国内B2B买家在用AI挑供应商吗

国内企业对企业（B2B）买家是否已经普遍使用AI（人工智能）挑选供应商？目前还不能直接下这个结论。国内尚未出现与Gartner、Forrester同口径的B2B买家专项调研，但海外采购行为已经明显变化，国内使用生成式AI的人数也在快速增长。对供应商来说，GEO，即生成式引擎优化，已经从一个新概念变成需要提前评估的获客问题：当买家向AI询问某个品类有哪些可靠厂商时，你的品牌会不会出现在答案里？

能够确认的是，截至2025年12月，国内生成式AI用户已达6.02亿，普及率为42.8%，同比增长141.7%。不能确认的是，这6亿用户中究竟有多少人已经用AI调研供应商。因此，准确的判断不是“国内买家已经全面改用AI采购”，而是：使用条件已经具备，采购调研从搜索框转向对话框的趋势值得供应商现在开始跟踪。

海外B2B买家已经怎样使用AI

2025年至2026年的多项第三方数据，呈现出海外B2B采购调研的变化：

• 2026年3月发布的一项多源分析显示，73%的B2B买家会在采购调研中使用AI工具，样本覆盖6.8亿次AI引用。
• Forrester与6sense在2025年的联合调研显示，89%的B2B买家把生成式AI列为采购研究的首要自助信息源。
• 采购团队中，94%的人每周至少使用一次生成式AI。
• Gartner在2026年3月披露，67%的B2B买家偏好没有销售代表参与的采购体验。
• G2在2026年的数据中指出，51%的买家最近一次采购调研从AI聊天框开始，而不是从搜索引擎开始。

这些变化影响的首先不是签合同，而是供应商筛选。买家可以先让AI整理厂商名单，再比较规格、产能、认证和公开评价，最后才联系少数候选企业。当AI的回答只列出三五家供应商时，没有被提及的企业可能无法进入后续的对比、询价和尽调环节，而且供应商通常不会知道自己在哪一步被排除。

这也是为什么AI带来的变化不能只看流量。它改变的是买家第一次接触供应商信息的方式，以及候选名单形成的过程。

国内数据能说明什么，不能说明什么

国内目前没有查到与Gartner、Forrester同级、同口径的B2B买家专项调研。这意味着，不能把海外“73%的买家使用AI调研供应商”直接套用到国内。

但国内生成式AI的用户规模已经足够大。中国互联网络信息中心（CNNIC）第57次报告显示，截至2025年12月，国内生成式AI用户达到6.02亿，普及率为42.8%，同比增长141.7%。CNNIC此前披露的2025年6月数据为5.15亿。

工具端的数据也反映了使用范围。根据QuestMobile及媒体披露的2026年一季度行业数据，豆包月活跃用户约3.45亿，通义千问约1.66亿，DeepSeek约1.27亿，腾讯元宝约5735万。这些数字属于行业口径，未经第三方核验。

采购经理、技术负责人和企业经营者都可能包含在这些用户中。一个已经习惯用豆包查资料、用DeepSeek整理方案的人，在评估供应商时也可能询问“国内做这个品类的厂商有哪些”或“哪家供应商更可靠”。这是基于用户习惯变化作出的推断，不是已经得到国内专项调研确认的结论。

因此，海外数据说明采购行为已经发生变化；国内用户数据说明这种变化具备发生的条件。两者不能混为同一个结论，但都指向同一个提醒：供应商需要开始检查自己在AI答案中的实际表现。

AI参与采购的四个环节

AI目前主要参与B2B采购调研的四类工作。

第一类是发现供应商。买家询问“国内做X的主要厂商有哪些”，AI整理候选名单。这一步决定企业能否进入买家的初步视野。

第二类是辅助选型。买家要求AI比较不同厂商的规格、产能、认证、交期等信息，并生成对照表。

第三类是评价比较。AI可能综合企业官网、知乎讨论、行业媒体报道、百科词条和其他公开内容，归纳不同供应商的特点。只有企业官网上的自我介绍，通常不足以决定AI最终怎样评价一家企业。

第四类是合规核查。买家可以继续查询资质、认证和涉诉记录，判断供应商是否满足合作要求。

在这四个环节中，供应商能够主动改善的，是让准确、可核验的信息被AI检索、识别和引用。如果公开信息缺失、互相矛盾，或者只有宣传口号，AI就难以形成清楚的品牌判断。

海外买家可能在ChatGPT、Perplexity中询问“Top 10 suppliers from China”，也就是“中国十大供应商”；国内买家则可能在豆包、DeepSeek、腾讯元宝中询问“国内XX厂家推荐”。问题相近，但不同引擎检索和引用的信息来源并不完全相同，这也是国内外GEO执行方式存在差异的原因。

GEO和SEO是什么关系

SEO，即搜索引擎优化，主要通过改善网站内容和技术条件，让页面更容易被搜索引擎收录，并在搜索结果中获得更靠前的位置。

GEO同样要求内容能够被检索系统发现，但它更关注品牌能否进入AI生成的答案，并被引用或推荐。Google在2026年5月15日的公开表态是，为生成式AI搜索进行优化，本质上仍然属于SEO。换句话说，SEO没有失效，它仍是GEO的重要基础。

