过去衡量品牌线上存在感，看的是搜索排名和流量。现在用户直接问 AI，很多问题在对话里就被解决了——网页还在，点击没了。品牌需要一套新的度量：不是"我排第几"，而是"AI 在回答和我的生意有关的问题时，会不会提到我"。
第一步：设计问题集，而不是拍脑袋想关键词
探测问题集应该由两类问题按约 7:3 配比构成：
- 决策类问题（约 70%）：目标客户掏钱前真的会问 AI 的问题，如"XX 类工具怎么选""XX 服务大概多少钱""XX 和 YY 哪个更适合小团队"。
- 认知类问题（约 30%）：影响行业话语权的问题，如"XX 行业有哪些常见坑""XX 技术的原理是什么"。
两个常见错误：一是混入用户根本不会打的"行业黑话"；二是问题太泛，任何品牌都不会被提及，测了等于没测。
第二步：控制测量过程，避免"会话污染"
AI 会记住会话上下文。如果你在同一个会话里先聊了品牌再问品类问题，回答已经被污染。标准做法：每个问题开全新会话；同一问题在每平台至少测 2 次取稳定结果；全部回答截图留档并记录时间戳——这些截图就是口径可复现的证据。
第三步：只记三个指标，写清口径
- 提及率：多少比例的问题回答中出现了你的品牌。口径要点：只计"作为答案推荐出现"，新闻式的顺带提及单独标注。
- 引用率：多少比例的回答把你的内容列为信源。被引用才是 GEO 的核心资产——提及可以被模型风格波动影响，引用是实打实的信源关系。
- 声量份额：同一问题集里你与竞品被提及次数的相对比例。可见性永远是相对的，这个数字决定了"排第几"。
一页记录表就够
字段不需要复杂：日期、平台、问题编号、是否提及、是否引用、信源是谁、截图编号。一张表坚持测三个月，你就会拥有大多数竞品根本没有的东西——你自己品牌在 AI 眼里的时间序列基线。
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