同一需求换个说法再问，助手换掉了大半份名单

简短回答：先问 ChatGPT 你所在城市最好的水管工，再问你所在城市最受推荐的水管工。需求相同，名单不同。在 682 对回答中，它只保留了刚刚说出的企业的 16% 到 29%，而在四分之一到一半的情况下一家都没有留下。

你想知道 AI 会不会推荐你。这个问题预设了存在一份名单，以及名单里的一个位置。我们的测量说的是另一回事：存在的是一条回答，而它黏在被敲进去的那句话上。不改需求、只改句子，同一个助手在同一天、对同一座城市和同一个行业，大部分会换成别的企业来回答。只有一个助手例外 - 正是真的去网上搜索的那一个。

名单里的一个位置不是排名。它是对一句话的回答。

测了什么

Waseit 的八项研究在每座城市、每个行业都用两种说法提出同一需求：「{城市}最好的{行业}有哪些？」，以及「列出{城市}最受推荐的{行业}并说明理由」。此前我们比较的是不同助手之间。这一次，我们把每个助手和它自己的两条回答相比。我们保留了两条回答都至少说出一家企业的那些对：3,729 对，8 个国家，89 座城市，148 个国家与行业的组合，采集时间为 2026 年 7 月 31 日至 10 月 16 日，每次都用所在国家的语言。为了把三个助手互相比较，我们只取三者都作答的法国、英国和巴西：2,044 对，每个助手约 681 对。

匹配企业名称没有显而易见的规则：「Poilâne」和「Boulangerie Poilâne」是同一家店，「Table de l'Ours」和「Table de l'Olivier」则不是。所以我们给出两个界限，而不是一个数字。严格界限只匹配规范化后完全相同的名称，会低估被保留的部分。宽松界限只要共享一个有辨识度的词就匹配，并排除行业词和城市名，它是故意匹配过头的。真相在两者之间，我们只发表在两种界限下都成立的结论。

问题换个说法后，名单还剩下什么

大部分都走了。ChatGPT 保留第一条回答中企业的 16% 到 29%，Gemini 为 12% 到 28%。换句话说，在不改变意思、只改变句子的情况下，大约四分之三的名单发生了更换。而且常常什么都不剩：ChatGPT 在宽松匹配下是四次换说法中的一次，在严格匹配下是两次中的一次。被放在首位的企业更站不住：ChatGPT 把它留在那里的只有 11% 到 19% 的对数，Gemini 为 6% 到 11%。

有一个助手明显拉开距离，而且在两种匹配下都是同一个：Perplexity 保留自己名单的 37% 到 50%，把同一家企业放回首位的频率是 Gemini 的三倍。它也是三者中唯一在回答前真正抓取了网页的助手；ChatGPT 和 Gemini 是通过各自的编程接口查询的，没有搜索。至于 ChatGPT 和 Gemini 之间，差距挺不过匹配规则的改变（宽松匹配下是 29% 对 28%）：我们不分高下。

如果你就是那家企业，这意味着什么

一次查验什么也证明不了。如果你在 ChatGPT 里输入一次你的行业和城市，看到了自己的名字，你知道的是一件真实但很窄的事：那句话，在那一天，让你出现了。旁边那句话，对你的客户来说意思一样，却可能把你排除在外。所以要测的不是一个位置，而是一个频率，跨越多种提问方式。这也解释了那位信誓旦旦说自己「总是排第一」的同行：他记住的是能让他出现的那种说法。我们此前展示过两个助手很少给出相同答案；同一个助手问两次，同样不会对自己给出相同的答案。

那么你的企业，助手会怎么说

这正是 Waseit 免费审计所做的：它不问一个问题，而是问八个，都是你的客户真正会敲进去的问题，用他们的语言、针对你的城市，分别问 ChatGPT 和 Gemini，再加上一项知名度测试，把「AI 不认识你」和「AI 认识你却不推荐你」区分开。大约 60 秒内，你会看到一个百分制评分、被放在你位置上的竞争对手、你没有出现的那些问题，以及哪个助手是真的上网搜索而不是凭记忆作答。免费，无需账号，无需银行卡；一个邮箱地址解锁的只是竞争对手的名字和行动计划。这是一张带日期的照片，不是排行榜 - 本文讲的恰恰是回答有多会变动，我们不承诺任何位置。

这并不能证明什么

• 匹配企业名称没有唯一规则，所以我们给出两个界限。宽松的那个是故意匹配过头的：它因为共用一个词就把「Table de l'Ours」和「Table de l'Olivier」合在一起。严格的那个则把「Poilâne」和「Boulangerie Poilâne」分开。真实数字在两者之间，我们只保留了在两种情况下都成立的结论。
• 在宽松匹配下，ChatGPT 和 Gemini 相差一个百分点：我们不分高下，本文也不说这两者谁更稳定。在两个界限下都站得住的，只有 Perplexity 与另外两者的差距。
• 我们保存的回答只留下最先说出的八家企业。因此我们比较的是短名单，而不是助手本可以列出的全部：两条回答可能共享一个我们永远看不到的第九个名字。
• 只有两种说法，各问一次，来自 2026 年 7 月 31 日至 10 月 16 日的单次采集。这不是对逐日变化的测量，那是另一个问题。
• 在这次采集中，Perplexity 只在法国、英国和巴西作答，因此三个助手之间的比较仅限于这些国家。而它上网搜索这一点与它的稳定性同时出现，我们并未证明这是原因。
• 我们数的是名字的更换，不是错误。这里没有说两份名单中哪一份更好，也没有说哪一份更符合真正服务该城市的企业。名称的自动抽取也可能把一个标准或一个平台当成企业，我们过去几期测量过。