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GEO 平台能力演示
AI 时代品牌可见性的量化操作系统。30+ 指标 / 10 个逻辑层 / 5 个交叉维度, 覆盖 DeepSeek、豆包、通义千问、元宝、文心一言 5 大主流 AI 平台。 本页面汇总 GEO SaaS 平台的核心能力、指标体系、数据维度与运营交付物,并附真实运行大屏与月度分析报告样例供您评估。
秒萌知产网
最新一份品牌监测报告 · 5 大 AI 平台实测数据
服务承诺
基础服务费默认包含的四项硬能力
核心指标体系
10 大类 30+ 指标 · 全行业品牌通用的 AI 可见性量化体系
声量类(SOV 家族)
衡量品牌在 AI 回答中的"被提及份额"——4 个互补指标
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
品牌提及率 Mention Rate | 所有检测回答中品牌被提及的比例 | 提及问题数 / 检测问题总数 | 整体/平台/分类 |
平台 SOV Platform Mention Rate | 分 AI 平台独立计算的提及率 | 该平台提及数 / 该平台检测总数 | 5 平台独立 |
分类 SOV Category Mention Rate | 按业务分类聚合的提及率 | 分类提及数 / 分类问题总数 | 按业务分类 |
对话总数 Total Conversations | 周期内产生的 AI 对话总量 | 问题数 × 平台数 × 次数 | 周期累计 |
提及问题数 / 检测问题总数该平台提及数 / 该平台检测总数分类提及数 / 分类问题总数问题数 × 平台数 × 次数首推类(FFR 家族)
AI 回答中品牌排名表现——4 个互补指标
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
首推率 First Feature Rate | AI 回答中品牌排名第 1 的比例 | 排名=1 问题数 / 提及问题数 | 整体/平台 |
平均排名 Average Rank | 品牌在有排名记录中的平均位次 | Σ(position) / 有排名数 | 整体/平台 |
Top3/5/10 比例 Top-N Rate | 品牌进入前 3/5/10 名的比例 | 排名≤N 数 / 提及问题数 | 整体/平台 |
排名得分 Rank Score | 基于排名的加权评分(0-100) | 分段线性映射 | 整体/平台 |
排名=1 问题数 / 提及问题数Σ(position) / 有排名数排名≤N 数 / 提及问题数分段线性映射情感类(Sentiment)
品牌被提及时 AI 给出的情感倾向——4 维覆盖
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
正面情感率 Positive Rate | 品牌被提及时的正面评价比例 | 正面数 / 被提及数 | 整体/平台/竞品 |
情感分布 Sentiment Distribution | 正面/中性/负面的绝对数量与百分比 | 按类计数归一 | 整体/分类 |
平台情感矩阵 Platform Sentiment | 分平台独立统计的正面率 | 分平台独立聚合 | 5 平台独立 |
竞品情感对比 Competitor Sentiment | 每个竞品的情感分布对比 | 从 competitorDetails 聚合 | 每竞品独立 |
正面数 / 被提及数按类计数归一分平台独立聚合从 competitorDetails 聚合覆盖率指标
衡量品牌在 AI 生态中的渗透广度
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
AI 平台覆盖率 AI Coverage | 品牌在被检测 AI 平台中实际覆盖的范围 | 有提及平台数 / 参与平台数 | 周期 |
关键词占领率 Keyword Coverage | 品牌在 AI 回答中覆盖核心关键词的程度 | 被提及关键词 / 目标关键词 | 整体 |
