AI品牌心智四象限 · 汽车行业

汽车消费者 × AI 使用 深度洞察 · 面向品牌 CMO / 市场负责人 · 样本 N=18,018（加权受众约 9,420 万人）

核心判断：汽车消费者的购车决策正快速向 AI 平台迁移，"被 AI 理解、被 AI 推荐"成为品牌新的增长极。

65%
AI 高频用户占比（每天+每周多次使用）
52.0%
认为 AI 对购车决策"影响较大/很大"
43.8%
最常用大模型"豆包"占比（国产第一）
37.8%
燃油车主用 AI 做"编程开发"的比例

一、执行摘要

本报告基于Mentis的后台数据，以及 ACBA AI用户行为与态度研究   N=18,018 样本（加权受众约 9,420 万人）。该报告聚焦 AI 使用行为 与 车主特征 以及 GEO 可见度 的交叉洞察。三条核心结论：

1. 消费者洞察：AI 已成汽车消费者的"日常基础设施"。 高频使用（每天多次 32.9% + 每周 2-3 次 32.5%）合计约 65%；使用场景 Top3 为工作/办公 66.9%、内容创作 59.0%、日常生活 58.2%。AI 不是尝鲜，而是渗入决策与生活。
2. 客户旅程洞察：AI 已实质介入购车决策。 52.0% 的消费者认为 AI 对购车决策"影响较大+影响很大"，更有 80.8% 承认 AI 改变了其品牌态度或选择——AI 既强化大品牌信任，也助新品牌破圈、让部分品牌被移出考虑集。"被 AI 理解、被 AI 推荐"成为品牌新的增长极。
3. 汽车媒体 GEO 可见度洞察：被 AI 推荐，先被"对"的媒体引用。 汽车之家横跨五大模型、综合占比 28.6%（约为次席 3 倍），是 GEO 的"入场券"；各模型又对自身生态媒体存在明显"自家人偏见"（豆包偏好字节系、百度自引百度、元宝力推腾讯系）。想被 AI 推荐，先占位汽车之家，再按模型生态分渠道布局，撒网式投放效率最低。

二、AI品牌心智四象限（汽车行业） · AI Mindshare Quadrant

本图首次把"品牌心智"与"AI 购车决策影响"合于一图，直接暴露各品牌的 GEO 机会缺口。气泡大小 = AI可见度（新数据），越大表示该品牌在 AI 回答中被提及/推荐的可见度越高。

Leaders · 领导者 Incumbents · 守成者 Challengers · 挑战者 Voiceless · 失语者
口径说明：
① 纵轴（人类心智占有度）来自消费者调研中"现有汽车品牌保有+考虑"的行百分比，是反映旧世界品牌心智的硬指标；
② 横轴（AI对购车决策影响指数）来自调研问题"AI人工智能工具对家用汽车类产品的消费决策影响有多大"中"影响很大"一档的 Index（100=全样本均值），衡量各品牌买家认为 AI 对其购车决策影响很大的相对强度；
③ 象限以两轴中位数分割；
④ 气泡面积正比于 AI可见度， 基于Mentis GEO 平台监测342,880次与汽车相关的问答。
Mentis · 掌握 AI 的心智
读图（气泡大小 = AI 可见度，越大 = 被 AI 提及/推荐越多）：
  • 右上 Leaders · 领导者：人类心智强、买家也最认 AI 影响——这是最高价值的 GEO 战场。
  • 右下 Challengers · 挑战者：品牌心智尚低、买家却最容易被 AI 影响——"以小博大"杠杆最大，AI 一次推荐可能直接补齐心智短板。
  • 左上 Incumbents · 守成者：品牌心智极厚、却躺在旧红利上、买家不认 AI 影响——最易被 AI"绕过"，GEO 防卫最紧迫。
  • 左下 Voiceless · 失语者：品牌人类心智低 且买家不易被 AI 影响——旧世界没人记得、新世界 AI 也没被感知，最易静默出局。

