我们的方法论

每次检测，我们都会用你的语言、在你的市场，连问一串带购买意图的问题（「某地最好的某某是哪家？」「…你会推荐谁？」）- 免费检测问 ChatGPT 和 Gemini，订阅后加上 Perplexity。没有任何估算：每一条被分析的回答都来自一次真实提问 - 你的提问，或 48 小时内另一次检测提过的同一个问题；我们保留回答绝不超过这个时限。付费监测每次都重新提问。

我们还加了一个认知探测（「你对这家店了解什么？」），用来区分两种很不一样的情形：AI 不认识你，和 AI 认识你却不推荐你。这个问题从不计入分数。

你的出现：品牌有没有被提到，在推荐名单里排第几。

你的对手：哪些商家被推荐来顶替你、被提多少次、排在第几、由哪些 AI 助手提到 - 这就是你的声量占比。

口吻：出现你品牌的句子会被归为正面、中性或负面。这项分析依据回答的用词：它是参考性的，我们也如此标注。

来源：Perplexity 会公开它为回答而参考的网页 - 我们把它们汇总，精确告诉你该登上哪里。Gemini 在搜索时会报告它的搜索，但其 API 不提供可用的所读页面清单；ChatGPT 什么都不公开。我们只显示真正被公开的内容 - 我们不编造来源。

AI 助手的回答方式并不相同。Perplexity 每个问题都读网页。只要我们每月的搜索额度允许，Gemini 会在回答时发起一次搜索 - 免费检测也包含在内。通过 API 调用的 ChatGPT 靠记忆回答：它不看网页，而面向消费者的应用可能会看。

这个差别改变了「没被提到」的含义。搜索过却没找到你的引擎，量到的是真实的缺席；靠记忆回答而没提你的引擎，只是在说「我不认识他们」。自 2026 年 8 月 9 日起，只要至少有一个助手看过网页，分数就只计入这些助手 - 并且每份报告都会写明哪些引擎搜索过、哪些是凭记忆回答的。

我们调用的是各模型的官方 API。它们接近 - 但并不完全复现 - 面向消费者的应用的回答：那些应用可能加上定位或对话历史，而 API 没有这些。至于网页搜索，每份报告都会准确写明哪些引擎搜索过、哪些是凭记忆回答的 - 我们不把这个差别藏起来。

AI 的回答会随对话浮动。一次检测是一张照片，不是精确到小数点的真相。监测按固定间隔重复测量：每份报告给出当天的测量值及其与上一次的差距，而显示趋势的是这一串点 - 我们不把数字抹平，我们把这串点原样给你。

我们的问题是针对你的行业和市场的定型模板。它们代表真实买家会问的东西，但无法覆盖所有可能的说法。