内容引用率 Citation Rate | AI 回答中引用品牌相关内容的比例 | 有引用问题数 / 提及问题数 | 整体/平台 |
有提及平台数 / 参与平台数被提及关键词 / 目标关键词有引用问题数 / 提及问题数综合评分
一个数看整体表现
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
品牌综合得分 Brand Score | 加权融合提及、排名、情感(0-100) | mentionRate×40 + rankScore×30 + positiveRate×30 | 整体 |
平台得分 Platform Score | 每个 AI 平台独立综合表现分 | mentionRate×60 + count×15 + rankScore×15 + positiveRate×10 | 5 平台 |
周期变化值 Period Delta | 本周期相比上周期的变化量 | current − previous | 周/月/季 |
mentionRate×40 + rankScore×30 + positiveRate×30mentionRate×60 + count×15 + rankScore×15 + positiveRate×10current − previous竞品对比指标
"我 vs 竞品"的全方位量化
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
竞品提及次数 Competitor Mentions | 每个竞品在 AI 回答中被提及的次数 | 从 competitorsMentioned 聚合 | 每竞品 |
竞品平均排名 Competitor Rank | 竞品在 AI 推荐中的平均位次 | position 聚合 | 每竞品 |
竞品超越率 Competitor Win Rate | 品牌在主要竞品排行中的相对位置评分 | 综合排名分段评分 | 周期 |
竞品情感分布 Competitor Sentiment | 每个竞品的正/中/负面评价分布 | AI 情感分析 | 每竞品 |
从 competitorsMentioned 聚合position 聚合综合排名分段评分AI 情感分析信息准确性校验(独有)
识别 AI 回答中对品牌信息的幻觉——差异化卖点
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
官网准确率 Website Accuracy | AI 提及的品牌网址与官方一致比例 | 正确数 / (正确+错误+未提及) | 整体/平台 |
电话准确率 Phone Accuracy | 联系电话提及的准确率 | 同上,附错误样本 | 整体/平台 |
地址准确率 Address Accuracy | 公司地址提及的准确率 | 同上 + 平台矩阵 | 整体/平台 |
正确数 / (正确+错误+未提及)同上,附错误样本同上 + 平台矩阵引用来源指标(独有)
内容投放与 AI 引用的反向映射
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
Top 引用域名 Top Cited Sources | 被 AI 引用次数最多的 Top40 网站 | 按 domain 聚合降序 | 周期 |
引用总量 Citation Metrics | 总引用/独立文章/独立网站三项核心 | COUNT/DISTINCT 聚合 | 周期 |
平台引用分布 Platform Citation | 各 AI 平台的引用数占比 | 按 aiPlatform 聚合 | 5 平台 |
问题级引用 Question Citations | 哪些问题引用最多 + 引用平台列表 | question × citations 聚合 | 每问题 |
按 domain 聚合降序COUNT/DISTINCT 聚合按 aiPlatform 聚合question × citations 聚合问题与场景维度
"核心语义词"一一对应的能力底座
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
