一句话答案：观察 7 个真实回答，看 B2B 制造企业问"怎么选 GEO 服务商"时，AI 的推荐结构长什么样；样本小，只作形态观察，不作比例结论。；参照口径：我们 3,595 个有效样本中，被提及 53/3,595（1.5%）、被引 1/3,595（0.03%）。
当一家 B2B 制造企业直接问 AI「想找 GEO 服务商做 AI 搜索曝光，有推荐吗」，AI 会给出什么样的答案？本观察基于一道冻结采购问题（× 4 平台）与一道外贸场景问题（× 3 平台）共 7 个真实回答（2026-10-12 采集），分析名单结构、叙事差异与跨平台重合度。全部原始回答存档，结论可回溯。
报告中出现的公司名只作为「在测试回答中被 AI 提到」的事实记录，不代表其实力、质量或地位排序。
7 个回答采集于 2026-10-12 单一时点；AI 回答有随机性，不构成对任何服务商长期表现的描述。
本报告由 Look4GEO（问擎GEO）编制，发布方自身所在的服务类别同样在被观察范围内，与其他被提及服务商按同一口径记录、结果可复算。
| 问题 | 2 道真实采购问题（取自 2026-10 冻结的 30 题采购意图题集；题集名与题干不公开）：问题 A = B2B 制造场景采购问题；问题 B = 外贸场景采购问题 |
|---|---|
| 平台 | DeepSeek / 百度 AI（文心助手）/ 豆包 / 腾讯元宝（问题 A）；DeepSeek / 豆包 / 腾讯元宝（问题 B） |
| 采集 | 2026-10-12，真实会话采集，原始回答全文存档 |
| 口径 | 只做回答文本的客观记录与分析；被提及公司名仅为事实记录，不含评价 |
7 个回答中，被提到的 GEO 服务商合计 48 家（去重）。其中 33 家（68.75%）只出现在单一平台的单一回答里，12 家出现在 2 个回答中，2 家出现在 3 个回答中，另有 1 家在全部 7 个回答中均被提及。绝大多数服务商只出现在局部——一个采购方只在一个平台提问，看到的是一份「局部地图」。
| 平台 | 叙事特征 | 被推荐者的「入场话术」 |
|---|---|---|
| DeepSeek | 垂直案例 + 量化数据叙事 | 需要可复述的量化证据（市占率/专利数等） |
| 百度 AI（文心助手） | 合规/评测 + 规模分档叙事 | 需要第三方评测认证类信号 |
| 豆包 | 场景分组（国内/出海）+ 预算适配 | 需要场景证据 + 预算匹配 |
| 腾讯元宝 | 方法论 + 分档路径叙事 | 需要与选型框架的匹配 |
各平台的方法建议已相当完善（核验案例、区分 GEO/SEO、警惕排名承诺等）——采购方缺的不是「怎么选」，而是「有谁可选、凭什么信」：候选名单的完整性与每家可核验的事实。
本批 7 个回答共提及 48 家服务商，其中 33 家（68.75%）只出现在 1 个回答里；结合发现 2 与发现 3（各平台叙事结构不同、被点名对象各不相同），可以看出：候选通常伴随名单型 / 案例叙事型内容出现。这是共现观察，不含因果推断。
同一组数字，对两类读者意义不同。作为采购方（正在找 GEO 服务商）：48 家中 33 家（68.75%）只出现在单一平台的单一回答里——只在一个平台提问，看到的是一份局部地图；先用 2–3 个平台交叉提问，再对名单做同标准核验。作为被推荐方（希望自家产品或服务进入 AI 回答的供应商）：4 个平台的推荐叙事不同——DeepSeek 要可复述的量化证据、百度 AI 要第三方评测认证类信号、豆包要场景证据 + 预算匹配、腾讯元宝要与选型框架匹配；跨平台稳定出现的前提是针对各平台叙事分别补证据，而不是一套材料通投。
本报告 7 个回答的口径为境内 AI 平台（DeepSeek / 百度 AI / 豆包 / 腾讯元宝），与 244 次探测的另一项研究分属不同数据集，数字不可互相迁移（见文末利益披露）。以海外买家为目标客户的企业，其买家使用的是另一组平台与信源结构，应按目标平台（ChatGPT、Google AI、Perplexity 等）用同一方法另行建立基线。可迁移的是方法：同题集、多平台、记录回答原文与被点名名单；不可迁移的是任何具体数字。
「回答 × 服务商」矩阵共 7 行（每次回答被提及的服务商清单，去重后 48 家）；矩阵与原始采集记录可按需提供以供第三方复算。每次回答的被提及数量：DeepSeek×问题 A = 5 家 ｜ 百度×问题 A = 11 家 ｜ 豆包×问题 A = 8 家 ｜ 元宝×问题 A = 18 家 ｜ DeepSeek×问题 B = 7 家 ｜ 豆包×问题 B = 9 家 ｜ 元宝×问题 B = 12 家。
口径说明：本文为实证观察与基线记录，无对照实验，不给提升幅度；不承诺排名、收录或被推荐。
不能。样本太小，只适合观察形态（怎么组织推荐），不适合算比率。
因为它揭示了"AI 如何组织推荐"这种结构信息，对内容形态有直接参考价值。
看 221 个有效回答那份选型观察。
本报告由 Look4GEO（问擎GEO）编制，内部编号 L4G-RESEARCH-2026-002。Look4GEO 是一家提供 GEO 服务的商业机构（由杭州欧勒典健康科技有限公司运营），是本报告的开展方，其自身所在的服务类别同样在被观察范围内。本项 7 个回答口径与 244 次探测的另一项研究分属不同数据集，不可相加或混算。报告全部数据来自公开渠道的自动化采集；不构成对任何服务商的采购建议，亦不包含任何付费排位。