① 范围
品牌/产品线、竞品集、地区与语言;明确不覆盖的模型或场景。
症状是团队只看到一个 0–100 分却无法复查;根因是范围、问法、平台条件和原答被藏掉;解法是把每条结论还原到可抽查字段,并让缺口直接连到材料动作。分数可以没有,证据链不能缺。
7 章
从范围到行动的固定目录
字段表
每条观察可回填、可对原答
0 神秘分
每条结论都能回原答复核
先定现状和目标字段,再让 MATRIX 把采样证据连到内容任务;不要先做漂亮封面。
先定现状和目标字段,再让 MATRIX 把采样证据连到内容任务;不要先做漂亮封面。
品牌/产品线、竞品集、地区与语言;明确不覆盖的模型或场景。
问法原文、意图类型、版本号;禁止事后挑题。
入口、模式、时间窗、是否含来源卡;条件变更单独成轮。
未提及/提及/推荐/事实错误/无法判断的操作定义。
按场景汇总观察;缺口映射到材料动作;行动带优先级与复测问法,改造效果以复测原答为准。
把「感觉我们露脸不多」拆成可回填的行。下表是字段定义,不是某次真实报告数据。
缺「判定规则」或「采样条件」的报告不可对外。
任一结论句能回到表中的一行原答。
若使用内部指数,必须公开计算公式与样本。
相对结论必须满足公平对比前提。
每条行动指向材料或流程,而非「加强 AI 运营」空话。
时间窗、问法版本、成功判定字段预先写清。
诊断报告的可信度,来自章节与字段能否让另一个人复现同一观察,而不是来自一个更醒目的分数。
值数对 AI 可见性诊断报告的基本主张