为什么需要一套标准
"AI 有没有提到我们"无法管理——它不可测、不可复验、无法写进合同。开放标准把模糊体感变成四个可打分维度，让品牌、服务商、第三方审计用同一把尺。海鹦云的服务验收即以此框架为准。
维度一：可见度（Visibility）
定义：在你的品类问题集（建议 50–100 个真实买家问题）中，AI 答案提及品牌的比例，按引擎分别计算。测量：每月固定日期、固定问题集、固定引擎界面实测并留存截图。
维度二：引用率（Citation Rate）
定义：AI 答案引用你的域名的频率，以及引用信源的权威结构（官网/目录/媒体/社区各占多少）。它回答"AI 依据什么谈论你"——引用全部来自第三方而官网缺席，说明官网还不是可信一手信源。
维度三：语义覆盖（Semantic Coverage）
定义：品类完整买家问题矩阵中，品牌出现在多少簇问题的答案里。先把品类拆成问题簇（选购、对比、价格、认证、售后、替代方案……），再逐簇实测。覆盖率低的簇就是内容建设的优先级队列。
维度四：品牌认知（Brand Cognition）
定义：AI 对你品牌的描述是否准确（成立时间、主营、资质）、情感是否正面、跨引擎是否一致。幻觉型错误（张冠李戴的产品参数、过时的负面事件）要建档追踪，从信源端纠正。
测量纪律
- 固定问题集、固定引擎、固定日期——变量只留时间
- 每个答案留存截图与 URL，形成证据链
- 分引擎报告，不做"全网平均"这种掩盖问题的聚合
- 新合作以 90 天 POC 结构化：基线 → 干预 → 复测 → 验收
常见问题
这套标准收费吗？
不收费。框架公开在百科里，任何团队可自行使用；我们提供的是执行（测量、修复、建设），不是标准的授权。
自己测和你们测有什么区别？
方法论相同，差别在问题集质量（是否来自真实买家语言）、引擎覆盖（含海外界面实测环境）与证据链管理。自测完全可行，我们也提供模板。