AI 推荐不是公平器：瑞银 12 组同样提问，前排还是沃尔玛和好市多

瑞银分析师迈克尔·拉瑟带团队做了件很简单的事：在三个地区把 12 条完全相同的购物提示分别提交给 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Muse，只看推荐名单。

结果没什么惊喜。AI 的推荐整体上在强化行业原本的格局：沃尔玛领跑，好市多第二，塔吉特、BJ's、迪克体育用品占住前五，没有一家新品牌，也没有一家纯线上零售商。这份 10 月 7 日公开的研究，撞掉了这个期待。

AI 没当上公平器，反而更爱报老名字

过去两年，「AI 搜索会把流量重新洗一遍」流传很广：不拼预算、不拼排名，小品牌内容做得好就能被推荐。瑞银的结论恰好相反。拉瑟写道，规模大、品牌辨识度高、线下网络覆盖广、价值主张说得清楚的零售商，出现得最稳定。 理由很实在：大零售商有最全的商品和最低的价格，AI 推荐时不用赌它们能否履约。

更值得琢磨的是它给出的推荐理由。沃尔玛经常同时出现在首选和次选位置，拉瑟的原话是，AI 正把它当成「日常消费的默认答案」；好市多很少因为「方便、即时」被推荐，反复被关联的是价值、品质和大批量采购；迪克体育和 Aldi 能进榜，靠的是细分领域里的领先位置，和一个被记住的标签，比如性价比。

入选的理由是标签，不是口号。

体量差距有多硬：三级台阶，每级差 30 个百分点

更大样本里还有条阶梯。一项覆盖 10 万条以上回答、100 多个品牌的分析按体量排了三档：

每级差约 30 个百分点。另一份跨五家引擎、46 万条回答的报告给出同向信号：只有 26.4% 的回答点名了被追踪品牌，其余大多落在大品牌和第三方内容上。所以「AI 让市场更公平」，目前还只是愿望。

但偏置没那么深：0.1 星就能掀翻它

真正值得记住的是后半段。一项 AI 推荐模拟研究发现，规格完全相同时，GPT-4o-mini、Claude Sonnet、Gemini Flash 都会默认选老牌，「在位者优势指数」直接打满。但这个优势很浅：挑战者只要评分高出不到 0.1 星，在位者的领先就整体消失。

模型偏向熟面孔，不是因为它更好，而是它手上没有别的信号。给它一个具体、可核查的差异，它就会改主意。

还有一组数据：模拟里所有品牌都用同一套 GEO 策略时，单个品牌的收益从 0.802 掉到 0.007——大家一起优化，优势一起归零；完全没参与的得分是 0。中立不存在，缺席就是零。

落地：先分清你缺的是「被提及」还是「被推荐」

回到操作。这份研究有个容易跳过的细节：引用偏置和推荐偏置是反的。

汇总资料回答问题时，不知名域名只要答得精准照样能被引用；但要在几个选项里挑一个赢家，模型就会退回品牌熟悉度。9 月的一组实测里，小品牌被提及 29 次，三个大牌合计 2 次——那组量的是「发现」，和今天的结论不矛盾。

给做 AI 可见度的人三个动作：

• 提问分两类统计：「这类产品有哪些」测发现度，「这几个哪个更适合我」测推荐力，别混成一个数。
• 把被推荐的理由单列一列：AI 说你是什么（便宜、可靠、专业、适合谁），和你希望它是什么，差在哪。
• 拿差异化主张做实验：评分、参数、认证、适用条件，挑一条能被第三方核实的写清楚，隔段时间复测，看推荐位有没有换过来。

前排现在还是老名字。好消息是，让它换人不用打赢价格战——只需要一个它手上还没有的信号。