軟體業 Microsoft 被提到 98.8%，SaaS 換成 Salesforce
更新 2026-10-13
AthenaHQ 賣 GEO 監測。這篇問的是怎麼做 AI 搜尋的對手分析。數字來自《State of AI Search 2026》。洞察來自 8 個以上的模型，點名 ChatGPT、Claude 和 Perplexity。方法：2025 年 12 月到 2026 年 3 月，收集橫跨 B2B 和 B2C 的數百萬則 AI 回答，並拆進 13 個產業、32 個競爭子類，涵蓋科技、消費與零售、服務和專門領域。這一篇寫的是整體趨勢。另外在 2026 年 4 月到 6 月看了超過 500 場對話，包括企業示範、策略會議和導入。團隊有企業也有中型市場，收入中位數 9.33 億美元，員工人數中位數 755。提示詞怎麼抽，這篇沒有寫。1
他們說模型已經對各類的領先者有了看法，而且一旦形成就會留著。這是從一次窗口的提到率推出來的，窗口就是這四個月，文中沒有寫同一批提示詞隔季再問。軟體業裡，Microsoft 的品牌提到率是 98.8%，Google Workspace 第二，54.9%。切到更窄的 SaaS，順序換了：Salesforce 55.7%，Microsoft 53%。提到率是七個模型加總：ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Grok、Copilot 和 AI Overview。落差會因子類差很多，所以同一家公司在軟體業和 SaaS 可以不是同一個名次。他們認為 AI 搜尋的競爭和傳統 SEO 不是同一件事。拿到提及或引用通常比爬上搜尋結果第一頁快，但模型對領先者的看法一旦形成就比較難被扳倒。現在能向回答引擎證明權威的團隊，可能在影響以後的引用偏好。2
目錄（3）
編譯自 2026-06-29 · AthenaHQ〈How Do You Handle AI Search Competitor Analysis and Benchmarking?〉 原文
完整來源聲明
來源聲明：本文根據 AthenaHQ〈How Do You Handle AI Search Competitor Analysis and Benchmarking?〉（2026-06-29）編譯整理，不是逐句翻譯。原文連結：https://athenahq.ai/blog/how-do-you-handle-ai-search-competitor-analysis-and-benchmarking。文中「編輯解讀」為本站觀點，不屬於原文。
行動有三條。拿提到率和聲量占比，去對實際上出現在該類 AI 回答裡的品牌，而不是你自己清單上的對手。每季再看一次。新進者出現在 AI 回答裡，可以快過他們爬傳統排名，所以他們要每季再看。不要做全面改版，先補和領先者之間的特定缺口。例子是加一頁有權威的比較、補上模型在用的問答，或在高權威網站拿到提及。
常見問題
- 軟體業誰被提到最多？Microsoft 98.8%，Google Workspace 54.9%。切到 SaaS 子類後，Salesforce 55.7%，Microsoft 53%。
- 這是幾個模型？七個：ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Grok、Copilot、AI Overview。不是單一模型的名次。
- 看法一旦形成就改不了，是測出來的嗎？這篇是這樣推論的。方法寫的是 2025 年 12 月到 2026 年 3 月的回答，沒有寫同一批提示詞之後再問一次。
- 落後時先做什麼？不要全面改版。先補比較頁、缺的問答，或在高權威站拿到提及。每季再對一次實際出現的品牌。
編輯解讀
一句話重點：先對子類，不要對整個軟體業。98.8% 和 55.7% 是兩個切法。
這對你的網站意味著什麼：
- 對手名單用 AI 回答裡真的出現的品牌，每季換一次，不要沿用關鍵字排名的那份。
- 缺口寫成一頁比較或一則問答。這篇沒有說全面改版會提高提到率。
- 「一旦形成就留著」不要寫進你的預測。窗口只有四個月，沒有回訪。
適用與不適用的情境：適合檢查你是不是拿錯了產業切法。不適合拿 Microsoft 或 Salesforce 的百分比當你的目標。
需要注意的限制：AthenaHQ 賣這些報表。13 個產業、32 個子類是他們的產品資料，提示詞抽法沒有寫。500 場對話是示範和導入，收入中位數 9.33 億。完整報告這次打得開，細節仍以這篇寫到的為限。
延伸閱讀：
可沉澱規則 · 供站點自檢2 條
從本文提煉，可供人工對照或 AI 分析站點時作為依據。全部規則
AI 搜尋競品基準須在與你相同的子類（如 SaaS vs 廣義 Software）上比 mention rate 與 Share of Voice；同一品牌在寬窄切換下名次可完全不同（Microsoft 98.8% vs 53% 案例）。
- 子類定義是否一致
- 是否七模型聚合
競品名單應取自 AI 回答中實際出現的品牌，每季重跑；新進者可比傳統 SERP 更快出現在 AI 短名單。落後時優先補比較頁、模型引用的 FAQ 缺口或高權威第三方提及，而非全面內容 overhaul。
- 是否每季更新競品集
- 缺口是否具體到 URL／FAQ
名詞與資料來源
- 對手提到率 — AthenaHQ：〈AI Search Competitor Analysis〉 https://athenahq.ai/blog/how-do-you-handle-ai-search-competitor-analysis-and-benchmarking（檢索日期：2026-10-13）
- 同一份報告 — AthenaHQ：〈State of AI Search 2026〉 https://athenahq.ai/athena-state-of-ai-full-report（檢索日期：2026-10-13）
One Comment