2025年12月的数据显示,全球新能源汽车市场的AI可见性格局正在重塑。现代(Hyundai)以79.23%的可见性份额超越特斯拉(75.63%),在AI推荐权重中占据首位,表明传统车企在数字化资产积累、第三方权威评价体系中的渗透率已形成对纯电先驱的竞争优势。 与此同时,尽管中国品牌(如比亚迪、蔚来)在全球销量上表现强势,但在英语主导的生成式AI模型中存在显著的可见性偏低,其AI声量与其市场规模呈现极度不对称状态,显示出跨文化语境下AI信息源构建的滞后。
二、 2025年12月全球新能源汽车品牌AI可见性排行榜


本排行榜基于高频用户意图(Prompt)测试的各品牌在ChatGPT回答中的可见性份额(Share of Visibility)。该指标反映了当用户询问“最佳电动车”、“最可靠EV”等问题时,品牌被AI提及或推荐的概率。
需要说明的是,第34名菲斯克(Fisker)目前正处于破产保护和清算阶段,虽然它有产品Ocean,但其品牌未来的可见度可能会消失。这也说明AI在推荐时并不是单一地从市场规模、产品力角度考虑的,也可能有滞后性。因此,AI可见性优化的效果也不是即时显现的,而是需要一个过程。
三、 中西方竞争态势专项分析
12月数据揭示,中国新能源品牌在ChatGPT中的AI可见性严重不足。
虽然比亚迪、蔚来、极氪等品牌在实体销量和产品力上处于行业领先地位,但在英语主导的大语言模型中,其可见性普遍低于2%。
主要原因分析:
- AI极度依赖Reddit、Car and Driver、Edmunds等西方头部媒体和社区数据。中国品牌在这些平台上的深度内容和用户讨论(UGC)密度远低于特斯拉或现代。
- AI倾向于引用“Best of Lists”(年度最佳榜单)和“Reliability Reports”(可靠性报告)。中国品牌往往缺席西方主流媒体的年度长期评测,导致AI在回答“2025年最佳电动车”时无法检索到相关结构化评价。
- 用户在搜索“安全”、“续航”或“冬季表现”时,AI优先调用经过IIHS(美国公路安全保险协会)或EPA(美国环保署)验证的数据。缺乏本地化权威数据背书,导致中国品牌被算法过滤。
结论: 中国品牌若想在2026年提升全球品牌资产,必须从“出口产品”转向“出口内容”,建立符合西方LLM检索逻辑的内容生态。

四、 AI信息源偏好分析:AI信任哪些渠道?
数据表明,AI并非平等地抓取互联网信息。在新能源汽车领域,AI表现出对社区真实评价和头部专业媒体的极度偏好。
排名 | 域名 | 类别 | 份额 | 洞察 |
1 | reddit.com | 社交/论坛 | 85.60% | AI高度信任Reddit上的真实车主讨论,将其作为验证产品优缺点的核心依据。 |
2 | caranddriver.com | 权威媒体 | 84.76% | 结构化的评测数据和榜单是AI构建回答的骨架。 |
3 | edmunds.com | 评论/推荐 | 69.81% | 消费者购买决策的重要参考源。 |
4 | insideevs.com | 垂直媒体 | 61.77% | 新能源领域的专业技术参数主要来源。 |
5 | kbb.com | 估值/评价 | 61.77% | 涉及价格、保值率和“最佳购买奖”时的权威信源。 |
6 | youtube.com | 视频平台 | 61.22% | 视频内容的文本转录(Transcripts)正成为AI获取深层评测信息的重要渠道。 |
五、 高引用内容特征分析
分析最高引用数据,我们发现AI最倾向于引用的内容具有以下共性特征:
1. 集合类榜单 (Listicles/Rankings):
- 典型标题:"Best Electric Vehicles for 2025 and 2026", "Top 10 Most Reliable EVs"。
- 典型标题: "Cheapest Electric Vehicles for 2025", "Safest Electric SUVs"
- 典型标题:"EV Range in Cold Weather", "Real-world range testing vs. EPA"
六、 2026年GEO(生成式引擎优化)行动方案
针对上述发现,为提升品牌在2026年的AI可见性,建议采取以下五项核心策略:
在确保官网技术参数准确的同时,必须推动主流媒体(Top Tier Media)发布包含品牌产品的“年度最佳”榜单(Listicle)。AI极其依赖此类结构化排名来生成推荐答案。
Reddit社区,鉴于Reddit 85.6%的极高权重,品牌需从单纯的社交监听转向社区参与。鼓励真实车主在r/electricvehicles等板块分享高质量的用车体验,特别是针对续航、可靠性等核心痛点的正面反馈。
针对长尾问题的内容布局,不仅要推销车,更要回答问题。建立针对“冬季续航”、“电池保修细节”、“家庭安全评级”的深度内容页。参考RecurrentAuto的模式,发布基于数据的白皮书或研究报告,成为行业的“数据源头”。
结构化数据(Schema)部署,优化官网的车辆详情页,使用Schema.org标准标记价格、续航、充电时间等关键参数,确保LLM爬虫能无损理解车辆规格,避免因数据模糊而被模型忽略。
鉴于YouTube的高权重,确保所有官方评测视频、KOL合作视频均配备高质量的字幕和详细的描述栏(Description),使视频内容可被文本模型检索和引用。
七、 结论
2025年的数据表明,新能源汽车品牌的竞争已延伸至大模型的参数层。现代(Hyundai)的领先并非偶然,而是其在权威媒体评价体系和网络口碑建设上长期投入的结果。对于目前AI可见性较低的品牌,尤其是寻求全球化的中国品牌,单纯依靠传统的广告投放已无法解决AI可见程度低的问题。
通过科学的GEO策略,重构品牌在权威节点和社区的内容分布,是品牌在2026年抢占用户心智入口的必经之路。
数据说明:本报告数据基于新一代人工智能搜索模拟平台生成,通过模拟真实用户的多维度搜索意图(Prompts),统计各品牌在ChatGPT等主流生成式AI回答中的出现频率与情感倾向。该方法有效解决了传统SEO无法衡量的“模型偏见”与“语义关联”问题。