问题热力图 Question Heatmap | 问题 × 日期 的排名热力图(30 天) | 取每日最优 position | 日级 |
问题最高排名 Best Rank | 某问题在所有平台中的最佳排名 | min(position) | 每问题 |
问题平台覆盖 Platform Coverage | 某问题被多少 AI 平台提及 | 有提及平台数 / 参与数 | 每问题 |
问题标签 Question Tags | GOLD / GOOD / COMPETITOR / FADING / ZOMBIE / BROKEN / NEGATIVE / NEW | 自动分类规则 | 每问题 |
取每日最优 positionmin(position)有提及平台数 / 参与数自动分类规则时间维度
趋势追踪与周期对比
| 指标 | 业务含义 | 计算方式 | 粒度 |
|---|---|---|---|
日级快照 Daily Snapshot | 每个检测日的全指标快照 | 按 DATE 聚合 | 逐日 |
30 天趋势图 Trend Timeline | 5 类指标可切换的时间序列 | 时间轴数据 | 近 30 天 |
周期对比 Period Change | 与上周期的 Delta 与变化方向 | current − previous | 周/月/季 |
按 DATE 聚合时间轴数据current − previous指标深度解读
沉浸式阅读为什么我们把可见性拆成 36 个数字 · 业务语境逐一讲透
品牌可见性在传统搜索引擎时代只需要一个"排名"数字,在 AI 时代却需要一整张量化地图——因为 AI 不只是决定把您排到第几,还在同一瞬间决定:是否提您、提几次、提在哪一句、怎么评价、给谁推荐、从哪篇文章学到您、有没有把您的官网记对、有没有把您和竞品对比、未来一个月是上行还是下滑。我们把这一切拆成 36 个独立指标、10 个逻辑层、5 个交叉维度,每日采集一次,覆盖 DeepSeek、豆包、通义千问、元宝、文心一言 5 大主流 AI 平台。下面是逐层展开。
声量类(SOV 家族)· 品牌被谁看见
您的品牌在 AI 回答里的"出镜率",我们拆成 4 个互补视角来看。
- 品牌提及率(Mention Rate)
- 每 100 个用户提问里,有多少次提到您的品牌。这是整个体系的地基,也是一切百分比的分母。
- 平台 SOV
- 把同一组问题分别放进 5 个 AI 入口,计算每个平台单独的提及率。豆包对您友好 70%、通义只有 30%——立刻暴露您在哪个生态里是强势品牌、在哪个生态里还是隐形。
- 分类 SOV
- 按您的业务主题(产品推荐、加盟咨询、学生消费、场景体验等)聚合的提及率。哪个场景您是主角,哪个场景您被忽略,一目了然。
- 对话总数
- 本周期内对 AI 发起的全部问题数 × 平台数 × 采集次数。样本少了百分比再漂亮也是噪音,我们让每一个数字都站得住脚。
首推类(FFR 家族)· 品牌排第几
被提及只是门票,排第几才是胜负。
- 首推率(First Feature Rate)
- AI 推荐时您的品牌被列在第 1 位的比例。第 1 位的用户点击率通常是第 3 位的 2.5 倍、是第 10 位的 10 倍——差一个名次差一个量级。
- 平均排名
- 所有被提及场景里您的品牌的平均位次。平均 2.3 和平均 6.8,用户触达效率差 5 倍以上。
- Top3 / Top5 / Top10 比例
- 进入候选池的广度。Top3 是强势曝光,Top10 是被列入备选集,用户的心理选择空间就在这里划出来。
- 排名得分
- 把"第几名"折算成 0-100 的标准分(第 1 位=100、第 3 位=80、第 10 位=50、20 位以外=20),方便跨时间、跨语义词、跨品牌统一对比。
情感类(Sentiment)· 品牌被说什么
只看"正面比例"会丢失大量信号,我们把情感拆成正/中/负三类与平台矩阵,比单一正面率多 3 个维度。
- 正面情感率(Positive Rate)
- 您的品牌被提及时 AI 给出正面评价的占比。这是您要在 C 端收获好感最直接的指标。
- 情感分布