三、AI品牌心智象限的五个洞察

把人类心智（Y）、AI 决策影响度（X）、AI 可见度（气泡）三维叠看，真正的信号都藏在"三个维度对不上"里。

  1. 比亚迪是唯一"三冠王"。 心智第 1（11.76）、AI 可见度第 1（42.2%）、AI 影响度 102（高于均值）——三维通吃，气泡最大且稳居领导者象限深处，是全场唯一没有明显 GEO 缺口的品牌。
  2. BBA 豪华阵营集体"AI 失语"，防守最紧迫。 奥迪/宝马/奔驰心智仍在前六，却全靠旧世界品牌资产撑着，AI 可见度跌到 5–10%；更微妙的是保时捷、雷克萨斯、路虎、捷豹的买家连"AI 影响我买车"都不太认（X 轴垫底）。高端决策绕开 AI 现在舒服，品牌易于忽视AI的影响，一旦 用户 AI 心智形成，AI 成购车入口，它们会丢失阵地。
  3. 新势力把"AI 可见度"当杠杆，是最优进攻范本。 理想（X=111 全场最高、可见度 23.4%）、问界（18.6%）、小鹏（16.3%）的买家高度依赖 AI 做决策，且 AI 可见度远超其人类心智——正用 AI 这条新赛道抄近路补短板。理想是"AI 原生"最成功的样本。
  4. 反直觉彩蛋：吉利 / 五菱悖论。人类心智偏低、买家对AI决策的依赖度较低，双双落在挑战者象限，但AI可见度全场第 2、第 3，走出一条通过AI赛道反向影响人类心智的标本路线。

  5. 心智 ≠ AI 可见度，两张名单严重错位。 大众（心智第 2、可见度仅 8.8%）、奥迪/宝马/奔驰（心智全进前六、可见度却是个位数）是"人类记得、AI 失声"——旧世界资产厚，新世界没声音；而"AI 满屏、人类想不起"的高可见低心智品牌（吉利、五菱、零跑等），正是洞察④的悖论标本。消费者最爱的品牌，和 AI 最推荐的品牌，是两本不同的账。

四、汽车消费者洞察

4.1 AI 已是汽车消费者的日常基础设施

使用频率高度黏着，场景全面渗透。工作/办公、内容创作、日常生活构成三大主力场景，AI 已从"工具"变为"习惯"。

高频用户（每周多次及以上）合计约 65%；场景 Top3：工作/办公 66.9%内容创作 59.0%日常生活 58.2%。这意味着面向汽车人群的 AI 内容，应优先适配办公、创作与生活三类语境。

4.2 动力分野：油车车主是 AI 重度用户，增程/混动最轻

不同动力车主，在最常用大模型和 AI 场景上呈现系统性差异。

当被问起"你使用过哪些 AI 工具？"（可多选，数值为各动力车主中用过该工具的比例）时，三类人群的活跃度天差地别：
· 燃油车主 = 绝对重度用户：ChatGPT 高达 48.5%、文心一言 43.3%、Deepseek 41.6%、Claude 39.3%，海外与国产模型通吃，且尤其偏爱海外大模型。
· 纯电车主 = 中度、且更均衡偏国产：最常用的是国产腾讯混元（34.4%），Claude（32.6%）、ChatGPT（31.5%）、文心一言（31.2%）紧随其后——海外模型不像在燃油车主里一枝独大，呈"国产领跑、海外跟随"的均衡格局。
· 其余车主 = 不折不扣的轻度人群：插电混动车主用 ChatGPT 仅 9.3%、增程式 5.9%、混合动力 7.8%、氢燃料更不足 3%，各类单独来看，使用率都远低于燃油与纯电车主。
无独有偶，当被问及"你通常使用 AI 人工智能工具的场景？"时，又验证了之前的猜想——AI 使用强度呈现清晰的"三级分层"：
· 燃油车主 = 重度用户：几乎所有场景使用率都在 37%–41%（数据处理 41.2%、工作/办公 40.3% 最高）。
· 纯电车主 = 中度用户：各场景稳定在 28%–31%，约为燃油车主的八成。
· 其余车主 = 轻度用户：插电混动车 11%–14%、增程式 7%–10%、混合动力仅 6%–7%，明显低出一个量级。
So What：动力类型是一道隐形的"AI 活跃度分界线"。油车人群是 AI 内容投放回报最高的对象，纯电人群次之；主力为插混 / 增程 / 混动的品牌，客户本就极少用 AI，GEO 未必是首选打法。

