simplyBrand AI Visibility 产品报告界面,包含可见度评分、品牌提及、引用份额和风险指标

生成式搜索品牌监测

AI Visibility

看见品牌如何出现在 AI 回答里

持续监测主流模型中的品牌提及、Share of Voice、引用来源与风险信号,把不可见的生成式搜索表现变成可执行的数据。

产品能力示例 · 无需信用卡 · 从品牌网址开始

多模型追踪统一观察主流 AI按模型、地区与语言拆分表现
Prompt 覆盖从品牌到购买意图建立可持续更新的查询集合
引用追踪定位影响回答的来源识别官网、媒体与社区引用
竞品基准对比 Share of Voice理解相对可见度与内容缺口

为什么现在需要 AI Visibility

品牌发现,正在从搜索结果转向一段答案

当用户直接向 AI 询问“哪个品牌值得选择”,曝光不再由一个排名决定。品牌是否被提及、如何被描述、答案引用谁,正在共同影响认知与决策。

simplyBrand 把这些答案转化为可比较的指标、来源证据和风险清单,让品牌、内容与合规团队基于同一份事实行动。

回答证据视图持续监测

Prompt:企业如何选择 AI 可见度监测平台?

评估时应关注多模型覆盖、引用追踪与竞品基准。simplyBrand 可将品牌提及、情绪和来源信号汇总到统一视图,并保留逐条回答证据。

01 官网产品页02 行业媒体03 产品文档
品牌提及已识别
回答情绪正向
可追溯来源3 个

产品能力

从一次提及,到完整的竞争与风险视图

六类核心信号覆盖品牌在生成式搜索中的存在方式,并保留可复核的回答与来源证据。

品牌提及与可见度

按模型、市场和主题追踪品牌是否出现、出现位置与上下文质量。

提及率 · 平均位置 · 可见度评分

Share of Voice

衡量同一查询集合中品牌与竞品获得的答案份额,识别领先与失守主题。

品牌份额 · 主题差距 · 模型对比

Prompt 监测

围绕品牌发现、比较、购买与风险意图,建立真实且可维护的 Prompt 集合。

意图分组 · 地区语言 · 持续采样

引用来源追踪

定位支撑 AI 回答的官网、媒体、论坛和第三方页面,判断来源影响力。

引用域名 · 来源类型 · 内容缺口

情绪与风险识别

发现负面表述、事实冲突、合规遗漏与地区错配,并保留原始回答片段。

情绪倾向 · 风险分级 · 证据留存

竞品基准

以同一模型、Prompt 与市场口径比较竞争品牌,避免只看孤立分数。

相对排名 · SOV · 引用差异

可操作的数据界面

每个分数,都能回到 Prompt、回答与来源

以下为平台结构示例,用于展示监测范围与分析方式;真实项目数据由用户配置后生成。

AI Visibility 控制台
示例数据最近 30 天 · 中国大陆 · 中文
可见度评分78示例综合评分
品牌提及率82%跨模型汇总
Share of Voice34%对比 3 个竞品
需复核信号12按风险优先级
模型可见度对比品牌竞品均值
GPT
Claude
DeepSeek
其他
来源类型引用 Prompt覆盖模型影响评分
品牌官网 / 产品页自有来源18GPT · Claude86
行业媒体专题媒体12GPT · DeepSeek73
第三方产品目录聚合平台9Claude61
用户社区讨论社区6GPT · 其他48
风险信号严重度涉及回答主要来源建议动作
过时功能描述2旧版媒体文章更新官方对比页
地区信息错配4全球站英文页补充中文本地页面
竞品定位混淆3产品目录强化品类实体描述

界面中的数值均为功能演示,不代表客户结果或平台承诺。

工作方式

四步建立第一组 AI 可见度监测

从品牌实体出发,快速生成可编辑的 Prompt 集合与竞争口径。

01

输入品牌网址

识别品牌名称、业务类别与核心页面,建立统一品牌实体。

02

选择地区与语言

定义要观察的市场语境,让查询与来源更贴近目标受众。

03

AI 生成 Prompt

围绕发现、比较、购买与风险意图生成可审阅的查询建议。

04

添加可选竞品

按需建立 Share of Voice 与相对可见度基准,也可稍后添加。

完成设置后,平台将开始汇总回答、提及、引用和风险证据。

创建监测项目

应用场景

同一份答案证据,服务不同团队的决策

知道品牌在 AI 里“被怎样理解”

从品牌提及率走到语境与位置,持续观察核心信息是否准确、一致,并定位需要强化的主题。

  • 按主题追踪品牌叙事与产品认知
  • 比较不同模型和市场中的可见度
  • 把异常回答交给内容或公关团队处理

品牌叙事覆盖

品牌识别82
产品能力68
差异化定位51

把引用缺口转化为内容优先级

查看哪些页面被引用、哪些主题被第三方占据,并据此优化官网结构、实体描述和证据内容。

  • 发现高频引用域名与页面类型
  • 识别主题覆盖与权威来源缺口
  • 按 Prompt 影响范围安排内容更新

引用来源构成

自有页面42%
行业媒体34%
社区与目录24%

在错误叙述扩散前发现风险

聚合负面情绪、事实冲突、地区错配与合规遗漏,保留原始回答和来源以便复核。

  • 按严重度筛选需要处理的回答
  • 定位造成错误回答的上游来源
  • 建立审阅、说明和内容修正清单

待复核信号

事实冲突2 高风险

功能与适用范围描述不一致

来源错配4 中风险

地区与语言来源不匹配

持续观察竞争叙事与主题变化

用相同 Prompt 和模型口径比较竞品,了解谁在什么主题获得更多提及、引用和推荐。

  • 比较品牌与竞品 Share of Voice
  • 追踪新进入者与新竞争主题
  • 识别竞品占优的来源与内容类型

主题竞争份额

品牌发现38%
产品比较29%
购买决策21%

洞察

理解 AI 搜索中的可见度机制

AI 搜索可见度

为什么“有排名”不等于“被 AI 推荐”

从提及、位置、语境与 Share of Voice 四个维度重新理解品牌曝光。

查看关键指标 →
01—06
引用策略

AI 引用谁,往往比答案写了什么更重要

用来源图谱定位官网内容缺口、第三方权威页面与潜在错误源。

了解监测流程 →
Prompt 设计

从用户意图出发,建立可长期比较的查询集

让品牌发现、比较、购买和风险查询形成稳定且可维护的监测口径。

查看四步设置 →

开始看见品牌在 AI 回答中的真实位置

输入品牌网址,选择市场与语言,创建第一组可编辑的监测 Prompt。

免费开始