第一是生态集中型：豆包、元宝、百度AI三个AI大模型，对自有生态信源的依赖性高，且逐步增强。随之变化的是这些模型对生态外补充信源的选择标准进一步提升，只有更权威、更专业、更有信息量的信源，才能成为生态外的补充信源；第二是高权重信源搜集型：DeepSeek、Kimi暂未形成生态布局，但这两个模型都更偏好权威媒体、行业媒体或机构、以及专业消费决策平台，说明其对信源的选择标准也在不断提升；第三是偏好多元型：千问目前信源偏好比较特殊（10个行业出现9种榜首），暂未形成明显的偏好，因其没有统一的头部信源，本文暂且不做讨论。

　　对于消费品牌而言，一方面，需要随时把握AI信源结构变化，并动态调整GEO策略，当然这也势必增加成本，另一方面，优先布局那些能够穿越模型偏好、行业偏好，持续被大模型信任的信源渠道，提升GEO的整体性价比。比如第三方消费决策平台“什么值得买”，就在两个月的信源报告中，呈现出了较为稳定的表现，是值得品牌长期关注和投入的GEO信源渠道。

　　二、跨平台、跨品类通用信源渠道减少，“什么值得买”信源价值稳定

　　在此前的《新榜智汇8月AI信源研究》报告中，“什么值得买”就在4个消费行业的问题下，横跨五个平台被大模型引用，成为全网稀缺的“跨平台、跨品类”通用信源。

　　然而，要判断一个信源是否稳定，不能只看平台单月的榜单排名，更要看它能否持续出现在多个模型和多类消费问题中。据《新榜智汇9月AI信源研究》报告显示，"什么值得买"在4个消费行业的信源结构中均被引用，且与8月形成稳定的连续性。具体表现对比及稳定性判断如下：