文 | QuestMobile

QuestMobile数据显示，截止到2026年4月，AI原生APP月活用户规模达到4.61亿，月人均使用次数和时长分别达到91次和180分钟，其中，豆包、DeepSeek月人均使用时长分别为144.6分钟、109.5分钟，同比增长80.6%、106.9%，规模化应用态势明显，由此带来了用户信息获取路径和决策模式的根本性改变，AI平台的信息采集和信源偏好，已经悄然成为影响用户行为的“幽灵”。

这种行为改变，表现在两大层面。一方面，AI原生APP的使用人群与多个行业用户高度重合且渗透率持续加深，例如，在线旅游、拍摄美化、汽车资讯、实用工具、教育学习、金融理财、搜索引擎等领域，其用户使用AI原生APP的用户占比分别达到69.4%、66.4%、51.1%、49.8%、47.4%、43.1%、38.7%。这些行业基本上都是具有“高信息总结提炼要求”和“高决策链路需要”的行业，用户很倾向于使用AI原生APP作为辅助工具。

另一方面，AI原生APP的黏性增长，导致多个传统行业APP的用户黏性持续下降，例如，2026年4月，搜索引擎类App月人均使用次数38.0次，月人均使用时长340.2分钟，同比分别下降18.8%和11.8%；同时，在线旅游、汽车资讯、教育学习等行业，也都出现了不同程度的下滑。

两大行为改变背后，蕴含着从“互联网时代（PC+移动）”跃迁到“AI时代”的深层改变：互联网时代迟迟无法解决的网站和APP“信息孤岛”和“信息烟囱”的问题，被AI原生APP通过核心功能接管、信息入口重构、服务场景融合这“三重替代”彻底解决，“信息找人”也从愿景变成了现实。

不过，这也带来了新的问题：可信信源至关重要。近期频发的信源污染与AI投毒乱象已经引发了诸多问题，从各类消费决策，到财产安全，乃至未成年用户的生命安全，显然将成为接下来“劣币”与“良币”之间持续博弈的关键。

相关部门的重拳整治已经发生，这必然会成为一个至关重要的行业变量。而在此过程中，在AI搜索路径中的“可信数据资产”，既是“品牌被推荐”的前提，也是“品牌被提及”的依据，必然会成为AI时代塑造和发展品牌的“核心资产构成”。

从“意图理解”到“信源检索”、“内容召回”再到“答案生成”，品牌的“可信数据资产”必须做到“面”的覆盖和“点”的精准……具体如何做？不妨看报告吧。

AI正通过三种路径重构多个行业的信息分发机制

1、AI平台采信逻辑及信源引用特征摘要

2、依托三维度引用分析框架，旨在穿透算法黑盒，精准量化平台底层采信逻辑及信源资产价值评估

3、今年年初AI原生App迈入规模化普及快车道；伴随4.6亿用户基数的几何级扩张，一场关于“信息分发权”的更迭已然开启

4、用户行为数据进一步印证权力的交接：使用频次与时长双双走高，意味着AI逐步成为用户获取信息的“第一触点”

5、行业属性决定AI渗透速度：具有高决策成本、高信息熵的行业是AI“信息接管”高地，如旅游、汽车、金融理财

QuestMobile数据显示，在线旅游、汽车资讯、金融理财人群中使用AI原生App的占比69.4%、51.1%和43.1%，渗透率TGI分别为192.2、141.5和119.3。

6、传统行业App使用指标的应声回落意味着从“搜索式交互”向“问答式交互”的更迭：用户越来越倾向AI的“直给”模式

QuestMobile数据显示，2026年4月，搜索引擎类App月人均使用次数38.0次，月人均使用时长340.2分钟，同比分别下降18.8%和11.8%。

7、AI对传统行业App的影响，不仅仅是用户分流，更是AI应用从底层逻辑上的能力内化、入口重构、场景融合

值得注意的是，在线旅游是一个特殊的存在；以“千问+飞猪”为代表的全链路打通，AI的替代逻辑直接升级为服务场景的融合。

8、AI热潮同步渗透至内容生态，2026年4月，微博、公众号等平台的AI内容KOL参与数占比较去年同期大幅提升，内容平台正成为 AI话题传播与用户教育的核心阵地

9、从OpenClaw到Hermes等热点AI话题的传播数据可见，多平台联动扩散，形成头部引领、全域共振的内容传播矩阵

微博+微信公众号合计对AI热点发文量占比超9成。

10、底层逻辑的变革，本质上源于AI对信息分发机制的重构：从“人找信息”转向“信息找人”

