【GEO 行业榜单】第八期:春节白酒送礼
- 2026-02-08 17:13:09
【GEO 行业榜单】第八期:春节白酒送礼
延续「GEO 行业榜单」系列，我们继续以 AI 搜索/问答结果为样本、以结构化标注为方法，拆解“用户在节日前是如何向 AI 提问、AI 又是如何给出送礼建议、品牌在答案中以什么顺序和理由被点名”的全过程，为品牌方与渠道伙伴提供可直接复用的节日增长线索。与传统搜索返回链接列表不同，AI 助手在“过年送什么”“春节送哪款酒”这类问题下，往往直接给出带有判断和排序的推荐清单——哪些品牌被反复提及、哪些被默认视为“送礼安全选项”、哪些被贴上“有档次”“销量高”“不踩雷”等稳定标签，都会在用户尚未比价之前，就完成第一轮心智筛选。 本期，我们把研究对象聚焦在白酒这一高度典型的“强文化属性 + 强社交语境”的春节送礼赛道。一方面，白酒品牌层级分明，从全国名酒到区域品牌，从高端礼赠到大众宴请，价格带与香型极其复杂，信息噪音大且话术高度趋同；另一方面，春节送酒又高度敏感于“合不合适”“有没有面子”“会不会出错”，用户决策往往并非围绕专业参数，而是围绕品牌认知、社会共识、销量背书与场景匹配来快速完成。当消费者把“过年送什么白酒比较好”“送长辈/客户选哪个牌子”直接交给 AI 助手时，AI 实际上承担了“替用户规避风险、替用户给出社会正确答案”的角色，其推荐逻辑对品牌的可见度与转化潜力具有直接影响。 在方法链路上，本期同样遵循贴近真实用户行为的组合路径，但进一步强化了“节日场景下的意图分层”： 词条构建层面，围绕“过年/春节 + 白酒”这一核心需求，覆盖从泛推荐、品牌认知、销量榜单到强行动决策的多种提问形态，尽量还原用户在节日前从犹豫到下单的连续思考过程；并沿用腾讯元宝进行词条筛选，原因是目前仅腾讯元宝提供「词条自动补全」能力，可用于更真实地捕捉用户在搜索框里的自然输入与延展意图； 结果采样层面，对上述词条逐条发起 AI 查询，抽取其直接给出的推荐与解释内容，模拟用户在 AI 助手中阅读和做判断的真实路径； 结构化标注与分析层面，对答案中出现的品牌频次、排序位置、使用场景（送长辈/商务/家庭）、价值标签（有档次、性价比高、销量好、不踩雷）与语气倾向进行系统标注，最终输出春节送礼白酒的 AI 推荐榜单与关键洞察，回答“谁更容易被 AI 当作默认答案、谁更容易在春节被先选”。 
从四个平台的前十榜单来看，一个非常明确的事实是：在“过年送什么白酒”这一问题上，AI 的推荐并没有呈现出明显的分裂，而是高度收敛。无论是豆包、DeepSeek、元宝还是千问，进入前十的品牌范围都极其稳定，核心集中在茅台、五粮液、剑南春、汾酒、习酒、郎酒、洋河、国窖1573等全国性名酒身上，个别平台只是在第九、第十名位置出现轻微替换。这意味着，在春节送礼这一高风险决策场景中，AI 并未试图为用户“探索更多可能”，而是优先调用一套已经被市场与社会反复验证过的品牌清单，将推荐范围锁定在“不需要额外解释、也不容易被质疑”的安全区内。 在这一共识基础之上，不同平台的差异主要体现在排序方式与判断力度上，而非入围与否。以豆包为例，其榜单结构呈现出明显的传统品牌声量导向，茅台与五粮液长期占据前列，品牌提及次数与声量指数高度相关，整体逻辑更接近把传统搜索时代的“品牌权威”直接迁移到 AI 答案中。在这种机制下，头部品牌天然具备优势，而中腰部品牌即便入围，也很难通过场景或标签实现明显跃升。 相比之下，DeepSeek 的榜单更像是在执行一种覆盖优先的策略。