解决方案

GEO 月报不该只交一张总分图,而要回答:哪里变了、凭什么、下月改什么

模板把监测拆成 12 项指标,每项写清读数、对比期、样本分母、覆盖入口和证据位置;只给定义与填写框架,不预填品牌成绩。

月报首页怎么排

先展示可复核的变化,再给解释与行动

图中所有指标卡均为空白框架,只用于演示排版;实际使用时必须从当月留存的回答样本计算,不用演示数字顶替真实读数。

左右滑动查看完整界面

示意图:GEO 月度监测报告包含十二项空白指标、趋势对照和行动记录

范围先行

入口、问题集、地区与时间窗写在读数前。

同口径对比

本月与上月必须使用可比的样本范围。

证据可点

结论能回到原始回答与引用页面。

动作有归属

每项改进写清负责人和验收条件。

指标框架 · 可见性与竞争位置

前六项回答:品牌有没有进入 AI 的考虑范围

1. 题目有效覆盖率

有效回答问题数 ÷ 计划问题数。拒答、超时和入口不可用单列,避免把采集失败算成品牌不可见。

2. 品牌提及率

提到品牌的有效回答数 ÷ 全部有效回答数,并注明是否包含用户主动点名品牌的样本。指标边界见 AI 可见性核心指标

3. 推荐入围率

进入候选或推荐清单的回答数 ÷ 推荐意图有效回答数。只出现品牌名不等于入围。

4. 首选推荐率

被明确列为首选的回答数 ÷ 推荐意图有效回答数;并列推荐按既定规则标注。

5. 竞争可见份额

品牌在约定竞品集合中的出现次数 ÷ 集合全部出现次数。竞品名单变化后不可直接环比。

6. 无品牌回答率

未出现任何约定品牌的回答数 ÷ 品类或推荐意图有效回答数,用于识别只讲方法、不进入品牌选择的场景。

指标框架 · 准确性与证据

后六项回答:AI 说得对不对,结论能不能追

7. 事实准确率

人工核验准确的品牌事实数 ÷ 被核验事实总数;事实基线注明版本与日期。

8. 关键事实一致率

多个入口或问法下保持一致的关键事实数 ÷ 对照事实总数,只比较同一时间窗和事实基线。

9. 主体混淆率

混淆同名主体、母子公司或产品的回答数 ÷ 品牌相关有效回答数,并保留混淆片段。

10. 带引用回答率

提供可访问来源的有效回答数 ÷ 全部有效回答数;只说「据资料」而无来源不计入。

11. 品牌自有来源引用率

引用官网或官方文档的回答数 ÷ 全部带引用回答数。它描述来源结构,不代表引用天然正确。

12. 证据可追溯率

可回到完整问题、回答、时间和来源的结论数 ÷ 全部判断性结论数。缺一项就先留空并标注尚未采集。完整留证方法见 AI 可见性审计

填写示例

每个字段都要说明口径,不能只填一个数

指标卡怎么填

以「品牌提及率」为例:填本月真实结果,说明是否包含点名问题、入口和时间窗,并链接完整回答。无样本填「本月缺口」。

分析卡怎么填

先写变化,再列回答片段、已核事实与待核实原因。模型版本变化只能记为可能影响,不能自动归因为页面改动。

示意图:GEO 月报从问题和完整回答追溯到引用来源及后续行动
让管理层能追问

月报中的每一句「变好」或「变差」,都要能翻回原始回答

月报必须保存问题、回答、采集时间、入口条件、引用和人工标注;图表只是汇总,不是证据。指标变化时要回到具体问题与答案,判断是品牌表现改变,还是问题集变化。

GEO 月报的价值,不是把波动画得更漂亮,而是让团队看清:哪个读数可信、哪条结论可追、下一个月该验证什么。

值数对 GEO 月度监测的基本主张

用你的真实问题集,生成不掺演示数字的 GEO 月报

值数可按 12 项框架配置问题范围、留存证据并统一标注,基于真实样本生成月度读数与行动清单;样本不足处明确标缺口。

GEO 月度监测报告模板:12 项指标框架与证据链 | 值数 Matrix · 品牌 AI 可见性与信任数据底座