两者的主要区别如下：

维度	传统SEO	GEO
优化目标	让网页进入靠前的搜索结果并获得点击	让品牌和内容进入AI答案并被引用
主要识别单位	整个网页	可独立引用的段落或内容块
重点工作	关键词布局、页面收录、外链建设	事实密度、问答结构、第三方品牌提及
国内主要渠道	百度、搜狗等搜索结果	豆包、DeepSeek、腾讯元宝、文心等AI答案
常见见效周期	约3至6个月，属于行业口径	约1至3个月可能看到曝光变化，属于行业口径
主要指标	关键词排名、自然流量	AI引用率、品牌提及次数

这里的“自然流量”，是指用户通过未付费的搜索结果进入网站所形成的访问量。

搜索端的数据也说明了变化。Semrush在2026年4月对1000万个关键词进行研究后发现，Google的AI概览已覆盖48%的查询。Ahrefs在2025年12月基于30万个关键词的研究显示，当AI概览出现时，排名第一的自然搜索结果点击率下降58%。国内也有行业说法称，2026年初已有60%以上的查询触发AI概览，百度结果页开始出现AI摘要；这一说法属于行业口径，未经第三方核验。

过去，企业主要争取搜索结果中的靠前位置；现在，还要关注AI是否直接引用品牌。如果AI已经在搜索页面内给出完整回答，用户可能不再点击原网页。

国内AI引擎通常从哪里检索信息

海外GEO通常围绕独立网站、Wikipedia、Reddit和YouTube展开。5W Research的统计显示，Wikipedia与Reddit合计占美区ChatGPT引用来源的25%以上。

国内的信息来源结构不同。根据现有行业观察，不同AI引擎可能更常引用与自身内容生态关系较近的平台：腾讯元宝较常引用微信公众号，文心一言较常引用百家号和百度百科，豆包较常出现抖音和今日头条内容，Kimi和DeepSeek较常引用知乎，DeepSeek还会引用CSDN等技术社区。

这些对应关系属于行业口径，未经第三方核验，只能作为内容渠道选择的参考，不能理解为任何问题下都必然成立的固定规则。

如果做粗略对照，百度百科与Wikipedia都承担百科信息整理功能，知乎与Reddit、Quora都包含大量问答讨论，公众号与LinkedIn都可用于发布专业内容，B站与YouTube都以视频内容为主。这种对照只说明平台内容形态相近，不代表它们的检索机制和引用权重相同。

国内多家服务商和券商研报还归纳过一套四级信源体系：政府官网、行业协会和权威媒体处于第一梯队，被AI采信的概率相对较高；已备案的企业官网和优质自媒体被归入第三梯队；无备案站点和软文站可能被过滤。这是一套行业归纳框架，不是官方标准，也未经第三方核验。

另有行业观察认为，海外AI引擎直接引用SEO表现较好的企业独立网站较为常见；国内AI引擎更重视大型内容平台和具有公信力的媒体，企业官网被直接引用的比例相对较低。按照这一行业判断，国内企业可以优先完善公众号、知乎、百科、百家号、抖音、头条等平台内容，同时做好官网的基础收录。具体投入仍应以实际测试结果为准。

为什么现在值得开始测试

1. AI来源访问可能具有更高的转化效率

Semrush基于500多个高价值话题的统计显示，AI搜索流量的平均转化率约为Google自然流量的4.4倍。Ahrefs披露，其自身来自AI的访问量只占0.5%，却贡献了12.1%的注册量。

这里的“转化率”，是指访问者进一步注册、咨询或完成其他目标行为的比例。这些数据来自特定样本，不能直接推导出所有行业都会得到相同比例，但至少说明：通过AI主动寻找供应商的用户，可能已经完成了部分前期筛选。

2. 国内系统开展GEO的企业仍然较少

有行业观察称，国内约95%的同行尚未系统开展GEO，较早行动的时间窗口约为18个月。这两个数字属于行业口径，未经第三方核验，不能当作普遍事实引用。

一个公开可核的中国出海案例显示，某应用交付网络（ADN）厂商把内容统一调整为“问题—分析—结论—案例”结构，并同步发布到豆包、Kimi、DeepSeek等中文AI平台后，AI可见度从25%上升到88%，月合格线索增长388.9%。这里的“AI可见度”，指品牌在AI答案中被提及或引用的程度。

单个案例不能证明所有企业都能取得相同结果，但它说明，内容结构、发布渠道和公开信息完整度可能影响品牌在AI答案中的出现情况。

3. 可信内容需要持续积累

大模型的训练语料通常每6至18个月更新一次。今天发布的公开内容，有机会进入后续模型的训练或检索范围，其影响可能比一次实时检索引用更持久。

如果竞争对手长期积累了更多可核验的公开资料，AI在回答品类问题时就更容易优先识别和引用对方。后来者要改变这种信息差异，通常需要补充更多内容，并等待重新抓取、检索和引用。因此，企业不必急着大规模投入，但有必要尽早完成第一次基线测试。