4.3 品牌前瞻：潜在客户的 AI 场景画像

将"未来一年拟购品牌"作为行轴，交叉 AI 使用场景，可前瞻不同意向人群的内容偏好（取样本量居前的品牌）。

不同意向品牌的潜在客户，其 AI 场景画像差异明显——把每个品牌意向者的场景结构对照其自身均值，能读出鲜明的人群性格：
· 比亚迪意向者最"务实主流"：AI 用得最多的是工作/办公（12.4%）、辅助购物决策（11.6%）与数据处理（11.5%），而娱乐/社交、学习/教育相对偏低——典型的"办公 + 消费决策驱动"实用型人群。
· BBA（尤其宝马、奔驰）意向者更"技术极客"：在编程开发、数据处理、工作/办公上显著高于自身平均——宝马意向者的"编程开发"相对强度最突出（约为其自身场景均值的 1.24 倍），画像偏高知、专业、开发者气质；奔驰紧随其后（办公 + 数据处理领先），奥迪则相对更偏娱乐/社交与消费决策。
So What：内容投放应按"意向品牌"分群——对 BBA 潜客，用硬核技术评测、参数对比、开发者向内容更易被"读懂"；对比亚迪潜客，用办公提效、购车决策清单、TCO 对比更对味。一刀切的内容触达最低效，这正是 GEO / AI 营销的精细化切入点。

4.4 人群画像：谁在重度用 AI

年龄、收入、城市分布勾勒出高潜 AI 购车人群轮廓（各组占比）。

五、客户旅程洞察

基于客户旅程（认知—评估—购买—分享—售后）拆解 AI 在各环节的影响强度与信息渠道，定位 AI 真正改写购车决策的关键触点。

5.1 AI 正在实质重塑汽车品牌格局

认为 AI 对购车决策"影响较大 + 影响很大"合计 52.0%（均值 3.36/5）。更关键的是，80.8% 的用户承认 AI 改变了其品牌态度或选择，影响呈"双向重塑"——既强化大品牌，也助新品牌破圈、让部分品牌被移出考虑集：

So What：AI 既是大品牌的护城河（39.8% 更信赖大品牌），也是新品牌的破圈口（29.6% 关注新/小众品牌），同时让 11.4% 的品牌被移出考虑集。品牌必须主动管理在 AI 语境下的叙事与信任状。

5.2 上漏斗（认知→评估）是 AI 影响的主战场

在客户旅程各阶段中，评估阶段的 AI 高影响占比最高（61.7%），认知阶段次之（59.2%）；进入购买（51.8%）、售后（50.1%）后明显回落——上漏斗（认知+评估）是 AI 影响最深、最值得前置投放的战场。

So What：AI 最擅长"信息发现、方案比较、口碑分析"类内容，越靠近交易与售后越偏向效率工具。营销资源应前置到认知—评估阶段，把品牌与车型知识"写进" AI 的回答里。

5.3 智能比价是购买环节第一高频的 AI 行为

在购买环节，53.6% 的用户使用 AI 进行智能比价，是渗透率最高的行为；决策辅助类行为同样覆盖广泛——生成/优化购买清单（44.2%）、智能凑单与优惠（41.1%）、查询物流与售后政策（39.3%）均超三分之一。

