為什麼每次提問，ChatGPT 和 Google AI 提到的品牌都不一樣。

研究發現了什麼

2025 年 11 月和 12 月，約 600 名志願者向 ChatGPT、Claude 和 Google 的 AI 提出了同樣的 12 個推薦請求，問的是美國西海岸的癌症治療醫院、適合軟體初創公司的雲服務商、新出版的科幻小說等。他們共收集了 2,961 條回答。這項研究由 SparkToro 的 Rand Fishkin 與 Gumshoe 的 Patrick O'Donnell 共同開展，Gumshoe 是一家銷售 AI 追蹤服務的公司（SparkToro）。

名單很少一致。ChatGPT 或 Google 的 AI 在 100 次嘗試中給出相同品牌名單的次數不到一次；品牌相同且順序也相同的情況，大約每 1,000 次才出現一次。有些回答提到 2 到 3 個品牌，有些則提到 10 個或更多。

但有些品牌還是一再出現。洛杉磯的醫院 City of Hope 出現在 71 條關於癌症治療的 ChatGPT 回答中的 69 條裡，但只有 25 條把它排在第一位。在選擇不多的領域，比如雲服務商，領先的名字出現在大多數回答中；在選擇很多的領域，比如小說，名字則很分散。

回答為什麼會變

模型挑選每個詞都帶有一定的隨機性。AI 模型一次寫一個詞，從一串可能的下一個詞中挑選。一個叫作「溫度」的設定決定它多常挑選可能性較低的詞。只要溫度高於零，兩次執行就可能很早便分道揚鑣，最終提到不同的品牌。在我們的溫度講解中親眼看看這個過程。

即使溫度為零，回答也會漂移。2025 年 9 月，Thinking Machines 的研究人員讓一個開源模型介紹 Richard Feynman，問了 1,000 次，溫度設為零。結果得到了 80 種不同的回答。所有 1,000 條回答的開頭都一樣，接著有 992 條說 Feynman 出生於Queens, New York，8 條說是New York City。研究人員追查到問題出在伺服器上：結果會隨著伺服器當時正在處理的其他請求數量而變化（Thinking Machines）。

回答背後的搜尋變了。對於很多問題，AI 助手會先在網上搜索。Google 表示，它的 AI 模式和 AI 概覽可能會針對一個問題，在多個子主題和資料來源中執行若干相關搜尋（Google）。不同的搜尋會找到不同的頁面，而不同的頁面會提到不同的品牌。

提問的人不同。志願者使用的是他們自己的帳戶和設定。研究沒有控制他們的所在地、裝置或聊天記錄，作者也把這一點列為侷限。

這對您的品牌意味著什麼

研究的作者最終認可了一種衡量方式：在對同樣的問題執行幾十到幾百次之後，提到某個品牌的回答所佔的比例，用他們的話說，是「一個合理的指標」。而品牌在某一份名單中的位置則不是：他們說，任何給出「AI 排名位置」的工具都「滿紙胡言」。

• 把一條回答當作一次抽樣。同事看到您被提到或被漏掉，只是看到了眾多結果中的一個。
• 統計您被提到的頻率，覆蓋您的客戶會問的問題，並多次提問。
• 看幾週的趨勢，而不是某一天。週二的下滑可能只是噪聲。
• 不僅要看您是否出現在回答中，還要讀一讀回答是怎麼說您的。

Visibian 會按計劃（每天或每週）提出您的問題，並在每個數字周圍顯示一個區間，讓您分辨真實的變化和噪聲。其餘內容請看如何衡量 AI 可見度。

這項研究無法告訴您的

作者表示，這項研究未經同行評審，他們也不是專業研究人員。其中一位作者就職於一家銷售 AI 追蹤服務的公司，他們對此作了披露。研究覆蓋了三個 AI 助手、12 個問題，為期兩個月，更新的模型表現可能不同。研究沒有考察回答如何描述每個品牌。

以上數字均來自研究本身。我們於 2026 年 10 月 30 日閱讀了已釋出的報告。