问用户会问的问题
按地区、场景、预算和选择条件组织问题，避免只测品牌词。
看清 AI 如何回答
才能知道品牌如何行动
可见 AI 引擎持续记录六个平台的真实回答，把品牌是否出现、出现在哪里、依据什么以及下一步该补什么，放在同一张工作台上。
从原始回答
走向可执行的判断
先完整保留各平台回答及其引用，再以统一口径计算、比对和分析。每个洞察都能回到对应的问题、平台与原始记录。
输入
六平台原始记录
- 问题原文与标签场景、地区、预算及优先级
- 回答全文各平台原文与有效回答状态
- 品牌提及命中词与首次出现位置
- 竞品信息名称、提及情况与出现顺序
- 引用链接网址、引用片段与上下文
- 来源域名官网识别与跨回答复用
- 风险线索负向表述与事实时间信息
- 采样记录日期、平台及失败原因
输出
用户端分析与行动
从全局信号深入到具体问题
- 总览AI 可见度、品牌提及、平台表现
- 常态跟踪问题走势、检测次数与变化
- 监测报告指标汇总与可导出的分析结果
- 弱项分析最弱平台、缺席回答与优化建议
- 负向引用陈旧信息与情感倾向
- 竞品查询六维指标、排行与问题组对比
- 数据详情提及来源交叉、覆盖、位次与来源复用
- 行动看板缺口分级、优先动作与选题卡
数字指标由已留档的有效回答计算；来源时效与负向语境等判断仍需结合原文人工复核。
六个平台
用同一组问题对照
问题围绕真实购买和选择场景设置，不预先写入品牌名。系统按日采集各平台回答，记录正文、品牌首次出现位置及引用链接，让横向比较与长期观察都有共同口径。
- 豆包
- 千问
- 文心一言
- 元宝
- DeepSeek
- Kimi
保留回答与引用
按问题和平台留存回答，明确哪些平台成功作答，哪些尚未获得有效结果。
持续观察同一口径
把每天的结果连成趋势，分辨偶发回答与持续存在的品牌缺口。
六项对照口径
提及率、首位率、前段出现率、平台覆盖率、问题组覆盖率、来源伴随率。指标从留档回答计算，并可与竞品表现对照。
被提及只是起点，
有无依据同样重要
引擎从回答文本统计提及、首位与前段出现情况，再把品牌提及和引用来源交叉查看。这样不仅知道“AI 有没有说到我”，也知道“它是否给出了可追溯的依据”。
四种回答状态
对应四种不同的问题
- 提及且有来源
- 品牌被看见，也有公开页面可供核查。
- 提及但无来源
- 回答说到了品牌，却缺少可追溯的引用。
- 未提及但有来源
- AI 找到了相关页面，答案却没有带出品牌。
- 均无
- 该问题下尚未形成品牌或来源信号。
来源档案还会归并引用网址，标记官网来源，并提示需要复核的陈旧信息。链接是否真正支撑具体事实，仍需人工判断。
把弱项翻译成
下一篇内容的方向
平台按问题梳理风险更正、缺席场景、证据缺口与位次补强，给出当前表现、建议稿件方向和发布后应继续观察的指标。内容团队拿到的是任务线索，而不只是一个分数。
更新过时事实，核查负向语境与陈旧来源。
针对品牌未被提及的用户问题补充场景答案。
补齐可引用的公开事实和官网说明。
讲清对比依据，让优势更容易被准确引用。
每个结论都有适用范围
可见 AI 引擎衡量的是指定问题、指定平台、指定时间内的回答表现。可见度用于定位品牌在 AI 回答中的状态，不等于搜索排名、访问流量或销售结果。平台回答会随时间变化，因此持续采样和人工核查始终必要。
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