购买环节 AI 行为占比强度
智能比价53.6%
生成或优化购买清单44.2%
智能凑单与优惠41.1%
查询物流与售后政策39.3%
支付方式优化33.1%
收藏 / 加购32.7%
So What：价格透明化不可逆，AI 正在把"比价"变成默认动作。品牌需用"价值锚点"（总拥有成本 TCO、保值率、服务包、金融方案）对冲比价导致的流失，把对话从"谁更便宜"拉回"谁更值"。

5.4 AI 影响"泛化"，但"决定性影响"偏向长尾品牌

几乎每个品牌的购车者都被 AI 影响过——这个比例都在 50% 以上，品牌之间差距很小，说明"被 AI 影响"早已是普遍现象。但 AI 在"最后拍板"那一刻的分量，品牌之间差别很大。我们把这个"临门一脚"的权重叫做 决定性指数：100 是平均值，越高代表这个品牌的人群越容易被 AI"一句话定下来"。

指数偏高（英菲尼迪、雪铁龙、长城、雪佛兰、雷克萨斯等小众/长尾品牌）：AI 是"转换器"——用户常常被 AI 推荐"一句话带进考虑集"。

指数偏低（比亚迪、特斯拉、奥迪、问界、小鹏、理想等主流/头部品牌）：AI 是"放大器"——用户心里早有它，AI 更多是"再帮你确认一下"。

So What：对大品牌（比亚迪、特斯拉、BBA 等），用户心里早就有它了，AI 主要是"再帮你确认一下"——所以关键是把准确信息喂给 AI，别让它说错、说漏。对小众/长尾品牌（英菲尼迪、雪铁龙、长城等），用户往往是被 AI"一句话推荐"带进考虑集的——对它们来说，"被 AI 推荐"就等于"被用户看见"，GEO 是生死线。一句话：大品牌要"被 AI 说对"，小品牌要"被 AI 说到"。

六、汽车媒体 GEO 可见度洞察

当购车者开始问 AI "买哪款车、去哪看、信谁说"，品牌的战场已从垂类媒体、搜索引擎挪到了大模型。我们拆解了豆包、DeepSeek、千问、元宝、百度五大模型的汽车媒体引用 TOP20，看清：想被 AI 推荐，该在哪些媒体露脸。

6.1 汽车之家 = AI 时代的"默认答案"

在豆包、DeepSeek、千问、百度四大模型里，汽车之家都是被引用最多的汽车媒体，综合占比 28.6%，是第二名（易车网 9.5%）的整整 3 倍；唯独在元宝屈居第二。想被 AI 推荐，汽车之家是必选项，没有之一。

综合引用占比 TOP12 媒体（单位：%），柱越长说明该媒体被五大模型整体引用的权重越高。

So What：汽车之家横跨所有模型、包揽综合榜首，是 GEO 的"入场券"——任何品牌想被 AI 推荐，先把汽车之家的车型卖点、评测、对比做扎实、可被引用。

6.2 谁在哪些模型里"吃得开"

媒体 × 模型的引用占比分布高度不均：汽车之家称霸豆包、DeepSeek、千问、百度四大模型；而元宝"独宠"懂车帝（18.9%），汽车之家在元宝的权重明显凹陷（14.7%）。一眼看清"谁在哪些模型里吃得开"的结构性差异。

媒体 × 模型引用占比热力图（综合 TOP15 媒体），颜色越深该媒体在该模型权重越高。

So What：同一媒体在不同模型权重差异极大。通用底座（汽车之家 / 易车 / 太平洋）保证全域可见，但要进元宝得靠懂车帝、有驾、B站——分模型运营才能不留盲区。

