AI 搜尋
用真實回答樣本，衡量品牌在 AI 回答裡的可見度
一套可以重複的方法，記錄品牌在各個 AI 引擎回答裡的提及、引用和描述準確度，並和 AI 搜尋技術基礎檢查分開記錄。
作者 Starry Research Labs · 發布並審閱於
怎樣衡量品牌在 AI 回答裡的可見度？
拿目標用戶會問的問題去收集實際的回答。記下提問內容、AI 引擎、日期和市場，再看回答有沒有提到你的品牌，有沒有連結到你的域名。同樣的測試要重複做，別讓一次回答成了你的全部結論。
我們的免費檢查器分析你貼上進來的回答，報告這些樣本里品牌名稱的匹配和連結域名的匹配。它不會替你去問 AI 引擎，也不會估算你在所有可能問題裡的可見度。
該用哪些問題？
從客服對話、產品調研或你自己要做的事裡找問題。寫進對你重要的限制條件，比如免費工具、不用註冊帳號，或者某個特定市場。先用一小組能準確重複的問題開始。
- 一個發現型問題，請 AI 列出可選方案，不提你的品牌。
- 一個解決問題型的問題，圍繞你的工具能完成的那項工作。
- 一個帶真實限制條件的比較型問題。
- 一個品牌問題，看 AI 引擎怎樣描述你的產品。
報告裡哪些數據要分開記？
回答裡出現品牌名稱，算一次品牌提及。來源連結指向你的域名，算一次帶連結的引用。別的公司和你用了相同的字詞時，要人工逐條核對名稱。貼上的回答裡即使出現了你的域名連結，也要結合上下文，判斷它是否支持相關的說法。
事實準不準確，單獨記錄。一條回答可能提到了你，描述的卻是錯誤的產品。網站訪問和成功的產品操作放在另一份報告裡，免得引用次數被當成生意上的結果。
AI 搜尋基礎檢查能說明什麼？
檢查公開頁面，可以看到網頁程式碼、規範網址和已發布的爬蟲規則。Google 表示，常規的搜尋優化基礎同樣適用於它的 AI 搜尋功能，不需要專門的 AI 檔案或標記。
用基礎檢查修復能觀察到的問題，用重複的回答樣本衡量提及和引用。樣本出現變化時，留好提問內容和日期，方便你查看差別在哪裡。
資料來源
本指南參考的外部資料經過審閱，外部資料多為英文原文。示例和工具流程由我們自己完成。上線檢查記錄的是我們對自己網站的公開觀察，不涉及排名或引用方面的結論。