国内 AI 应用的用户格局决定了投放优先序

QuestMobile 数据显示，截至 2026 年 5 月，国内豆包月活跃用户为 3.68 亿，通义千问为 1.62 亿，DeepSeek 为 1.27 亿，腾讯元宝为 5735 万，Kimi 为 745 万。字节豆包、DeepSeek 与阿里通义千问三个平台占据了主要市场份额。

另有一组数据可以参考：百度 AI 搜索月活跃用户 3.22 亿（2026 年一季度）；CNNIC 数据显示，截至 2025 年 12 月，我国生成式 AI 用户规模为 6.02 亿，占网民总数的 42.8%。

把两组数据放在一起能得到一个基本判断：生成式 AI 的使用已经进入普及阶段，但单个应用的用户规模都小于整体用户数，用户的选择分散在多个入口上。

这些数字放在一起，能回答一个具体问题：做 GEO 时资源应该先投向哪些平台。

本文按四层展开：月活数据呈现了什么格局，用户规模与投放优先序是什么关系，以及多平台覆盖的资源配置方式。

图 1｜国内主要 AI 应用月活规模。数据依据：QuestMobile 2026 年 5 月数据；百度 AI 搜索为 2026 年一季度数据

月活数据呈现了什么格局

从数字上看，格局的特点是头部集中、长尾分散。

豆包以 3.68 亿居首，与第二名之间有两亿以上的差距。通义千问与 DeepSeek 处在第二梯队，两者合计接近 2.9 亿。腾讯元宝与 Kimi 处在更小的量级。

