品牌声誉评分体系解决“看哪些维度”，基线解决的是另一个问题：在什么条件下重复测量，前后结果才可以放在一起解释。它不是行业平均分，也不是一次扫描截图，而是对象边界、样本框架、时间窗口和数据规则的组合。
先写项目复测协议表
| 协议项 | 项目开始前必须写清 | 变更时怎么处理 |
|---|---|---|
| 测量对象 | 集团、品牌、子品牌、产品线、别名与排除项 | 重建对象版本，不直接续接旧趋势 |
| AI 环境 | 产品名、可见模型/版本、联网或模式、测试日期 | 无法取得精确版本时如实记“未披露”，保留可见环境信息 |
| 地区与语言 | 测试地区、界面语言及必要的地域设置 | 作为新条件并行测量 |
| 会话状态 | 登录与否、新会话或连续会话、历史记忆是否开启 | 不混算不同会话条件 |
| 固定问题组 | 分组、原文、顺序规则和每组用途 | 发布新问题组版本，保留旧组 |
| 重复测量 | 每题每入口的重复次数及执行节奏 | 不因结果波动临时追加次数 |
| 来源与样本 | 媒体范围、抽样框、抽样方式、去重和排除规则 | 先评估可比性，再决定纳入 |
| 缺失与拒答 | 无答案、拒答、无法访问、无可核来源如何记入分母 | 按预设规则记录，不补问到“满意答案”为止 |
| 输出口径 | 指标定义、权重、等级和缺失项呈现 | 新旧版本并列或明确断点 |
协议的关键是事前冻结：先定问题组、重复次数和状态分类，再看结果。三媒体份额如何拆分，可参考三媒体品牌声量份额；基线阶段不要急着合成总分，先确认每一层都能在相同条件下复测。
六步建立第一版基线
- 画清对象边界。 建立品牌名、简称、旧称、产品名与易混淆词清单，并写明哪些关联主体不纳入。
- 冻结问题组和 AI 环境。 覆盖品类推荐、使用场景、品牌事实、风险疑问等任务；保存问题原文、模型可见版本、地区、语言和会话状态，不因某次结果不好临时删题或换模式。
- 声明媒体与抽样范围。 分别列出实际观察的来源、抽样框、入口与不可见区域。无法获取不等于没有发生，报告中应保留缺口。
- 设定样本规则。 明确转载如何合并、同一内容的多平台版本如何处理、机器人内容和无关同名如何排除。
- 预设复测与状态规则。 在项目开始前确定重复测量次数、执行节奏，以及缺失、拒答、无法访问和无可核来源是否进入分母。
- 冻结观察窗口与版本。 常态期应覆盖完整业务节奏；事件单独加标签。保存问题组、环境、来源、规则、时间和负责人，改口径时发布新版本，不覆盖历史。
固定项与可调整项要分开
| 类型 | 例子 | 变更处理 |
|---|---|---|
| 应长期固定 | 实体边界、核心问题、去重原则、指标定义 | 原则上不随月报改变 |
| 可定期扩展 | 新平台、新产品、新业务场景 | 记录生效日期，必要时并行测量 |
| 必须事件化 | 新品发布、突发争议、重大政策变化 | 单列事件窗口，避免污染常态基线 |
| 当前不可得 | 封闭平台样本、来源缺失、历史数据不足 | 标注缺口，不用推测值填补 |
数据能否进入基线，还应经过品牌声誉数据质量审计。尤其是新增来源时，先并行观察一段时间，再决定是否纳入主口径。
发布前检查清单
- -对象清单能否让另一位同事得到相同的检索范围？
- -问题集是否覆盖正常认知，而非只盯负面或只问品牌名？
- -AI 产品/可见版本、地区、语言、登录和会话状态是否留档？
- -重复测量次数、缺失与拒答处理是否在看结果前确定？
- -所有排除规则是否有理由和记录？
- -事件窗口是否与常态窗口分开？
- -数据缺口是否被明确写进结论边界？
- -下次复测是否无需重新解释整套规则？
基线建立后，分数变化仍只是线索。下一步应按声誉分波动诊断检查口径、样本、事件与跨媒体证据，再决定它代表真实变化还是测量噪声。稳定的基线不会保证结论正确，但能让错误被发现、让判断被复核。