。这时单纯提高总提及次数，未必能改善业务结果。

这些问题需要不同的解决方案：有些需要调整网站内容，有些需要完善产品信息和技术文档，有些需要积累真实案例和第三方证据，有些则需要重新理解竞争定位。

因此，GEO 不应该只是“让 AI 多提到品牌”。更成熟的 GEO 工作，是持续发现品牌在高价值 AI 问题中的竞争缺口，并针对缺口进行可验证的改善。

06 | 企业如何判断自己的 GEO 优化是否真正有效？

答案不是放弃测量，而是把测量拆成三个层次。

这三层测量并不是为了让 GEO 变得复杂，恰恰相反，它们能够避免两个极端：

• 不能因为 AI 引荐流量小，就否认所有 GEO 价值；
• 也不能因为 AI 提及次数增加，就直接宣称收入增长。

真正值得信任的 GEO 成效，应该能够说明：优化了什么、竞争表现改变了什么，以及哪些商业结果有证据支持。

07 | Graphite 的报告还揭示了一个更长期的问题：AI 增长很快，但增长路径并不稳定

AI 市场并不是沿着一条稳定、可预测的增长曲线发展。

Graphite 的研究还有一组值得企业关注的数据。2024 年初至 2025 年中，全球主要 AI 产品的使用会话快速增长；但在 2025 年下半年，全球使用会话总量仅增长约 2.3%，进入明显的平台期；到了 2026 年，增长重新加速。

不同产品的轨迹也存在巨大差异：Claude 快速崛起，Gemini 经历增长与短期回落，Grok 从峰值下降，Perplexity 则出现较明显的收缩。

对于企业来说，这会带来一个容易被忽视的风险：如果 GEO 策略建立在某个平台当前的流量规模或某种固定的回答模式上，策略本身可能很快过时。

因此，企业需要的不只是一次性的 AI 可见度审计，更重要的是建立持续观察机制：

• 哪些平台正在成为目标客户的重要信息入口？
• 哪些业务问题的回答发生了明显变化？
• 品牌和竞争对手的表现是否出现结构性差异？
• 新的内容和证据是否改善了这些表现？

这种持续监测并不意味着企业需要每天追逐算法变化。它意味着，企业应该把 AI 信息环境当作一个会不断变化的竞争市场，而不是一次优化就可以长期保持不变的排名系统。

结语：GEO 的真正价值，不只是获得更多 AI 流量

Graphite 的《The State of Gen AI》呈现出一个值得企业认真理解的市场现实。

一方面，AI 已经拥有庞大的使用规模：六大产品每月约 760 亿次使用会话，全球 AI 引荐流量同比增长 92%，Google AI Overviews 也已经覆盖大量搜索场景。另一方面，AI 引荐流量在网站总流量中的平均占比仍然很小。

这两种现象并不矛盾。因为 AI 可能参与了用户获取信息和研究解决方案的过程，却未必产生能够被传统网站分析工具识别的直接点击。但这种可能性不能自动转化为商业价值，企业仍然需要通过真实数据和持续实验，判断 AI 对自身业务究竟产生了什么影响。

因此，GEO 的价值不应该仅仅被定义为获取一个新的流量来源。它还涉及一个更基础的竞争问题：

对于依赖线上增长的企业来说，这值得被持续研究。因为未来的品牌竞争，可能不仅发生在搜索结果排名、广告展示和网站转化页面上，也可能发生在用户尚未访问任何企业网站、正在通过 AI 建立对市场的初步理解时。

企业真正需要建立的，不是一套追逐 AI 热点的短期技巧，而是一种能够持续识别竞争缺口、改善品牌信息质量，并验证业务结果的能力。

AI 使用量告诉我们市场正在发生什么。GEO 则需要帮助企业回答：在这个市场变化中，我们的竞争位置究竟发生了什么？

数据来源与说明

本文数据来自 Graphite《The State of Gen AI》（2026 年 11 月 9 日），报告主要基于 Similarweb 数据。本文关于 GEO 策略与竞争诊断的建议为基于研究数据的经营分析，不代表 Graphite 已验证所有相关商业因果关系。

1. Graphite，《The State of Gen AI》，2026 年 11 月 9 日。