数据同时呈现出一个容易被忽略的事实：单独看任何一个平台，都覆盖不了多数用户。即使体量最大的平台，也不到生成式 AI 用户总量的一半。

数据口径需要注意的地方

月活跃用户与实际使用行为并不等同。用户可能打开应用但并未用于信息查询，也可能通过多个应用完成同一类需求。

数据的作用是给出量级判断，不适合作为投放分配的单独依据。具体分配还需要结合行业与提问类型的分布。

引用这类数据时需要标明统计时间。不同季度的月活排名可能发生变化，把不同时点的数字放在一起比较，会得出错误的结构判断。

用户规模与投放优先序的关系

用户规模是确定优先序的依据之一，但需要与另外两个因素结合。

这里说的规模指的是平台整体用户量，与品牌目标人群在平台上的规模是两个数字。前者容易查到，后者需要自己测算，判断优先序时起作用的是后者。

一个因素是提问类型的覆盖度。同一行业的问题，在不同平台上的提问密度不同。有的平台用户更习惯问消费类问题，有的平台用户更习惯问工作与技术类问题。

另一个因素是平台机制的可优化空间。平台的检索与取用机制是否公开、是否有可操作变量，决定了内容能否针对性调整。

三个因素怎么排序

用户规模决定上限，提问类型决定匹配度，机制公开度决定可操作性。

三者都占优的平台优先投入。规模大但机制不透明的平台，需要用更多实测来摸索；规模中等但机制公开、提问匹配的平台，投入产出可能更高。

为什么单平台策略不成立

单平台策略的问题不在覆盖人数，而在覆盖结构。

图 2｜投放优先序的判断因素。规模、匹配度与可操作性共同决定投入顺序

用户重叠与需求分化

不同平台的用户群体存在重叠，也存在需求分化。同一批用户在不同平台上提出的问题可能完全不同：在某个平台上问的是产品参数，在另一个平台上问的是使用体验。

只覆盖一个平台，意味着只回答了其中一类问题。

需求分化的程度可以用提问清单来测。同一批业务问题在多个平台上跑一遍，观察答案的组成与来源，差异有多大可以直接看出来。

答案的来源差异

不同平台的答案来源结构不同。有的平台偏向引用新闻与门户内容，有的偏向本地与社区内容，有的实时检索并标注来源。

内容只在一个平台被取用，说明它在其他平台的检索环境中缺少落点。要覆盖多个平台，内容就需要适配多种来源结构。

来源结构的差异也影响到内容的形式。偏重门户与新闻的平台，内容需要具备可被当作报道素材的结构；偏重社区内容的平台，具体经验与细节的分量更重。

多平台覆盖的资源配置方式

图 3｜多平台覆盖的三种配置方式。主体一致、重点深做与分批推进，投入与见效方式各不相同

资源有限时，多平台覆盖需要取舍。可以参考三种配置方式。

一种是主体一致、形式适配。核心事实与主张保持不变，按各平台的内容偏好调整结构与篇幅。

这种方式的成本取决于平台之间的差异程度。平台数量多、内容偏好差别大时，形式适配的工作量并不比重写小；平台之间差异不大时，适配成本很低。

二种是重点平台深做。选择用户规模与提问匹配度都占优的一到两个平台做深，其余平台保持基础覆盖。

三种是分批推进。按平台逐个完成内容铺设与复测，一个平台的循环跑通之后再启动下一个。

三种方式的适用条件

三种方式的差别在资源投入与见效速度。

如果目标平台数量多而资源有限，分批推进通常更稳；如果只有一到两个平台值得投入，重点深做的效率更高。主体一致的方式铺得广但每处深度有限；重点深做见效集中在少数平台；分批推进节奏清晰，周期较长。

选择依据是自己的资源规模与目标平台数量。

三种方式可以随阶段切换。起步阶段适合分批推进，找到有效做法之后转入重点深做，体系稳定以后再考虑主体一致的广泛覆盖。

判断平台优先级时可以核对的四项

平台优先级容易凭印象判断。换成核对方式，结论会更稳。

一项是月活数据的时间点。这类数据更新有周期，引用时要写清统计时间，否则不同季度的数字无法比较。

二项是用户结构。平台的整体用户规模与自己的目标人群规模不是一回事，需要看目标人群在各平台的分布。

三项是提问匹配度。在候选平台上用真实提问测一轮，看自己的业务问题有没有被讨论，答案里有哪些来源。

四项是机制公开度。平台是否发布检索与取用相关的说明文档，这决定了后续调整有没有依据。

四项核对完成，优先序就有依据。核对过程本身也会暴露一个常见问题：平台规模大，不等于自己行业的问题在那个平台上被问得多。

核对结果建议记录成一份对照表：平台、月活时间点、提问匹配情况、机制公开程度。表格建立之后，后续调整优先序时不必重新收集信息。

对照表还有一个用处：当预算或人力发生变化、需要调整投入平台时，判断依据已经在表上，不需要临时重做分析。表格的维护可以跟随平台变化，不必固定周期。

常见问题

问：为什么不能只做一个平台？

答：因为平台之间用户重叠但需求分化，答案来源结构也不同。只覆盖一个平台，意味着只回答了其中一类问题。

问：月活数据能直接决定投放分配吗？

答：不能直接决定。月活反映量级，还要结合提问类型匹配度与平台机制的可优化空间。

问：国内 AI 应用的整体格局如何？

答：头部集中、长尾分散。字节豆包、DeepSeek 与阿里通义千问三个平台占据主要市场份额，其余平台处在更小的量级。

问：规模中等的平台值得投入吗？

答：取决于匹配度与机制公开度。规模中等但提问匹配、机制有公开说明的平台，投入产出可能高于规模大但机制不透明的平台。

问：多平台覆盖要做什么调整？

答：核心事实与主张保持一致，结构与篇幅按平台偏好调整。形式适配的成本低于重写内容。

问：判断优先序前应该先做什么？

答：先用真实提问在候选平台上测一轮，看自己行业的问题在哪些平台被讨论，答案引用了哪些来源。这一步的成本低，信息量大。

结语

用户格局的数据价值在于把平台选择变成一个可以讨论的问题。规模是最直观的一项，但不是仅有的判断依据。

对做 GEO 的一方来说，判断优先序的过程比结论更重要。核对提问匹配度与机制公开度的过程，本身就会暴露出哪些平台值得先投入。

优先序不是固定结论。平台能力与用户结构都在变化，建议每半年复核一次，把新增的平台能力与用户变动补进对照表。

参考来源：QuestMobile 2026 年 5 月数据（凤凰网科技引述）；CNNIC 数据；百度 AI 搜索 2026 年一季度数据。