只问品牌名
直接问「介绍一下这个品牌」，看到的只是官方简介式认知。真实决策发生在带场景、预算、顾虑的具体问法里——那才是你被比较、被筛选的战场。
解决方案
问对问题，才看得清 AI 眼里的你
只问一句「我们怎么样」，就以为看清了 AI 的态度，几乎一定是错的。这套四步实操，帮你搭出覆盖全场景的探测问题集——Prompt Universe。
步骤 01
第一步 · 盘出真实问法
去用户真正说话的地方找：销售客服记录、电商提问、社媒讨论、搜索联想。原样收集，别把用户的大白话改写成「品牌希望的说法」，否则你探的就不是真实战场。
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步骤 02
第二步 · 按四层归类补缺
把问题分成四类——品类（没点名你时 AI 会不会想起你）、对比（和谁比、帮你还是坑你）、品牌（整体印象与标签）、风险（缺点差评）。哪类特别少就重点补，缺的那类往往最该探。
02
步骤 03
第三步 · 设计追问
真实用户会追问「为什么推它不推我」。第一句 AI 可能都提一遍，追问之下才显出真实偏向。为每个关键场景准备一到两轮追问，把 AI 逼到必须表态、必须排序。
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步骤 04
第四步 · 固定并重复探测
把问题集定稿成稳定清单，在主流 AI 上多次、跨时间、多平台重复问。问题集固定，你才能把这个月和上个月放一起比，看出认知在变好还是变坏。（这类「多次采样」的话，全页只在这里强调一次——它是所有结论成立的前提。）算出来的相对份额，就是Answer SoV要量的东西。
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动手前先看
搭问题集时最常踩的六个坑
从不问品类
只测「这个品牌好不好」，就永远不知道用户只问品类、没点名你时，AI 会不会把你捞出来。而这恰恰是最关键的场景。
回避风险问题
不敢问缺点和差评，就看不见 AI 手里攥着哪些对你不利的证据。你不问，用户会问，AI 照样会答。
只探自己、不放竞品
问题集里没有竞品，份额和对比就都无从谈起。没有分母，你算不出自己在一次回答里到底占了几分之几——这也是三类媒体里 Agentic 层和社媒层 KPI 不能混用的原因之一。
只问一轮、不设追问
第一句里大家可能都被礼貌性提到，看着都还行。真正的偏向藏在追问里——不追问，就永远停在客套层。
问题集从不更新
用户的问法和市场都在变。去年的问题集探不到今年的新场景、新对手，慢慢就和真实战场脱节了。
对照一下
同样叫「问题集」，好坏差在哪
差问题集长什么样
只有几个品牌名、全是书面官方说法、一个竞品都不放、问一轮就停、定了一年不更新。用它探回来的，是一份让你误以为「还行」的假报告——因为你压根没问到会失分的地方。
好问题集长什么样
覆盖品类 / 对比 / 品牌 / 风险四层、收录用户真实口语问法、带竞品做对照、每个关键场景配了追问、定稿后固定下来持续重复。用它探回来的，是能逐期对比、指得出「在哪类问题上被落下」的真实战场地图。
产品界面
一套问题集，一屏看清 AI 眼里的你
把分散在不同大模型里的回答，汇总成一张按场景分层的探测视图，直接指出你哪层问题还没覆盖。
左右滑动查看完整界面
四层问题覆盖
品类、对比、品牌、风险四类问题一屏并列，一眼看清整体覆盖情况。
归类与排位追踪
记录 AI 把你归进哪个品类、和谁比、排第几，而不只是提没提你。
覆盖盲区高亮
自动标出四层里哪一层问题你还没探到，提示优先补齐。
多平台并行
在主流大模型上并行探测，拼出一张相对完整的品牌认知地图。
把问题集搭对，探测才有价值
问得浅、问得偏，探回来的就是一份让你误以为「还行」的假报告。预约评估，我们和你一起搭出覆盖全场景的问题集，并给出一份你当前最该补探的问题层清单。