虽然茅台依旧位居前列，但其后排名分布相对分散，多数品牌的提及率接近满值，首位排行率整体偏低。AI 在回答时更倾向于把“可能的选项”完整呈现给用户，而不是主动替用户做强判断。这种推荐方式降低了单一品牌的垄断感，也使得更多品牌能够获得稳定曝光，但代价是很难在用户心中形成一个“第一选择”的强指向。 元宝的表现则显现出更明显的春节语境意识。在其榜单中，汾酒与剑南春的整体位置明显靠前，茅台并未形成绝对压制，排序逻辑不再只围绕品牌高度本身，而是隐含地引入了“是否适合春节场景”的判断。清香型、浓香型、家庭聚会与大众宴请等因素，在推荐中被更自然地吸收进答案结构里，使得榜单整体更贴近真实节日消费场景，而非单纯的品牌排行榜。 千问则是四个平台中判断色彩最为鲜明的一个。其榜单前部梯队分层清晰，首位排行率显著高于其他平台，正向提及比例也整体偏高。AI 在回答“春节送什么白酒好”这类问题时，更像是在直接给出一个已经替用户想清楚的结论，而不是邀请用户自行比较。这种“替用户承担决策风险”的姿态，使得具备强社会象征意义的高端品牌获得极大加成，同时也显著抬高了区域酒和需要解释背景的品牌的进入门槛。 将四个平台放在一起观察，可以看到一条清晰的连续谱系：一端是以 DeepSeek 为代表的列举型、保守型推荐，强调全面与稳妥；另一端是以千问为代表的判断型推荐，强调结论与确定性；豆包与元宝则分别在品牌权威与节日场景两个维度上形成中间态。差异的本质，并不在于谁更“懂白酒”，而在于谁更愿意在春节这个节点上，替用户完成那一步“万一送错了怎么办”的心理决策。 对 GEO 而言，这一结果再次印证了春节白酒并不是一个以产品参数为核心的问题，而是一个高度社会化、情境化的风险规避问题。AI 在这里真正扮演的角色，并非专业导购，而是“社会共识的转述者”。进入推荐前十，意味着被纳入这套共识；排在前列，则意味着被视为更安全、更体面、更不需要解释的选择。品牌在不同平台上的表现差异，本质上反映的是 AI 对其社会稳定性的判断差异，而非对白酒品质本身的重新评估。 从这个角度看，春节白酒的 GEO 竞争重点，已经不再是“把自己讲得多好”，而是“让 AI 在关键时刻，愿意把你当作那个不需要额外说明、也不容易出错的名字”。 淳本酒仅出现在豆包两个词条中，但都排到了第一。 
从分析看，淳本酒在这一组“春节送礼白酒”词条体系里的表现是非常典型的“窄覆盖、高爆发”：它并没有像茅台、五粮液那样在多数词条里稳定出现，而是集中出现在极少数查询里，但一旦触发，就能直接冲到答案的第一位。具体来说，在词条组的 10 个可 GEO 词条中，淳本酒被标记为“关联词条”的只有 2 个，且这 2 个词条里都拿到了 TOP1（“春节送白酒选哪个”“过年送白酒推荐”）。这种结构本身就意味着，它不是靠“全场景被默认提名”进入候选池，而更像是通过某些特定问题的内容供给，打穿了 AI 的排序环节，把自己推到了结论位。 进一步看“声量排行榜”的量化指标，这种“爆发但不稳”的特征更清楚。淳本酒在榜单中排到第 11，声量指数 625，品牌提及次数 2，品牌提及率 20%，首位排行率 20%，同时正向提及率 20%、负向提及率 10%。这组数字的含义很关键：它确实能在部分答案里成为“第一推荐”，但在更大的样本范围里，它整体被提及的覆盖面仍然有限，因此总榜只能停在前十之外。换句话说，它已经具备“被 AI 拿来当结论”的能力，但尚未具备“在多数问题下被 AI 自动纳入默认候选池”的稳定性。 造成这种现象的核心原因，不是消费者真实心智突然迁移，而更像是 GEO 内容供给在短时间内对模型形成了强牵引。