- 正面 / 中性 / 负面 三类的绝对数量与百分比。一个笼统的 "60% 正面" 背后可能是 "40% 中性 + 0% 负面",也可能是 "25% 中性 + 15% 负面",这两种局面意义截然不同,我们全部拆开呈现。
- 平台情感矩阵
- 每个 AI 对您的品牌的情感独立统计。豆包上 80% 正面、元宝上 55%?这是内容策略的明确信号。
- 竞品情感对比
- 把竞品的情感分布和您的品牌并排。瑞幸在同一批问题里的负面率比您高 8%?这就是公关借势的瞬间。
覆盖率 · 品牌够不够广
- AI 平台覆盖率
- 您的品牌在 5 个 AI 平台中真正被覆盖几个。全覆盖 100%、只在豆包冒泡 25%,天花板和瓶颈一眼可见。
- 关键词占领率
- 您设定的核心优势词(如"低价""现磨""学生党友好")有多少真的进入了 AI 回答原文。这衡量的是"您想让 AI 说什么"和"AI 实际说了什么"之间的差距,是可以主动优化的数字。
- 内容引用率
- AI 在回答里引用您的品牌官网、公众号、新闻报道的比例。引用越高,AI 越信任您,您越能通过官方内容主动影响 AI 对您的措辞。
综合评分 · 一个数字看全局
- 品牌综合得分(0-100)
- 提及率 × 40 + 排名得分 × 30 + 正面率 × 30。老板开会只需看一个数字就能判断当月健康度。
- 平台得分
- 每个 AI 平台单独的综合分(权重微调)。您立刻看出哪个平台是优势战场、哪个平台需要攻关。
- 周期变化值(Period Delta)
- 本月减上月、本季减上季。+8 是上行,-5 是警报,0 是停滞。量化告诉您策略是否奏效。
竞品对比 · 我 vs 他们
- 竞品提及次数
- 瑞幸、幸运咖、库迪、星巴克、Manner 等,每一个竞品在 AI 回答里被提及的次数。AI 会自动为您画出一张江湖图。
- 竞品平均排名
- 每个竞品的平均位次。您排第 3、瑞幸第 1、库迪第 5,市场格局立现。
- 竞品超越率
- 把您的品牌和所有竞品做综合排名,您挤进 Top3 算 100 分、Top10 算 80 分、11-30 位算 60 分。一个数字告诉您距离"首选"还差多远。
- 竞品情感分布
- 每个竞品的正 / 中 / 负面评价分布。谁是正面口碑冠军?谁是负面舆情危机点?公关战机就在这张表里。
信息准确性校验(行业独有能力)· AI 有没有瞎编您
这是行业里绝大多数监测工具都没有的能力,也是我们最自豪的差异化卖点。
- 官网准确率
- AI 提到您的品牌官网时给出的网址与官方是否一致。AI 编错官网会把顾客导向山寨站甚至黑产,这个过去无人监控的风险,我们精确到每一次对话、每一条记录。
- 电话准确率
- AI 播报的客服电话、加盟电话是否正确。加盟商打错电话,直接流失线索。
- 地址准确率
- AI 提到的公司地址是否准确。如果 AI 在说"挪瓦总部在陆家嘴"而实际在徐汇,我们会把错误值列表一条不漏地给您,便于精准纠错。
引用来源 · AI 从哪儿学到您
- Top 引用域名
- AI 引用最多的 Top40 网站排行。您常常会惊讶:您以为的主流媒体不是 AI 的学习源,反而小红书某个冷门答主、知乎某个千字回答才是 AI 的"隐形老师"。这直接决定内容投放的预算应该砸在哪里。
- 引用总量
- 三项核心数字:总引用次数、独立文章数、独立网站数。这三个数字组合起来衡量您的内容生态有多厚实。
- 平台引用分布
- DeepSeek 偏好引用知乎、豆包偏好引用小红书、通义偏好引用官方站?每个 AI 都有自己的"知识偏好",我们帮您摸清。
- 问题级引用
- "10 元左右咖啡品牌"这个问题最常被引用的文章是哪几篇?下一步您发同主题稿,就知道该抄哪份作业。
问题与场景 · 每条核心语义词怎么样
这一层把视角从"品牌整体"切换到"每一条核心语义词",颗粒度最细。
- 问题热力图
- 问题 × 日期的二维热力矩阵:Top1 深绿、Top3 浅绿、Top5 黄、Top8 橙、8 位以外红。30 天下来每条核心语义词的波动就像一张心电图,哪天突然下滑、哪天突破瓶颈,全部可见。
- 问题最高排名
- 同一个问题在所有 AI 平台里取得的最佳排名,是您在该场景的"天花板"。
- 问题平台覆盖
- 同一个问题被几个 AI 提到过您的品牌。全平台覆盖的是"明星资产",只在一个平台冒泡的是"瓶颈问题"。
- 问题标签
