六维评分体系：怎么科学衡量品牌在 AI 里的表现

「我们品牌在 AI 里表现怎么样？」——这是每个老板做完 GEO 后最想问的问题。 但「表现」是个含糊的词：是被提到就叫好，还是被推荐才叫好？被推荐时有没有附负面？ 为了回答清楚，我们把品牌的 AI 健康度拆成了六个维度，每个维度回答一个具体问题。

一、六个维度，各管一件事

• 可见度：AI 认不认识你？——你在行业关键词场景下，被模型提及的频率
• 情绪：AI 提到你时，是夸还是踩？——正面 / 中性 / 负面的归因分析
• 推荐权重：AI 会不会主动把你排进「推荐名单」？——被推荐 vs 仅被提及的区别
• 理解深度：AI 对你的业务理解得准不准？——有没有张冠李戴、信息过时
• 叙事一致性：不同模型对你的描述是否一致？——口径打架会让用户不信任
• 意图覆盖：用户关心的那些问题场景，你有没有内容接住？——覆盖越全，被引用的机会越多

二、为什么「情绪」和「叙事一致性」最容易被忽略

多数人只看「可见度」——我被没被提到。但真正决定转化的，往往是后两个维度：

情绪：一个头部连锁品牌，可见度满分，但因为预付卡投诉，AI 每次推荐都会附一句「注意消费纠纷」。 名气越大，负面越显眼。可见度救不了口碑。

叙事一致性：如果你在豆包里是「做美发的」，在 DeepSeek 里是「开美容院的」， 用户问「哪家做头发好」时，AI 很可能因为你口径混乱而把你降权。

三、评分怎么保证可信

我们坚持一条原则：每个分数都要能复现。每一份六维报告都附带——

• 具体的查询词（而不是笼统的「行业词」）
• 实测的时间戳
• AI 回答的原始截图
• 竞品在同样关键词下的对比数据

你可以不信一个分数，但你可以自己重跑一遍验证。这是 GEO 服务商最该有的底气， 也是我们在「数据先行」这件事上的坚持。

四、六维怎么用

六维不是「考个分」就完了，它是下一步的路线图：可见度低 → 补内容；情绪负 → 做口碑修复； 理解深度差 → 修结构化数据；意图覆盖窄 → 扩关键词矩阵。

从 ¥9.9 的快速诊断拿到第一份六维评分，先看清自己卡在哪一维，再决定往哪使劲。