6.3 各大模型的"自家人"偏见

各模型对自身生态媒体的引用占比之和，是最硬的 GEO 渠道情报：百度系自引百度（18.95%）、豆包偏爱字节系（今日头条 + 抖音 + 抖音百科，16.76%）、元宝力推腾讯系（微信 + 企鹅号 + 腾讯，5.51%）。想在某一模型被看见，就得在它的"朋友圈"里露脸。

各模型对自身生态媒体的引用占比之和（%）。字节系=今日头条+抖音+抖音百科；百度系=百度+百家号；腾讯系=微信公众号+企鹅号+腾讯；阿里系=淘宝。

So What："自家人偏见"意味着渠道分配要对齐模型生态：豆包投字节、百度投百家号、元宝投微信/视频号、DeepSeek 投专业评测站。分渠道投放，比撒网高效得多。

七、从象限到打法：AI品牌心智象限 → 行动矩阵

把"你站在四象限的哪一格"直接翻译成"该打什么 GEO 仗"。同一张图既能诊断位置、也能开处方——这才是心智象限作为可执行框架的落点。

通用法则：上漏斗（认知+评估）是 AI 影响最深的阶段（见第五节），"把对比、评测、TCO 写进 AI 的回答"适用于所有象限——下面四张卡只讲各象限的侧重点不同。

Leaders · 领导者（最高价值 GEO 战场）

人类心智强、买家也最认 AI 影响（双高）。你已握有心智地基、买家又听 AI 的，抢下 AI 推荐位回报率最高——但要先看清：气泡（AI 可见度）在领导者内仍参差，小的得赶紧做大。

打法：
  • 把泡泡做大，是当务之急。 领导者象限之所以是"最高价值 GEO 战场"，正因你只差 AI 声量这一环。若 AI 可见度还不够高，应立刻把对比、评测、TCO 等内容喂给 AI，先把气泡撑起来——上漏斗（认知+评估）AI 影响最深，正是做大的主战场。
  • 防偷换，不防遗忘。 你不在"有没有被提到"——你已经是 Leaders，AI 不会漏掉你；而在"被提到时卖点有没有被张冠李戴"。把车型卖点、参数、口碑做扎实，确保 AI 准确引用你而非张冠李戴。
  • 代表品牌：比亚迪 / 奥迪 / 宝马 / 奔驰 / 特斯拉 / 本田 / 蔚来 / 小鹏 / 理想 / 问界 / 别克。

Challengers · 挑战者（以小博大）

心智尚低、却高度认 AI 影响。AI 一次推荐，可能直接补齐心智短板——杠杆最大的群体。

打法：
  • 主攻"进入 AI 推荐 Top 3"。 AI 回答购车问题时存在"首推效应"——排在前三的品牌获得最多注意力。Challenger 心智低但 AI 影响高，用户本来不认识你，但 AI 一句推荐就可能把你带进考虑集。目标不是"被提到"（那是曝光），而是挤进 AI 推荐列表前三——曝光补不了心智，但高位推荐可以直接补。
  • 用 AI 杠杆抄近路补短板： 吉利、五菱、零跑以高 AI 可见度弥补低人类心智，正是"以小博大"范本。
  • 尤其要抢评估阶段答案位： 一次"被AI推荐"直接补心智短板，上漏斗（通用法则）就是你们的进攻武器。
  • 代表品牌：沃尔沃 / 现代 / 吉利 / 五菱 / 零跑 / 英菲尼迪。

Incumbents · 守成者（避免被 AI 绕过）

心智极厚，但买家当前不认 AI 对购车的影响（X 偏低）。风险不在失去老客户——而在增量市场被 AI 截流：一个新买家问 AI「推荐一款 SUV」，回答里没有你，这笔生意直接去了竞品。

