Gemini告诉顾客你适合谁，ChatGPT几乎从不

简短回答：Gemini推荐商家时，在48.1%的段落里会说明这家商家适合谁："最适合紧急上门""学生的理想选择""首次购房推荐"。ChatGPT只有4.6%，少了十倍。 在我们的四个国家，Gemini是5,917处中的2,849处，ChatGPT是10,105处中的470处。这种标签在不同行业差别很大：在巴西被推荐的酒店有一半带标签，水管工一百个里只有三个。

一个引擎按顾客给商家归类，另一个只是罗列。

测量了什么

我们在2026年10月2日重读了四项研究：同样的买家问题（"里约最好的酒店""里昂的好会计师"），通过API在不开启网络搜索的情况下提给ChatGPT（gpt-4o-mini）和Gemini，分别在美国（2026年9月13日采集）、英国（7月31日）、法国（7月30日）和巴西（8月6日）。3,600条回答被切成段落，保留点名商家的16,022处，清理方式与上一期相同（剔除平台、目录和建议条目）。我们在每处查找说明商家适合谁的句子，涵盖英语、法语和葡萄牙语（"best for""idéal pour""ideal para quem"等）。检测规则用10个必须识别和5个不应计入的说法（"里昂最好的水管工""理想的位置"）测试过，并在四国样本上重读。我们也尝试测量街区，但该规则会抓到"District Attorney"和关于街区的建议，因此不予发布。

标签是什么样的

Gemini常常把整条回答都围绕标签来组织：一个小标题"最适合24小时紧急服务"，然后是一家商家；"最适合学生和合租"，然后是一家中介。标签是用途或顾客类型，而不是品质：紧急情况、锅炉、高净值离婚、首次购房。面对同样的问题，ChatGPT大多给出带一行描述的编号列表，让读者自己判断哪个名字适合自己。这一差距在每个国家都成立：在美国，Gemini为55.8%，ChatGPT为2.8%；在法国为54.2%对9.0%。Gemini最低的是巴西，为31.6%。

酒店有了顾客，水管工没有

标签跟着行业走。巴西酒店段落的53.5%、法国会计师的52.3%、法国酒店的38.0%说明了适合谁。 美发和美容院接近三分之一。垫底的是巴西律师（3.1%）、水管工（3.3%）、电工（3.6%）和英国燃气工（5.8%）。这些正是助手点名商家最少的行业。上一期的经营年头也呈类似走向（AI在6%的推荐中提到你开了多久）。

如果你是商家，这意味着什么

当Gemini点到你的名字时，它同时告诉顾客你适合谁的可能性大约是一半。这句话决定读者会不会把你留在名单上：想找安静酒店的家庭会跳过标着"最适合夜生活"的那家。标签是根据引擎读到的内容写出来的。所以请你自己说清楚，用简单的话，在所有地方用同样的说法：你最擅长服务谁、解决什么需求、不适合谁。"上海北部锅炉维修和紧急上门"能给引擎一个标签；"价格公道的优质服务"则没有给它任何可以归类的依据。这些都不保证你被点名，只是在你被点名时，让回答有理由把对的顾客送到你这里。

这项测量不能证明什么

• 这些是模型通过API、不开网络搜索时的回答，也是我们审计的提问方式。开启搜索的应用可能写法不同。
• 四项研究于2026年7月30日至9月13日之间采集，每个问题运行一次。模型此后已有变化，这里没有测量这种漂移。
• 一个段落可能点名多个商家，此时一个标签按段落计一次。
• 我们不知道引擎读了什么来写标签。它描述的是用途而非品质，这是我们观察到的；商家自己的描述会影响标签，这是合理的推断，而不是测量结果。
• 各行业的数字各基于100到300处段落：在表格两端清楚，但并非精确到每个百分点。