每份报告的标题只有一个字母。以下是它的精确算法。

提及率

每次扫描通过 3 个 AI 渠道提出 29 个买家问题——约 90 条采样回答。你的提及率是其中提及你品牌的回答所占比例：

提及率 = 提及你的回答数 ÷ 采样回答总数

当你的品牌名（或与扫描名称相近的变体）出现在回答文本中即计为一次提及。提及按句子级别归因，因此仪表盘不仅能显示你被提及，还能显示你是如何被提及的。

评级区间

  • A —— 提及率 ≥ 60%。AI 系统持续推荐你。
  • B —— 30–59%。你经常出现，但竞争对手仍拿走许多回答。
  • C —— 10–29%。你偶尔出现；大多数买家问题被别人赢走。
  • F —— 低于 10%。对 AI 回答而言，你几乎不存在。

为什么评级会在扫描之间波动

AI 模型的输出不是确定性的——同一个问题在不同日子可能得到不同回答。小幅波动（几个百分点）是正常噪声。真正重要的是数周的趋势——这正是监测所展示的。把单次扫描当作照片，而非判决书。

现实的目标长什么样

极少有企业能在所有问题上拿 A——泛泛的问题（"全世界最好的 X"）被最知名的品牌垄断。务实的目标是：

  1. 摆脱 F——确保 AI 能找到并引用你（从网站诊断开始）。
  2. 赢下具体的问题——按地域和细分领域限定的提示词是可以赢的；宽泛的问题大多赢不了。
  3. 追踪你相对真实竞争对手的声量份额，而不是追逐一个绝对数字（SOV、情感与趋势）。

相关阅读