- 平台自动为每条核心语义词打 8 类标签:GOLD(金牌)、GOOD(良好)、COMPETITOR(竞品优势)、FADING(下滑)、ZOMBIE(僵尸)、BROKEN(失效)、NEGATIVE(负面)、NEW(新增)。哪些词该加码、哪些词该下线,系统替您判断。
时间维度 · 昨天、今天、明天
- 日级快照
- 每一天的 36 个指标被打包成"时间胶囊"永久保留。一年后您问"2026 年 4 月 15 日那天情感怎么突然掉了?",我们调得出当天的完整切面。
- 30 天趋势图
- 5 大核心指标(得分 / 提及率 / 排名 / 提及次数 / 正面率)的 30 天时间序列,一张图看清发展曲线。
- 周期对比
- 本月对上月、本季对上季的 Delta 值。"变化方向"不是形容词,而是精确到小数点后一位的数字。
对您的品牌而言,这不是一份"指标清单"。每天早晨您推开大屏的那一刻,背后实际发生的事情是:
过去 24 小时里,我们以真实用户视角在 DeepSeek、豆包、通义千问、元宝、文心一言 5 个主流 AI 上,用您设定的每一条核心语义词发起了数百次查询;每一条 AI 回答都被 36 个指标拆解量化、被 5 大维度交叉切片、被打上标签、被写入当日的永久快照。
于是,当您在会议室里提出"最近 7 天您的品牌在豆包上的正面率 vs 瑞幸在通义上的首推率"这样一个看似不可能回答的组合问题时,我们的系统能在 2 秒内吐出答案;当您在年会上回顾"过去 12 个月品牌综合得分的走势 + 关键转折点 + 内容引用结构变化"时,366 天的完整数据胶囊为您背书。
这不是一个监测工具,这是一套 AI 时代品牌可见性的量化操作系统——同时也是一份可以直接交给董事会、交给渠道合作方、交给公关团队的 数字资产。
我们把技术做到细致入微,是因为深知:只有当每一个指标都经得起追问,每一条数据都能被切片到最后一个维度,您做出的每一个运营决策才有真正的数据后盾。
这,就是我们为您的品牌准备的 AI 可见性监测能力全貌。
数据维度立方体
任一指标可按五维任意切片,让数据回答"在哪个平台 / 哪段时间 / 哪类问题 / 哪个分类 / 对比哪个竞品"的组合提问
5 大平台独立拆分 · DeepSeek / 豆包 / 通义千问 / 元宝 / 文心一言
每日 / 每 3 天 / 每周可调 · 自动产出报告 · 近 30 天趋势
每条核心语义词独立记录 · 8 类自动标签(GOLD / FADING / ZOMBIE 等)
按业务主题聚合(产品推荐 / 品牌口碑 / 场景类查询等)
自动识别(AI 提取)+ 人工维护混合模式
月度分析报告内容
每月交付一份 HTML 报告(可导出 PNG),8 大板块覆盖品牌全景表现
核心语义词与指标的对应关系
每条核心语义词独立追踪 · 月度产出指标矩阵 · 长期效果透视指标的天然实现
平台内每个"核心语义词"对应一个 BrandQuestion。每个语义词每月产出:5 平台 × 4 次检测 × 30+ 指标 的完整数据点。 甲方可在 /ops/questions随时新增、禁用、替换词条,下一轮检测立即生效。
| 核心语义词(示例) | SOV | FFR | 正面率 | 环比 |
|---|---|---|---|---|
| "性价比最高的品牌推荐" | 75% | Top1 33% | 88% | +12% |
| "行业内主流连锁有哪些" | 48% | Top3 20% | 76% | +6% |
| "您的品牌口碑如何" | 100% | 100% | 85% | +3% |
| "10 元价位段品牌选哪个" | 62% | Top5 15% | 72% | +8% |
| "哪家品牌适合加盟" | 35% | Top3 0% | 68% | −2% |
| "适合办公室外带的连锁选什么" | 55% | Top5 10% | 78% | 持平 |
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附录 · 术语与技术说明
快速对齐双方对概念的理解
术语表
技术说明
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