Profound 对美国真实用户的 AI 对话和浏览行为做了一次连接分析：当 ChatGPT、Gemini 或 Google AI Overviews 主动提到一个品牌后，用户在接下来 7 天访问该品牌官网的概率高于自己的近期基线，最高接近 2.5 倍。更容易被漏掉的，是其中绝大多数访问没有带 AI 来源参数。
很多品牌已经在记录“AI 有没有提到我”，下一步却卡在一个更实际的问题：提到之后，用户做了什么？如果用户没有直接点 AI 里的链接，而是几个小时后自己搜索品牌、打开浏览器历史或直接输入网址，普通分析工具很难知道这段旅程从哪里开始。
7 月 1 日，AI 可见度平台 Profound 发布《The AI mention effect》。这项研究把用户看到的 AI 回复，和同一个用户随后访问过的网页接在一起。它给市场团队的可用结论是：AI 提及可以带来真实的后续官网访问，但测量窗口要拉长，归因也不能只看一次点击。
一、这项研究到底测了什么
研究使用美国用户的双重自愿加入、隐私安全数据面板，覆盖 2026 年 1 月至 6 月超过 200 万次 AI 对话及相关浏览行为，平台包括 ChatGPT、Gemini 和 Google AI Overviews。数据被匿名化，文章只公布平台和行业层面的结果。
研究把“AI 曝光”定义得很窄：用户的提问里没有品牌名，AI 回复里却主动提到了这个品牌。用户随后访问同一品牌官网，才算一次匹配访问。用户在前一周已经搜索或访问过该品牌的记录会被排除，常见平台域名和泛流量域名也被过滤。
这样做是为了尽量排除一种情况：用户本来就想找这个品牌，AI 只是顺手重复了一遍。它测的是 AI 把品牌带进用户视野之后，用户是否更容易走到官网。
二、AI 提及后，7 天内的官网访问率都上升了
研究没有把“提到后访问”直接当成增量，而是用同一用户此前三个等宽的 7 天窗口，预测他本来会访问该品牌官网的基线，再和曝光后的 7 天访问率比较。
图：Profound 研究中的平台对比。误差线为按用户聚类的 95% 置信区间；数据为 2026 年 1—6 月美国样本。
三个平台的结果如下：
- Gemini：5.42% 对 2.21%，增加 3.21 个百分点，约为预测基线的 2.5 倍，95% 置信区间为 2.34—4.08 个百分点；
- Google AI Overviews：7.79% 对 4.83%，增加 2.96 个百分点，曝光量和绝对提升最大，置信区间为 2.76—3.17 个百分点；
- ChatGPT：6.39% 对 4.33%，增加 2.07 个百分点，约为基线的 1.5 倍，置信区间为 1.67—2.48 个百分点。
所以“哪个平台更好”没有一个脱离行业的答案。Gemini 的相对提升最大，Google AI Overviews 带来的访问量更大，ChatGPT 的提升在不同类别里更稳定。三个平台都出现了 AI 主动提及之后，用户访问品牌官网增加的现象。
三、访问通常不会立刻发生，UTM 也看不全
从 AI 回复到用户第一次访问品牌官网，20.5% 的访问发生在 1 小时内，42.0% 发生在 24 小时内。也就是说，仍有超过一半的首次访问发生在第一天之后，这正是研究使用 7 天窗口的原因。
图：首次官网访问的累计时间分布；在 7 天内确实发生过访问的曝光样本中，24 小时内占 42.0%。
不同平台的速度也不同：Google AI Overviews 在 24 小时内发生访问的比例为 45.7%，ChatGPT 为 38.7%，Gemini 为 30.0%。
研究还检查了首次访问是否带有 UTM 或其他 AI referral 参数。ChatGPT 的可识别参数在 1—4 月约占 1.0%，5 月升到 1.79%，6 月升到 2.47%；6 月数据尚不完整，只能作为方向性参考。这个变化与 5 月初 ChatGPT 让回答中的链接更容易点击的更新同时出现。
