样例报告

报告里有什么、每个数字怎么算的

检测报告有两版:给老板看的一页结论,和给执行团队看的详细拆解。 这一页先把结构和口径讲清楚——口径不透明,数字就没有意义。

老板版

一页纸看结论

  • 健康分与等级
  • 一句话结论:现在最大的问题是什么
  • 核心数字:健康分 / 提及率 / 问题覆盖率 / 事实一致性
  • 先做的三件事(按优先级排序)

适合在管理层会议上直接过一遍。

详细版

拆到能执行

  • 分引擎下钻:每个维度在各引擎的表现
  • 缺口诊断:内容缺口 / 信源格局 / 卡点根因
  • 竞品与行业对比
  • 行动清单(含影响面与验收标准)
  • 附录:指标口径、采样明细、原始回答快照

适合交给做内容和做投放的同事照着执行。

口径说明

三个最容易混淆的指标

它们统计的层级完全不同,所以不能相互换算,也不能合并成一个百分数。

提及率

样本行级

被提及样本行 ÷ 总样本行。每一行 = 一个问题在一个引擎里问一次。

问题覆盖率

query 级去重

被提及问题数 ÷ 总问题数。同一个问题在多个引擎被提到,只算一次。

阵地覆盖

信源阵地类级

被引用信源覆盖的关键阵地类数 ÷ 目标集(7 类)。衡量的是信源结构,不是提及次数。

三者口径不同,不得合并。报告中任何一处都不会出现把多个指标揉成一个百分数的写法。

完整口径表

全部指标的计算口径

以下口径与检测系统内部实现同源,报告附录中会逐条列出。

指标口径说明(含性质标注)
指标公式性质
提及率被提及样本行 ÷ 总样本行(样本行级口径;探索集不计入分母)实测
问题覆盖率被提及问题数 ÷ 总问题数(query 级去重口径,按 query_id 聚合)派生
引用份额自有域名被引用次数 ÷ 全部有效引用次数实测
阵地覆盖被引用信源覆盖的关键阵地类数 ÷ 目标集(7 类:自有/百科/问答/内容/视频/媒体/企业信息;每类需占有效引用 ≥1%)实测
内容承接内容承接度(排位×情感×准确性综合)——API 通道无排位数据,当前恒为未测,不参与计分(权重归一到已测维度)实测
事实一致性判定一致条数 ÷ 已核验条数;无核验记录=未测(不编 0)实测
健康分五维加权(未测维度权重归一到已测;提及率=0 时总分必为 0)派生
自有来源率自有域名引用条数 ÷ 全部有效引用条数实测
声量份额同 query 下品牌被提及次数占比(分引擎独立计算,不混算)实测
存活率历史样本在复测中的留存比例派生
健康分

六个可见度指标 + 五维加权健康分

六个可见度指标

提及率 / 问题覆盖率 / 引用份额 / 阵地覆盖 / 内容承接 / 事实一致性

六个指标并列呈现,各自独立,不换算、不合并。

健康分由其中五个加权

  • 提及率 30%
  • 引用份额 25%
  • 阵地覆盖 20%
  • 内容承接 15%
  • 事实一致性 10%

问题覆盖率不参与健康分加权。未测维度(例如 API 通道下的内容承接、无核验记录的事实一致性) 权重归一到已测维度,不编 0;提及率为 0 时健康分必为 0。

数据声明

数据从哪来,怎么采的

采样方式:围绕品牌词与真实买家提问,在 6 大国产 AI 引擎通过官方 API 直连采样。AI 没提到你的品牌,也如实记录为「未提及」。

失败处理:调用失败或超时的引擎会如实标注,不计入健康分与提及率,不做静默忽略。

未测规范:没有采到的数据一律显示「未测」,不编造、不兜底为 0。

通道差异:本报告基于 API 通道采样,回答反映模型的参数化认知。同一模型的网页版 / App 版可能开启联网检索,回答可能不同;各平台独立统计,不合并平均。

时效性:采样结果反映采集时段内的 AI 引擎表现,不代表长期稳定结果;不同时段、不同账号的回答可能存在差异。

数据归属:检测产生的报告数据仅你和你的授权账号可见。

产品内部流程

检测产品内的「诊断方法论」

这一步属于检测产品的内部流程,对应对外五步闭环里的「采集—归因」两步。

1. 多引擎采样

并行调用 DeepSeek、豆包、Kimi 等主流 AI 引擎,围绕品牌词与相关提问进行大规模采样。

2. 可见度分析

统计品牌被提及率、在推荐清单中的出现率,量化 AI 搜索引擎中的真实曝光。

3. 短板归纳

用 LLM 归纳认知、买家、推荐、信息缺口等维度的短板,并摘录 AI 原话作为证据。

4. 竞品对比

横向对比竞品声量与提及率,定位品牌在品类中的相对位置与差距。

5. 行动建议

针对短板生成可勾选的优化行动清单,并支持复检对比验证优化效果。

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