实体分析报告里显示，淳本酒的提及总数达到 257，涉及查询词 4 个、涉及文章 7 篇，并且这 257 次提及几乎是由 4 个查询词直接“灌”出来的：在“春节送白酒选哪个”“过年送什么白酒合适”“过年送白酒哪个品牌比较好”“过年送白酒推荐”这四类高度通用、标准模糊的推荐型问题里，单词条的提及次数分别达到 67、71、47、72，合计正好 257。这里面一个很重要的信号是：淳本酒并不是在很多文章里“被顺带提到一次”，而是典型的“少量文章/少量问题 → 高频重复提及”，这种高密度重复非常容易在生成式回答的证据抽取阶段获得权重，从而把品牌推到更靠前的位置，甚至成为第一名。 时效性则进一步放大了这一机制。截图中“参考文章聚类统计”显示，淳本酒相关引用来源高度集中在内容分发型平台与信息流体系：手机搜狐网（sohu.com）占 43.8%，今日头条（toutiao.com）占 25.0%，抖音（iesdouyin.com）占 15.6%，其余为长尾来源少量补充。这种来源结构的共同点是更新快、可被快速抓取与复用，且容易形成“近期内容密度”。你补充的关键观察也被截图直接印证：在 2026 年 1 月 19 日当天检索时，出现了当天发布的新 GEO 内容，且文章列表里能看到明确的发布时间为 2026-01-19 17:57:00，并且是典型的“春节送礼白酒口碑榜单/清单”内容形态。对生成式系统而言，这类“当日新内容 + 榜单结构 + 推荐型问句高度匹配”的组合，非常容易在短周期内形成排名抬升，尤其是在“推荐/选哪个/哪个品牌好”这种缺乏硬标准的问题里，模型往往更依赖可直接复用的清单式材料来生成结论。 再看内容标签层面，淳本酒能够在低知名度条件下冲到 TOP1，并不是靠“品牌背书”赢的，而是靠“卖点叙事替代背书”赢的。截图里的口碑关键词非常典型：正向侧集中在“入口绵柔不刺喉”“纯粮固态无添加”“醒得快不宿醉”“酱香浓郁”“获奖背书”，负向侧只有一句“品牌知名度仍弱于老牌名酒”。这组结构很像一个经过 GEO 设计的“风险对冲话术包”：先用口感与体感降低决策门槛，再用“无添加/固态”这类更容易被 AI 归纳的安全标签建立理由，最后用“获奖背书”补一个外部合法性，同时主动承认“知名度弱于老牌名酒”，把潜在质疑提前消化掉。对 AI 来说，这种叙事非常友好，因为它能被压缩成一段“为什么推荐它”的标准解释，从而提升被选为首推的概率。 因此，如果把淳本酒放在“春节白酒默认候选池”的框架下看，它目前更像是一种被 GEO 强行推上来的“局部冠军”，而不是自然进入的“全局候选”。它可以在少数泛推荐词条里拿第一，但在更广的词条覆盖上仍然偏弱，这也是它停在第 11 的根本原因：排序能力已经被证明，但覆盖能力还没有建立。与此同时，这种高度依赖“当日内容密度 + 少数平台来源集中”的打法也意味着它的排名具有明显的时效波动风险，一旦新鲜度衰减、或平台引用权重发生变化，它在 TOP1 位的稳定性很可能会先于头部名酒发生回落。 综合一句话就是：淳本酒现在的状态，已经从“没人提”跨过了门槛，进入了“能被 AI 拿来当答案”的阶段，但它进入答案的方式更偏 GEO 驱动的短周期爆发，而非长期心智的自然沉淀；它要从第 11 变成稳定前十，关键不在于继续把某两三个词条做得更极致，而在于把这种“可被 AI 复用的理由结构”复制到更多春节送礼相关问题上，同时把来源从少数内容平台扩展到更分散、更稳定的第三方信息结构里，才能把爆发变成常态。 