今年三月开始，我每周固定做一件事：用同一组关键词分别在豆包、Kimi、DeepSeek、元宝里搜索，把每个AI引用的文章拉出来做对比。跑了将近四个月、20多组关键词之后，这些AI搜索的"口味差异"越来越明显了。
这篇文章专门对比豆包和Kimi——因为这两个是目前国内用户量最大的AI搜索产品，而且它们的内容偏好差异大到值得单独写一篇。
先说总体印象
豆包更喜欢"百科全书式"的内容。全面、系统、涵盖面广的文章在豆包的引用排序里天然占优。一篇1800字从概念讲到实操的文章，被引用的概率远大于一篇600字只说一个点的。
Kimi更喜欢"观点鲜明"的内容。有明确立场、有对比、有"但是"转个折的文章，在Kimi里引用率明显更高。它似乎更看重"这篇文章有自己的判断"，而不是面面俱到的信息罗列。
说个具体的例子。我测试的关键词是"旧房翻新要不要铲墙皮"。这个话题下有两篇文章：A是全面覆盖型——铲墙皮的条件、不铲墙皮的风险、不同墙面基层的处理方式，洋洋洒洒1400字；B是观点型——"大多数旧房不用铲到红砖层，除非你遇到这三种情况"，600字，重点讲了三个判断标准。
在豆包里，A篇的引用排名第1，B篇排第5。在Kimi里刚好反过来——B篇排第1，A篇排第4。
为什么？因为豆包在回答"要不要铲墙皮"时，倾向于给用户一个完整的知识框架；而Kimi更倾向于直接给出判断标准。
内容格式上的差异
豆包对表格数据敏感。同样1500字的文章，带三个对比表格的和纯文字的，豆包引用率差将近50%。我感觉豆包的RAG机制在做信息抽取时，对table标签的权重给得比较高。
Kimi对列表和编号内容更友好。用ol标签的有序列表，在Kimi里的信息抽取准确率明显高于ul无序列表。这不是我猜的——我测了10组配对文章（内容相近、一用ol一用ul），在Kimi里ol版本的引用率平均高出35%。
一个双方都吃的东西：段落长度。不管是豆包还是Kimi，单段超过300字的文章引用率都偏低。控制在80-150字一段，信息密度高、每段有独立观点，两个AI搜索都更喜欢。
时效性偏好的差异
豆包对内容时效性更敏感。在"2026年装修报价""最新翻新技术"这类含时间要求的关键词下，豆包几乎只引用最近6个月内更新的内容。三年前的文章哪怕质量很高，豆包基本不会碰。
而Kimi在这方面稍微宽容一些。它会引用一年前甚至两年前的内容，前提是那篇文章有独特的数据或观点、是新文章里找不到的。
这个差异对内容策略有直接影响：如果你主要针对豆包做优化，内容需要定期更新日期（至少半年刷新一次）；如果针对Kimi，内容的独特性比时效性更重要。
如果只能优化一个方向，优化什么？
如果你的精力只够优化一个方向（大部分小团队的真实处境），我给的建议是：
优先考虑豆包。原因是豆包的引用偏好更稳定、可预测——你加了结构化数据、定期更新、提高信息密度，引用率大概率往上走。Kimi的偏好变化更大一些，今天我观察到的"喜欢有观点的内容"可能三个月后就变了。
但别完全放弃Kimi。有一个成本很低的做法：在你每篇文章的结尾，加一段100字左右的"我们的判断"——不是总结全文，而是你的真实观点。哪怕只是"以上三个方案里，我们更推荐第二种，因为成本可控且对施工方要求不高"。这个动作对Kimi的引用提升很明显，而且不增加多少写作成本。
说到底，AI搜索的内容偏好会持续变化，六个月后的规则可能跟今天完全不同。但有一个东西不会变：信息密度高、结构清晰、有自己观点的内容，在所有平台都更容易被引用。用户一搜就出来的，永远是那些"真的有东西"的文章，不是那些"写了很多但什么都没说"的。