快速答案
用固定品类题 + 多模型采样 + 存档对比发现缺席，而不是偶尔手动问问。题面应接近真实买家（「某场景/预算下推荐哪些品牌」），覆盖 Global 与 CN 模型，记录是否提及/入围/推荐。连续窗口内多次缺席，才可判定为结构性缺口而非偶发。
Winin 的 Edith 提供跨模型监测与同条件复测留档，避免「盲区」结局——答案天天产生，团队却看不到。
详细说明
最小可行监测设计
- 8–20 道核心品类/对比题（分语言）
- 明确模型组（例如 ChatGPT + DeepSeek + 豆包…）
- 每周同条件复测子集
- 字段：提及、Shortlist、准确推荐、理由、引用、竞品
信号解读
- 全模型缺席 → 优先查 Reach 与权威事实供给
- 仅部分模型缺席 → 分模型信息源与语言策略
- 有提及无入围 → 转向 Shortlist/理由建设
初始可用「5 道固定题样本」作信号，但正式经营需 Formal Baseline。
相关事实
FAQ
Q: 手动提问算监测吗？
A: 只能作 anecdotal；经营需要存档与同条件设计。
Q: 题量多少合适？
A: 视品类复杂度；正式基线用 Formal Baseline 定范围。
联系：contact@winin.ai