企业本地化营销软件服务商SOCi近日发布其本地发现指数（Local Discovery Index）分析报告。数据显示，过去12个月内，美国消费者对AI本地搜索的使用习惯发生了显著变化：52％的美国消费者每月至少使用一次AI工具获取本地推荐，而一年前这一比例仅为9％，增幅接近6倍。
报告指出，这一增长反映了两方面趋势：一是ChatGPT、Gemini等AI工具正被用于更广泛的任务场景；二是成熟平台内置的AI功能加速了用户渗透，其中最具代表性的是谷歌的AI Overviews。此外，谷歌于今年早些时候推出了由Gemini驱动的Ask Maps功能，促使更多消费者在搜索本地餐厅、零售商和服务提供商时使用AI。随着AI的普及度与消费者认知度同步提升，AI可见性正成为品牌在本地市场竞争中的关键要素。
SOCi在报告中提到，AI工具通常依赖谷歌地图等早已建立权威性的成熟数据源，但驱动AI可见性的因素及其作用机制已经发生变化。与传统算法不同——后者理论上可以被逆向工程——AI在“黑箱”内部做出数以百万计的概率性决策。因此，报告采用的方法是在大规模数据集中识别AI输出结果与被认为影响本地可见性的因素之间的相关性，以此揭示驱动结果的实际要素。
据SOCi介绍，该公司花费近十年时间开发了一套方法论，用于对多门店品牌在各类数字渠道上的本地可见性进行基准测评，并通过年度《本地可见性指数》发布研究结果。在2027年版报告发布之前，SOCi先行公开了部分聚焦AI基准的分析内容，包括推荐率、声誉信号以及本地AI回答中引用的信息来源。
在推荐率的测量方法上，SOCi采用了一个简单且可重复的提示词：“请推荐市场Y中类型X的10家企业。”报告解释称，典型AI查询的长度和细微差异，以及查询扇出（query fan-out）带来的选项范围扩大，使测量工作变得复杂；而这一格式能够覆盖与潜在交易相关的多数本地查询的核心场景。如果品牌未能出现在此类“最佳”榜单中，其在更复杂查询中出现的概率可能很低。通过对品牌样本中的每个门店运行该查询，SOCi得以衡量品牌出现的频率，而非其在单次结果中的排名位置，并将其视为更可靠的AI可见性衡量指标。
该方法刻意要求AI给出10条推荐，多于AI回答通常提供的数量。借此，SOCi将每个门店划分为三类：“可能被推荐”（排名1至5位）、“存在不被推荐风险”（排名6至10位）以及“不可见”。分析覆盖ChatGPT、Gemini和Claude三大用户规模最大的AI平台。其中，Gemini同时为谷歌的AI Overviews、AI Mode和Ask Maps提供支持。报告承认，品牌在不同界面上的呈现可能存在差异。
从行业影响看，本地搜索入口正从传统搜索引擎向AI对话界面迁移，多门店品牌的线上曝光逻辑随之改变。过去以关键词排名和地图标注为核心的本地SEO策略，正在让位于针对AI推荐机制的优化。对于依赖本地客流量的连锁零售、餐饮和服务企业而言，能否进入AI生成的推荐名单，将直接影响其获客能力。SOCi此次公开的基准数据，为品牌评估自身在AI平台上的可见性提供了一套可比较的参照框架，也意味着本地营销的竞争维度正在被重新定义。
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