近期频发的信源污染与AI投毒乱象，正倒逼品牌从“流量思维”转向“可信信源资产”的构建。

11、AI搜索路径中，信源是品牌的“数字资产仓库”，既是“品牌被推荐”的前提，也是“品牌被提及”的依据

其中，信源检索是“面”的覆盖，内容召回是“点”的精准打击；先有信源的广度覆盖，才有内容的深度提纯。

12、深度解构大模型平台引用逻辑，是品牌突破信源壁垒、跳出算法盲区，将被动适应转化为主动掌控，从而锁定AI增量红利的关键

平台的三种渗透逻辑，意味着亟需建立系统性的采信研究体系

1、头部应用的高频使用行为印证AI正成为新的流量中枢，重塑用户获取信息的路径

QuestMobile数据显示，2026年4月，豆包、千问、DeepSeek人均使用次数分别为75.7、16.0、54.5次，同比增长80.6%、9.4%、75.7%。

2、使用时长的持续延伸，指向AI正逐步成为重要的信息与决策场域，驱动分发逻辑由“搜索跳转”向“对话留存”的平稳过渡

这一变化使得基于生成引擎优化（GEO）的品牌内容植入与场景化曝光，成为继传统搜索之后的新增长点。

3、豆包通过高频生活服务（旅游/美化）锁定用户规模，以搜索/工具属性重塑分发逻辑，实现跨行业广度覆盖

QuestMobile数据显示，2026年4月，旅游类App用户中有55.3%的用户同时使用豆包、汽车资讯类App使用者同时使用豆包的占比为40.9%。

4、千问的差异化在于“重场景、轻入口”：在旅游、美化等高转化场景中构建壁垒，虽在泛搜索入口上暂未激进扩张，但也为其深耕垂直领域的用户价值留出了空间

5、DeepSeek属于典型的“高粘性专业工具”，尚未完全转化为全行业的广谱渗透；大众化、全场景的破圈仍在进程中

6、头部平台所呈现出的三种差异化渗透，亟需体系化的量化研究透视其背后的信源引用规则差异

本次评测横跨三大AI平台（App端+PC网页端），覆盖汽车、旅游、保险用户热议问题，集中聚焦信源检索和内容召回环节采信特征。

7、三个核心指标共同解构AI平台的“信息权力结构”，让信源的隐性价值显性化

汽车垂媒是AI搜索基本盘，包揽引用率TOP5

1、锚定用户购车“看-选-买”阶段，甄选三类核心问题构建评测矩阵

2、三个平台展现出不同的采信数量阈值：豆包追求广度与平衡，千问偏向实用与节制，DeepSeek则以效率为先

QuestMobile数据显示，车型推荐类问题上，豆包对72.6%的问题会引用11–15篇内容进行交叉验证；千问则以6-10篇为主（55.8%）；DeepSeek阈值最高，所有问题统一6-10篇的引用规则。

3、汽车垂媒是检索环节的基石，其沉淀的标准化参数与评测数据，正是AI搜索核心体现：以高置信度的知识库约束大模型的生成

QuestMobile数据显示，引用率TOP3信源分别为汽车之家（84.5%）、易车（58.9%）、太平洋汽车（54.4%）。

4、内容引用上呈现“信源集中、内容平权”特征：该二元采信逻辑既认可权威价值，又以广覆盖检索实现多源验证，保障决策客观性

5、基于AI采信权重的分化，汽车之家在车型推荐类问题上的数据完备度和权威性较高

值得注意的是，中关村在线这类科技媒体，虽然引用率不如汽车垂媒，但其产出的某些深度评测内容，依然被AI视为高质量的内容引用来源。

6、分平台引用率充分揭示大模型的“信源偏好”；汽车品牌需要构建一套分层信源矩阵，以适配不同平台的差异化采信逻辑

QuestMobile数据显示，车型推荐类问题上，千问对懂车帝的引用最高（76.5%）；DeepSeek对易车的引用最高（80.6%）。

7、分平台内容引用数据进一步夯实“内容平权”逻辑：头部平台的广度优势并不能直接转化为绝对的“内容垄断”

