模型 当前支持引擎
主要指标 品牌提及率
证据 模型原始回答
比较 声量份额
核心能力
AI 可见度 帮助团队看清什么。
在 InsightWonder 当前支持的 AI 引擎中比较提及率、原始回答和竞品声量份额。
01
跨引擎视图
比较同一批问题在当前支持引擎中的提及率。
02
逐问题 × 逐模型矩阵
看清品牌在哪个问题和模型中缺席、被提及或被推荐。
03
原始回答下钻
打开每个结果背后的原始回答，而不只看分数。
工作方式
让每个结果始终连接证据与行动。
产品会解释结果、保留来源语境，并明确下一次复盘。
01
确认正式问题集Onboarding 会确认市场、语言、竞品与可用问题。
02
结果边跑边出真实多模型检测需要几分钟，完成的结果会逐步出现。
03
引用独立衡量页面被引用不自动计为品牌被提及。
测量规则
AI 可见度遵守的规则
功能清单很容易抄，数字背后的规则抄不了。下面每一条都在产品里真实生效，其中多数是先犯过一次错才加上的。
| 规则 | 为什么有这条 |
|---|---|
| 题面含品牌名的问题排除出计分。 | 你问助手「某某公司好不好」，它当然会点名。一个真实账户里，报出来的 13% 可见度全部来自一道含品牌名的题，真实的主动可见度是 0。 |
| 没测到的从不显示成 0%。 | 超时的模型对正反两面都没产生证据。把那个格子算成「未提及」会压低百分比，把正常月份显示成下滑，甚至触发一次根本没发生的下跌告警。 |
| 任何平均之前，先按引擎分别报告。 | 在我们自己的基准里，一个模型每条回答点名 3.5 个提供方，另一个只有 2.1 个。跨模型的单一数字哪种处境都没描述，还藏住了该干活的地方。 |
| 每一轮存下的检测都带口径版本，不同版本之间从不比较。 | 有一次开启联网检索，某站点从 3% 跳到 13%，而站点什么都没做。画成趋势，就是把一次内部改动当成客户的好转卖给他们。 |
示例产品证据
从汇总指标下钻到原始问题。
示例数据展示正式项目的证据层级。
可见度证据
最近 30 天 AI 可见度 34% +4%
被提及问题 10/29 +2
声量份额 31% +4%
被引页面 27 +9
购买问题 品牌状态 证据
适合小户型的模块化沙发 缺口 竞品被引用
2000 美元内最耐用的可水洗沙发 已提及 商品页
适合家庭的低 VOC 沙发 被推荐 指南与评价
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FAQ
关于AI 可见度的问题
该功能会在公开官网上自动运行吗？
不会。官网只负责说明能力；用户进入 App 并确认项目范围后，才开始正式数据采集。
快照结果可以进入该工作流吗？
可以。有效快照可被认领为初始样本，但 Onboarding 仍需确认市场、竞品与正式监测问题集。
所有指标都能在不同 AI 引擎间直接比较吗？
核心答案状态可以标准化，但引用、搜索辅助与答案格式仍需保留引擎特定证据。
数据多久更新一次？
按套餐允许的频率运行,监测额度在账号层面共享。告警需要连续两轮确认,避免把模型采样抖动变成误报。
能看到 AI 的原始回答吗？
可以。每个结果都能下钻到产生它的那条回答,逐问题、逐模型查看,并附带该回答里的引用。
某个模型不可用时会怎样？
该次运行标记为 partial,不会被悄悄补上。其余引擎照常完成,缺口在结果里保持可见。