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VidduraGEO 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。

10 大类
指标分类
SOV / FFR / 情感 / 引用 等
5
AI 平台覆盖
DeepSeek/豆包/通义/元宝/文心一言
30+
核心指标
分 10 大类全覆盖
5 维
数据立方体
平台×时间×问题×分类×竞品
模拟案例2026/05/21 ~ 2026/05/28

秒萌知产网

最新一份品牌监测报告 · 5 大 AI 平台实测数据

综合得分
59/ 100
+5 vs 上期
品牌提及率
33.1%
平均排名
2.0
正面情感率
100.0%
AI 平台覆盖
80%
情感分布489 次提及
正面 21% 中性 79% 负面 0%
进入实时大屏

服务承诺

基础服务费默认包含的四项硬能力

每日采集
5 大 AI 平台每日执行一次真实用户视角查询,RPA 采集而非 API 捷径,所见即用户所见。
专属 RPA 通道
每个合作品牌配置独立 RPA 资源与运行环境,不与其他品牌争抢采集带宽。
独立运行环境
品牌数据隔离存储,独立 SAAS 租户,权限与日志独立审计。
专属运营负责人
每品牌分配一位运营对接,问题库、核心语义词、报告需求随时响应。

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

2.1SOV

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

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
粒度: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
粒度: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
粒度: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
粒度:周期累计
2.2FFR

首推类(FFR 家族)

AI 回答中品牌排名表现——4 个互补指标

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
粒度: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
粒度: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
粒度: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
粒度:整体/平台
2.3Sentiment

情感类(Sentiment)

品牌被提及时 AI 给出的情感倾向——4 维覆盖

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
粒度: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
粒度: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
粒度: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
粒度:每竞品独立
2.4Coverage

覆盖率指标

衡量品牌在 AI 生态中的渗透广度

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
粒度: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
粒度: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
粒度:整体/平台
2.5Score

综合评分

一个数看整体表现

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
粒度: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
粒度:5 平台
周期变化值
Period Delta
本周期相比上周期的变化量
current − previous
粒度:周/月/季
2.6Competitor

竞品对比指标

"我 vs 竞品"的全方位量化

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
粒度: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
粒度: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
粒度: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
粒度:每竞品
2.7Verification

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

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)
粒度: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
粒度: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
粒度:整体/平台
2.8Citation

引用来源指标(独有)

内容投放与 AI 引用的反向映射

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
粒度: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
粒度:周期
平台引用分布
Platform Citation
各 AI 平台的引用数占比
按 aiPlatform 聚合
粒度: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
粒度:每问题
2.9Question

问题与场景维度

"核心语义词"一一对应的能力底座

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
粒度: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)
粒度: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
粒度:每问题
问题标签
Question Tags
GOLD / GOOD / COMPETITOR / FADING / ZOMBIE / BROKEN / NEGATIVE / NEW
自动分类规则
粒度:每问题
2.10Time

时间维度

趋势追踪与周期对比

日级快照
Daily Snapshot
每个检测日的全指标快照
按 DATE 聚合
粒度: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
粒度:近 30 天
周期对比
Period Change
与上周期的 Delta 与变化方向
current − previous
粒度:周/月/季

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

序章

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。

第一层

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。
第二层

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。
第三层

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。
第四层

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。
第五层

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。
第六层

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。
第七层

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。
第八层

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。
第九层

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。
第十层

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。
尾声 · 把所有这些放在一起

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

AI 平台维度

5 大平台独立拆分 · DeepSeek / 豆包 / 通义千问 / 元宝 / 文心一言

例:豆包上的 SOV 与 DeepSeek 的 SOV 分别独立可查
时间维度

每日 / 每 3 天 / 每周可调 · 自动产出报告 · 近 30 天趋势

例:任意 start/end 切片
问题维度

每条核心语义词独立记录 · 8 类自动标签(GOLD / FADING / ZOMBIE 等)

例:「核心语义词词数 × 30+ 指标」二维矩阵
业务分类维度

按业务主题聚合(产品推荐 / 品牌口碑 / 场景类查询等)

例:"平价咖啡"分类下的所有词聚合
竞品维度

自动识别(AI 提取)+ 人工维护混合模式

例:竞品 × 情感 × 排名 三维交叉分析
切片示例:"豆包 × 近 30 天 × 您的业务分类 × 您的品牌 vs 主要竞品" —— 四维约束下查询任一指标的对比趋势。

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

01
综合得分卡
品牌得分、本月变化值、上月 Delta、目标达成率
02
SOV 深度拆解
整体+5 平台+分类 SOV,含解释、粒度、环比
03
FFR 深度拆解
首推率+平均排名+Top3/5/10,按平台拆分
04
情感分析
正面率、三类分布、负面问题集中定位 + AI 原文
05
竞品对标
Top 竞品排行、品牌落后清单、差距分析
06
关键词占领
核心语义词 × 指标矩阵——逐词追踪长期效果
07
AI 建议清单
6-8 条针对性优化建议,含优先级与预期

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)SOVFFR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

上表为样例示意。查看真实案例:秒萌知产网大屏 →

附录 · 术语与技术说明

快速对齐双方对概念的理解

术语表

SOVShare of Voice
声量份额——品牌在 AI 回答中被提及的占比
FFRFirst Feature Rate
首推率——AI 回答中排名第 1 的比例
AI 覆盖率AI Coverage Rate
品牌在被检测 AI 平台中覆盖的平台数占比
正面情感率Positive Rate
品牌被提及情况下正面评价的占比
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
核心语义词Core Semantic Term
甲方关注的 AI 检测问题(平台内称 BrandQuestion)
快照Snapshot
按日期聚合的全指标数据记录

技术说明

数据采集方式
RPA 真人模拟访问(非 API 批量调用),最大还原用户视角
检测频率
默认每周 1 次,可调每日 / 每 3 天 / 每周,专属配置另议
监控周期选项
1 周 / 1 月 / 1 季 / 1 年 / 3 年 / 无限期
权限分层
客户端 CLIENT 只看本品牌数据;运营端 USER/ADMIN 负责配置管理
数据保留
原始 AI 回答数据永久保留;快照数据支持全周期查询
数据导出
HTML 报告一键导出 PNG;大屏支持截图分享;指标数据可 API 对接

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