打法：
  • 核心目标：避免被 AI 绕过。 你没被遗忘——老客户记得你。但 AI 选车的新买家在评估阶段就看不到你的品牌。GEO 不是用来触达现有客户的，是用来守住增量入口的。
  • 心智是你可以低成本的矿。 Incumbent 不需要从零建立认知——品牌叙事、口碑、参数都是现成的，只差结构化这一步。把既有认知翻译成 AI 可引用的格式，是所有象限里投资回报率最高的 GEO。
  • 尤其要占领评估阶段答案位： 这是防止被 AI 绕过的最前一道闸（见通用法则）。
  • 代表品牌：大众 / 丰田 / 长城 / 长安 / 雷克萨斯 / 日产 / 保时捷 / 凯迪拉克 / 福特。

Voiceless · 失语者（破局）

人类心智与 AI 影响双弱。旧世界没人记得、新世界 AI 也没被感知为影响购车决策，最易静默出局。

打法：
  • 先被看见，再谈心智。 靠 GEO 把可见度（气泡）做起来，先"被 AI 提及"，再慢慢养心智。
  • 选高意向垂直社区精准补刀。 预算有限时，车质网在 DeepSeek 引用率达 6.92%，虽整体量小但精准——对 Voiceless 品牌来说，先在垂直评测类媒体占位，比撒网式投放性价比更高。
  • 可见度起来后，同样要把评测 / TCO 写进 AI 回答，才接得住上漏斗流量。
  • 代表品牌：雪佛兰 / Jeep / 极氪 / 起亚 / 雪铁龙 / 路虎 / 哪吒 / 林肯 / 捷豹 / 斯巴鲁。
一句话总览：Leader 重"把AI可见度做大"、Challenger 重"被推荐为首选"、Incumbent 重"避免被 AI 绕过"、Voiceless 重"先被看见再谈心智"。

八、GEO 落地清单：汽车品牌可直接照做的行动项

从"被人类搜到"升级为"被 AI 推荐"的落地打法——按战略重要度分 P0（不做就输）和 P1（做了就赢）两档。

▌P0 · 战略级——不做就输

① 预算前置到认知—评估阶段

上漏斗 AI 高影响占比 59%–62%，是 AI 改写购车决策最深的主战场。把品牌信息、车型对比、TCO 分析提前"写进"AI 的回答，而不是等到购买阶段才发力。

② 大品牌"被 AI 说对"、小品牌"被 AI 说到"

大品牌（比亚迪/Tesla/BBA）用户心里早有，关键是信息准确、不被张冠李戴；长尾品牌用户常被 AI"一句话推荐"带进考虑集，目标是"被推荐"。两套策略不能混。

③ 必做底座：汽车之家 + 易车网 + 太平洋

三者横跨所有模型、包揽综合引用 TOP3（汽车之家 28.6%，约为易车 3 倍），是 GEO 的"入场券"——没有底座，AI 根本不会引用你。

▌P1 · 核心级——做了就赢

④ 用 TCO / 保值率 / 服务包对冲 AI 比价

53.6% 的用户用 AI 做智能比价，价格透明化不可逆。必须用"谁更值"的内容，把 AI 对品牌的评价从"谁更便宜"拉回"谁更值"。

⑤ 按模型分渠道投放，利用"自家人"偏见

豆包→今日头条/抖音；百度→百家号/百度系；元宝→微信公众号/视频号；DeepSeek→车质网/中关村在线；千问→新浪/淘宝。撒网式投放效率最低，分渠道投放才能不留盲区。

⑥ 建立可被 AI 引用的结构化技术资料库

参数表、质量口碑、第三方评测、TCO 计算器——每种车型至少一套完整、可被爬取的结构化资料。这是 AI 引用品牌的"硬通货"。

九、附录 · 数据概览与方法

数据来源：Orion 汽车行业消费者调研交叉表导出底表（清洗/加权后聚合，非逐条原始问卷）。交叉表 = 行轴（车主特征）× 列轴（AI 行为/态度），每个单元格给出 5 个指标。

注：本报告所有图表数据均内联于本文件、基于上述调研实算；聚焦 AI 使用维度，汽车动力 / 品牌 / 车型的结构性篇幅已按需求弱化。