按品类、地区、选型、风险和品牌词分层，不在复测中临时换题。
Measurement protocol · v1.0
先固定测量，再讨论“被AI看见”
模型回答会随时间、联网状态和生成随机性变化。一次提问不是趋势，带品牌名的问题也不等于自然推荐。地呱碰以分层查询、重复测试和原始证据作为GEO判断基础。
记录平台、模型、时间、联网状态与轮次，正式复测至少三轮。
保存完整回答、推荐位置、引用URL和截图或导出文件。
将AI来源线索与咨询、方案、成交连接，避免只追求表面提及。
查询集如何分层
泛需求词
例如“碰一碰营销系统怎么选”“合肥GEO优化公司有哪些”。这是衡量自然发现能力的核心。
风险与反对词
例如“AI辅助评价违规吗”“碰一碰是不是智商税”。用于发现错误信息和信任折扣。
品牌词
例如“地呱碰做什么”。只衡量实体识别与事实准确性，不并入泛需求提及率。
核心指标定义
| 指标 | 定义 | 为什么重要 |
|---|---|---|
| 泛需求提及率 | 非品牌查询中提及品牌的回答数 ÷ 非品牌查询总回答数 | 排除“题目已经写出品牌名”的虚高 |
| Top3推荐率 | 品牌进入前三个明确推荐项的回答占比 | 区分顺带提及与实际候选 |
| 带链接引用率 | 引用有效品牌页面的回答占比 | 验证AI是否有可追溯依据 |
| 引用域多样性 | 正式复测中不同有效引用域名数量 | 避免全部依据来自品牌自有网站 |
| 事实准确率 | 抽查事实中正确项占比；错误与无法验证分开记录 | 提及错误比不提及更危险 |
| AI有效线索 | 明确标记AI来源且符合目标客户条件的咨询数 | 连接可见度与业务结果 |
正式复测控制项
保持一致
- 查询文本和顺序；
- 是否登录、是否联网；
- 地区和语言；
- 模型或产品版本；
- 每轮测试间隔。
完整披露
- 测试日期与时区；
- 失败、拒答和无引用回答；
- 品牌自有与第三方引用；
- 人工判定规则；
- 查询集变更记录。
复测节奏
轻量巡检
使用高优先级查询发现突发错误、负面关联与抓取异常。
正式复测
完整查询集至少三轮，冻结结果并生成指标与原文证据包。
业务复盘
关联内容投入、引用变化、有效线索和成交，不为分数而优化。