如何监测品牌在多个 AI 模型中的表现？

先明确测试的是哪个 AI 入口

这些入口要分开统计。每次测试都记录供应商、使用入口、模型版本、联网状态、账号类型、语言、地区和时间。

从客户真实决策生成问题

带品牌名的问题测量理解准确度；不带品牌名的品类和场景问题测量发现与候选机会。两者必须使用不同样本范围。

中国市场怎样选择模型

中文项目优先围绕 DeepSeek、Kimi、Qwen（通义千问）、GLM、豆包和 MiniMax 等中国市场常用模型与产品入口设计监测。最终范围取决于客户所在市场和目标用户真正使用什么，不用固定模型清单代替项目合同。

每次运行都记录供应商、具体模型或产品入口、联网状态、语言、市场和时间。中文问题要独立设计和测试，不能把英文翻译当成等价测试。

每次测试至少保留什么

• 固定的问题类型、完整问题原文和版本编号
• 供应商、使用入口和可确认的模型版本
• 联网状态、账号类型、语言、地区和时间
• 完整原始回答和回答中展示的来源网址
• 调用失败、拒答、限流和未展示引用等运行状态
• 分别判断品牌提及、事实支持、进入候选、推荐和引用
• 运行编号和重复测试序号

看长期变化，不看单次截图

同一个问题要多次测试，再按问题类型比较模型。每个比率都同时展示样本量。问题、模型、联网方式或评分规则改变时，重新开始一段记录，保证前后数据可以解释。

每轮监测都要给出下一步行动：继续观察、纠正事实、改进页面、加强信源，或进一步调查新问题。这样监测结果才能真正进入日常运营。

继续了解测量方法

查看 GEO 效果怎么衡量与 Winin 测量方法论，了解样本范围、优化前基线和复测要求。