SERVICE 01
在投入任何内容建设之前，先弄清楚：当客户在豆包、DeepSeek、通义、文心等大模型里问到你的品牌、品项或行业时，模型到底说了什么、引用了谁、有没有说错。我们把这个结果变成可复测的数据，而不是感觉。
诊断的目标不是操纵模型，而是减少品牌事实缺失、实体混淆和来源不明，让企业与机器都有一条可核验的官方路径。
希望了解自身在生成式 AI 中被如何呈现的企业与机构：品牌已建立但 AI 回答偏差、新品牌希望建立 AI 认知、或在多个 AI 平台结果不一致、需要量化追踪优化效果的团队。
不承接"保证排名前几""保证被某模型引用"等结果承诺类需求；不通过违规手段干预模型输出。我们不预测或操纵算法，只做事实补全、信源优化与可复测记录。
围绕品牌词、品项词、行业词三类意图，在主流大模型上做系统化提问与采样，记录模型回答、引用来源与事实偏差，定期形成诊断结果与可执行的优化建议。所有采样问题固定化，以便后续复测对比，验证优化是否真实发生。
在固定问题集中，品牌被模型主动提及的比例。衡量"有没有被说到"。
模型回答中引用企业官网或官方信源的比例。衡量"有没有被当作可信来源"。
模型陈述与企业已核验事实一致的比例。衡量"有没有说错"。
跨模型、跨时间回答口径是否一致。衡量"不同平台说法是否打架"。
按品牌、品项、行业、比较、风险五类构建固定问题集，覆盖真实决策场景。
在主流大模型上逐题采样，记录完整回答与引用来源。
量化提及率、引用率、准确率与一致性，定位事实缺失与实体混淆。
输出基线评分与风险清单，明确"现在在哪里、缺什么"。
给出可执行的补事实、统实体、建信源清单，作为后续建设依据。
含四项观察指标评分、问题集明细与采样截图说明。
事实缺失、实体混淆、来源不明、口径冲突的具体条目。
固定问题集的复测入口，便于持续追踪指标变化。
按约定频率的复测留痕，验证优化是否真实发生。
以固定问题集在约定模型上的复测结果为验收依据，对比基线报告的四项指标变化。我们观察的是可复测的"模型回答事实层"，不等同于平台流量或排名承诺；验收口径聚焦于事实补全与信源一致性，而非特定位置或曝光。
本服务交付的是诊断、记录与建议，不含代运营投放；不承诺具体排名或被引用位置；所有结论基于可复现的采样，不接受"凭感觉"的验收方式。
不需要。诊断基于公开可访问的大模型回答采样，你只需提供希望被问到的问题方向和可公开的官方资料，不涉及你的客户后台或私密数据。
不会。监测看板与报告默认仅对你方开放，公开页只展示脱敏后的统计结论，真实客户名称与后台数据不外露。
取决于后续建设动作与模型更新频率，通常以周为单位复测观察。诊断本身在 5–10 个工作日内给出基线，变化追踪是持续过程。
本质不同。刷排名追求短期位置操纵，风险高且不可持续；我们做的是事实补全、实体统一与可信信源建设，让模型"有准确信息可引用"，结果可被复测验证。