综合本期全部分析可以看到，春节送礼白酒这一问题，已经不再是一个单纯由消费者、渠道或品牌主导的选择过程，而正在被 AI 搜索与问答系统重构为一种“共识优先、风险前置”的决策机制。AI 并不是在为用户寻找最优解，而是在为用户筛除潜在错误选项；它给出的并不是“你可以怎么选”，而是“照这样选，大概率不会出事”。这也是为什么不同平台的榜单高度收敛、头部品牌长期稳固，而变化更多发生在排序与解释层面的原因。 从平台维度看，本期的对比进一步验证了一个重要事实：生成式推荐的差异，并不来自对白酒行业理解的深浅，而来自模型在回答问题时愿意承担多少“判断责任”。有的平台更倾向于完整列举，把选择权交还给用户；有的平台则更愿意直接给出结论，替用户完成那一步心理上的拍板。这种差异，直接决定了品牌在不同平台上，是“被看见”更重要，还是“被排在前面”更重要，也决定了 GEO 策略不能简单复制，而必须与平台的推荐风格相匹配。 在这一结构下，淳本酒的案例显得尤为具有代表性。它并非依靠长期的品牌认知或市场规模进入榜单，而是通过高度聚焦的 GEO 内容，在少数高价值词条中实现了“局部突破”。它能够在知名度并不占优的前提下，直接出现在 AI 的第一推荐位，本身已经说明：在生成式搜索体系中，品牌并非只有“慢变量”这一条路，内容结构、语义匹配与时效密度，同样可以在短周期内撬动排序结果。但与此同时，它止步于第十一名，也清楚地揭示了这种打法的边界——排序能力可以被快速拉升，但覆盖能力与稳定性，仍然需要更长期、更系统的心智建设来支撑。 这一点对所有非头部品牌而言都具有现实意义。AI 并不会因为一个品牌“讲得很好”就自动把它纳入默认候选池，只有当一个品牌能够在多个问题、多个场景中，被反复验证为“不需要解释、不会出错”，它才会逐步从“被提及的名字”转变为“被默认推荐的选择”。这也是为什么本期榜单中，异常进入前十的品牌大多依赖于“名酒列表”“历史符号”等内容惯性，而像淳本酒这样通过 GEO 驱动的新晋名字，则更多停留在候补区间。 从 GEO 的方法论角度看，本期分析给出的启示也非常清晰。第一，春节送礼类问题天然属于高风险、高共识场景，AI 的推荐逻辑优先级是社会稳定性而非个性差异，任何试图绕开这一点的内容策略，都会在排序阶段被自然削弱。第二，短期内，集中火力打穿少数泛推荐词条，确实可以制造“AI 首推”的局部效果，但如果不能同步扩展词条覆盖与来源结构，这种优势很难转化为长期排名。第三，真正可持续的 GEO，并不是不断制造新卖点，而是把已有卖点压缩成 AI 可以稳定复用的“理由模板”，并让这种模板在更多问题中被反复调用。 因此，如果说前十榜单代表的是 AI 已经愿意为用户兜底的安全区，那么第十一名及之后的位置，则是品牌仍在争取“被信任资格”的过渡带。淳本酒已经站在这条分界线上，它的案例并不意味着头部格局被打破，但清楚地展示了生成式引擎时代，品牌如何通过内容与结构的变化，获得进入牌桌的机会。未来，随着更多品牌开始有意识地进行 GEO 布局，春节白酒榜单的变化或许不会立刻体现在前几名的更替上，但在前十边缘、候补区与局部排序中，这种变化已经在发生。 回到「GEO 行业榜单」系列的初衷，本期的价值并不在于告诉读者“该买哪瓶酒”，而在于揭示：当用户把决策交给 AI 时，品牌竞争的规则已经发生了怎样的变化。在这个新的规则下，谁能被 AI 反复、稳定、无歧义地说出口，谁就更接近下一轮增长的入口；而理解并顺应这一点，本身，就是节日竞争中最重要的确定性之一。
这是我的第 177 篇原创文章
作者｜柏导
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