有驾、网通社虽未进入引用率TOP10，但是在内容引用率均晋级TOP10。

8、不同类型问题的引用差异反映AI“动态适配”逻辑：即便同行业内，随用户询问意图的变化，大模型会激活不同的信源矩阵

QuestMobile数据显示，懂车帝在预算场景类问题中更有优势：豆包内引用率40.8%（TOP5），千问内引用率72.2%（TOP1）。

携程是通用信源，搭配内容媒体+综合网站构成旅游信息三层信源结构

1、聚焦旅游目的地发现场景下两类问题，构建评测矩阵

2、三个平台在旅游类问题上的采信阈值与汽车行业基本保持一致，但问题的“轻决策”会让阈值发生弹性变化

QuestMobile数据显示，有25.5%的问题豆包的引用量达到16-20篇，可直接归因为生态下的内容广度优势；千问则相反，81.1%的问题控制在6-10篇的引用量，与其平台自身的交易导向生态特征相契合。

3、问题的“场景化、轻决策”驱动分层的信源结构：OTA平台提供确定性供给，内容媒体捕捉实时热点，综合网站作为资讯补给

QuestMobile数据显示，目的地发现类问题下，携程的引用率TOP1（58.3%）、抖音、今日头条、搜狐网的引用率分别为35.4%、34.8%和32.0%。

4、目的地发现类“暗藏种草机制”：重灵感、重体验、重情绪价值；因此多元采信逻辑旨在丰富用户感知，避免信息盲区

5、携程稳居“双引用”核心高地；抖音、今日头条、搜狐分布于“高引用+低内容占比”区域，充分体现AI在内容侧追求“多源片段聚合”与“感知丰富化”的平衡逻辑

6、豆包延续其生态优势高频引用抖音、今日头条；千问偏决策保障；DeepSeek偏综合与实用

QuestMobile数据显示，目的地发现类问题中，千问对大众点评的引用率35.8%（TOP2）；DeepSeek对网易、搜狐此类综合网站的引用率为39.0%、37.5%，对什么值得买的引用率为13.3%。

7、千问的“错位现象”指向其在内容上的“深度挖掘”：搜狐、网易此类综合网站也有较高的单次内容权重

8、随着问题从“推荐”转向“攻略”，千问、DeepSeek的信源图谱也同步重构

千问激活哔哩哔哩(33.0%)补足视觉化攻略缺口，DeepSeek锁定马蜂窝(24.7%)夯实结构化行程底座，实现意图与信源的精准对齐。

保险高敏感问题以安全为优先，偏好采信官方渠道内容

1、锚定用户早期探索与认知构建阶段，甄选三类核心问题构建评测矩阵

2、保险认知类问题上，豆包采用“饱和式内容检索”应对复杂问题；千问以“基础+常规深入”覆盖多数场景

QuestMobile数据显示：单次引用量在16篇及以上的问题，在豆包内占比达20.4%；千问则有70.2% 的问题遵循6-10篇的引用规则，另有21.5% 的问题采用 “升级策略”。

3、AI在保险认知类问题上高度依赖三方服务平台，此类平台大多具备多维度对比、场景化应用与丰富的长尾词；相比之下，官方渠道内容或缺乏AI所需的“交互式”与“解惑式”的信息密度

4、内容筛选上，AI“去中心化”的多源信息整合现象更突出：均匀采纳“官方+垂直+大众”的互补式内容矩阵

这一现象主要由保险类“三高”问题导致：高度复杂、高信任敏感、高个性化，单一信源难以构建闭环逻辑。

5、慧择保险网填补“配置专业性”空白，抖音解决“专业术语通俗化”的难题，两者形成重要互补

6、值得注意的是，慧择保险网在豆包的引用率不及谱蓝保、沃保网

以上现象主要源于：谱蓝保、沃保网在抖音站内布局了大量测评、口播及场景化内容，更贴近用户提问语言，也更契合豆包对 “通俗、可直接摘取” 内容的采信偏好。

7、千问对同花顺的内容引用，实为调用其“金融数据”补位复杂的投资分析和行情问答；同时，以业务协同打通保险与理财

QuestMobile数据显示，保险认知类问题上，同花顺在千问的内容引用排名TOP8（1.6%）。

8、涉及机构筛选与风险规避的高敏感问题上，三个平台均表现出“安全优先”倾向：通过官方信源或法律网站作为过滤营销噪音的依据

9、AI以信源引用重构流量规则，对内容方与品牌而言，垂直专业度、平台适配度与持续测评，将成为AI时代破局的核心竞争力

(来源：钛媒体)