但即使在链接更容易点击之后，超过 97% 的后续品牌官网访问仍然没有 UTM。5 月 7 日前，ChatGPT 曝光后的访问率为 6.26%，基线为 4.26%，提升 2.00 个百分点；5 月 7 日后，访问率为 6.86%，基线为 4.71%，提升 2.16 个百分点。直接点击增加了一点，绝大多数影响仍然发生在下一次点击之后。
四、同一个平台，对不同行业的推动幅度不同
Profound 进一步按行业拆分了 7 天提升。金融服务在 Gemini 上增加 5.7 个百分点、相对基线增加 132%；零售在 Gemini 上增加 5.6 个百分点、相对基线增加 140%。软件在 Google AI Overviews 上增加 4.0 个百分点、相对基线增加 128%；电信在 Google AI Overviews 上增加 3.0 个百分点、相对基线增加 137%。
完整的行业数据是：
- 金融服务：Google AI Overviews +3.7 个百分点（+59%），ChatGPT +3.8（+59%），Gemini +5.7（+132%）；
- 零售：Google AI Overviews +3.5（+52%），ChatGPT +2.6（+38%），Gemini +5.6（+140%）；
- 软件：Google AI Overviews +4.0（+128%），ChatGPT +3.0（+59%），Gemini +3.6（+107%）；
- 电信：Google AI Overviews +3.0（+137%），ChatGPT +1.5（+85%），Gemini +2.3（+71%）。
“增加几个百分点”和“相对基线增加多少”是两种不同读法。前者更接近实际访问率的变化，后者更适合比较不同平台、不同类别的相对推动力。品牌应该按自己的品类选平台，不要把所有 AI 的曝光合成一个总分。
五、国内品牌不能直接照搬数字，但可以照搬测量方法
这份研究只有美国样本，覆盖的也是 ChatGPT、Gemini 和 Google AI Overviews，不能直接当成豆包、DeepSeek、通义千问等国内平台的访问提升率。国内品牌真正可以借鉴的是它的测量框架：把“看见什么”和“之后做什么”放进同一条用户路径里。
可以把指标分成三层：
- 可见度：用户问真实购买、比较或选型问题时，AI 有没有提到品牌，排在什么位置，卖点和限制是否说准确；
- 行为：提及后 1 小时、24 小时和 7 天内，官网访问、品牌搜索或咨询是否出现变化；
- 归因边界：这次访问有没有直接来源参数，是否可能通过搜索、书签或直接输入发生，不能因为没有 UTM 就认定 AI 没有作用。
MaxAEO 可以先帮助品牌看清第一层：不同 AI 平台如何提到你、如何描述你、引用了哪些来源。下面的界面示例是演示数据，它不代表本研究的流量结果，也不能替代网站分析工具。
图：MaxAEO 数据总览示例，用于观察品牌在 AI 回答中的可见度；图中数据为演示数据。
六、品牌今天应该怎么做
第一，给真实问题设定 7 天观察窗口。不要只记录 AI 回答当天有没有点击，至少把 1 小时、24 小时和 7 天的访问变化分开看。
第二，把 AI 提及当作一个需要验证的入口。记录平台、问题原文、回答时间、品牌是否由 AI 主动提出、引用来源和官网后续访问；如果用户上一周已经搜索过品牌，就不要把这次访问算成“AI 发现”。
第三，把平台和行业拆开复盘。先看自己的品类在哪个平台提升更明显，再决定内容、信源和监测预算放在哪里。可见度、后续行为和归因参数要放在一张表里，但不能把其中任何一项直接写成订单或收入。
这项研究是官网访问研究，不是购买或转化研究，也不是随机实验。它用用户自己的近期行为和曝光前趋势做了基线预测，却无法完全消除暴露用户与未暴露用户之间的选择偏差。它证明的是“AI 提及后更容易发生官网访问”，还没有证明每一次访问最终都会成交。
如果你也想知道自己的品牌在豆包、DeepSeek、Kimi、通义千问、腾讯元宝等 AI 平台里是否被提到、排第几、怎么被描述，电脑端可以进入 maxaeo.cn；手机端点击文中的小程序卡片，跑一次 AI 可见度诊断。读完这篇，建议先把“提及—访问—归因”三列加进你的周报，再决定要不要调整平台和内容预算。
