AI 搜尋可見性診斷
固定目標市場、問題樣本、平臺和測試時間,記錄回答、引用及品牌事實,區分偶然回答與可複查的觀察。
檢視服務與交付只演示報告結構,不冒充真實平臺推薦。
將採購選型問題拆成固定樣本,確定語言、平臺、模式與觀察時間。
問題、回答摘要、引用頁、品牌事實、截圖檔名與測試條件分別儲存。
將缺失產品資料、表述不清和技術訪問問題轉為任務。
回答會變化,不把一次出現視為保證推薦,不從截圖數量推算訂單。
固定目標市場、問題樣本、平臺和測試時間,記錄回答、引用及品牌事實,區分偶然回答與可複查的觀察。
檢視服務與交付持續記錄約定的問題與平臺表現,結合可識別的推薦訪問和線索反饋,判斷哪些工作值得繼續。
檢視服務與交付真實案例上線時,應替換為獲授權專案、原始記錄、準確週期與服務範圍。
這是方法示意,不是已經完成的客戶專案。
確定採購問題、語言、平臺模式和重複觀察條件。核對方式:問題來源清楚,不只挑品牌容易出現的問題。
人工記錄日期、問題、回答摘要、是否提及及引用來源。核對方式:明確是人工觀察,遵守平臺訪問規則,不擅自自動抓取。
區分正確提及、錯誤資訊、無來源判斷與無提及。核對方式:模型回答不是事實依據,需核對真實來源。
優先補足公開資料與採購答案,建立下一輪對照條件。核對方式:不把重複提及直接寫成流量、商機或排名保證。
沒有資料的經營成果留空,不用演示數字替代。
僅在當前頁面記錄勾選狀態,不上傳或自動儲存。