企业现在可以从四步开始

第一步：测试当前基线

整理30个真实买家可能提出的问题，例如：

• 国内XX厂商推荐
• XX认证怎么核验
• A和B哪家交期更短
• 国内做XX产品的主要供应商有哪些

在豆包、DeepSeek、腾讯元宝和文心中分别测试，记录品牌是否被提及、答案引用了哪些来源、竞品出现了几家。多数企业第一次测试时可能接近零提及。无论结果高低，这组记录都可以作为后续比较的基准。

第二步：按照实际引用情况选择渠道

可以先参考行业观察中的平台倾向：公众号对应腾讯元宝，百家号和百度百科对应文心，知乎对应DeepSeek和Kimi，抖音和今日头条对应豆包。

但不要只按这张对应表执行。先看企业所在行业的真实测试结果，再决定内容发布渠道，因为上述平台偏好属于未经第三方核验的行业口径，并非固定规则。

第三步：提高内容的可引用性

内容可以采用问句标题，先给结论，再说明依据；数据要标明来源；复杂问题可以在文末增加常见问题解答。这样做的目的，是让每个段落表达一个完整问题和明确答案，方便AI按段落检索和引用。

同时要增加第三方信息。iProspect与Hallam的研究显示，品牌被第三方提及对AI引用的影响约为外链的3倍。seoClarity的数据中，品牌网络提及与品牌出现在AI答案中的相关系数为0.664，反链与AI答案出现的相关系数为0.218。

相关系数反映的是两个指标之间的相关程度，不能证明第三方提及必然导致AI引用增加。对国内企业而言，可以执行的工作包括争取行业媒体报道、在知乎专业回答中获得自然提及，以及发布包含真实数据的客户案例。

第四步：遵守生成内容标识和平台规则

《人工智能生成合成内容标识办法》自2025年9月1日起施行。AI参与生成的内容需要进行显式和隐式标识。

关键词堆砌、同质化抄袭、伪造权威信号和极限夸大，属于平台重点打击的四类做法。企业可以使用AI辅助起草，但数据、案例和来源仍需人工逐项核验，并按规定完成标识。

常见问题

国内有没有“73%的买家使用AI调研”这样的本土数据？

目前没有查到与Gartner、Forrester同级、同口径的国内B2B买家专项调研。能够确认的是，截至2025年12月，国内生成式AI用户已达6.02亿。引用时应把海外数据作为对照，国内采购行为只能标明为基于用户规模和使用习惯作出的推断。

客单价高、依赖关系和招投标成交，AI还会产生影响吗？

AI主要影响正式接触之前的背景调研。B2B决策通常涉及技术、财务等多个参与者，他们可能先用AI查询供应商资料。海外已有67%的买家偏好没有销售代表参与的调研体验。关系和招投标规则可能影响最终成交，AI则可能影响企业能否进入前期比较和正式沟通范围。

SEO和GEO需要分开做吗？

不必完全分开。两者都需要准确、结构清楚且能够被检索的内容。企业可以先解决官网和平台内容的收录问题，再增加适合AI引用的问答结构、事实信息和多平台发布。Google在2026年5月的公开口径也是：为AI搜索进行优化，本质上仍属于SEO。

企业官网较弱，还能在国内开展GEO吗？

可以。按照目前的行业观察，国内AI引擎较常引用公众号、知乎、百科和百家号等平台内容，独立官网被直接引用的比例相对较低。这一判断属于行业口径，不是所有引擎都无条件适用的规则。预算有限时，可以先完善平台内容，同时补充官网的基础收录和企业信息。

多久能看到变化？

行业常见说法是，GEO约1至3个月可能看到曝光变化，SEO约3至6个月可能看到排名变化，两者均未经第三方核验。公开案例中，从内容调整到AI可见度出现明显变化，多在3至6个月。任何“一个月保证进入AI答案”的承诺都需要谨慎核查。

用AI批量生产内容是否合规？

AI辅助创作本身可以使用，但《人工智能生成合成内容标识办法》要求对AI生成内容进行显式和隐式标识。合规做法是由AI辅助起草，人工逐项核验数据和来源，再按规定标识。恶意批量发布低质、重复或伪造信息的内容，属于平台打击对象。

怎样检查自己的品牌在AI中是什么形象？

可以先输入“介绍一下[公司全称]”，检查AI回答中的成立年份、主营品类和企业规模是否准确；再输入“国内[品类]厂商推荐”，观察自己的品牌是否出现，以及哪些竞品被提及。每月使用同一组问题重复测试并记录结果，就能形成一套基础的GEO监测数据。

国内B2B采购是否已经全面转向AI，目前没有足够的本土专项数据支持。但海外买家的行为变化、国内生成式AI的用户规模，以及AI对公开信息的整理能力，都说明供应商不能再只关注搜索排名和官网访问量。

更稳妥的做法不是先相信某个比例，也不是立即大规模发布内容，而是先用真实采购问题进行测试：品牌有没有被提及，信息是否准确，AI引用了哪些来源。把这些问题查清楚，再决定渠道和投入，企业对GEO的判断才有实际依据。