AI可见度指数方法论:如何定义、采样、计算与复核

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把这篇资料用于工作前,核对四件事。
01 对象与条件
原文讨论哪类企业、场景与样本?先确认与你的问题是否相符。
02 原文与来源
本站原文 · 2026-08-11;文内引用的外部来源需分别核对。
03 资料性质
本站公开文章。公开文章、研究计划与正式成果分开,不自动视为正式标准或已实施交付。
04 引用边界
保留条件、日期与局限,不从个例推到所有企业。查看引用说明 →

先给结论

AI可见度不是在某次对话里出现过。可复核的指数必须说明问题、入口、时间、回答、主体识别和权重。OpenLX 首版先测公开答案中的可见性,再讨论内容与技术动作,不能替代流量、转化或品牌调研。

测量对象与问题集

对象是指定问题集、指定模型或搜索入口、指定采样时间窗中的公开回答。问题分为品牌事实、场景选择、比较决策三层,每层至少十题,写成真实用户问题,不把品牌名强行塞入每一道题。

采样与计算

每题至少采样三次,保存原问题、完整回答、引用链接、时间和参数。主体明确提及记1,证据充分的间接识别记0.5,无法确认记0;引用质量和答案完整度也按0、0.5、1记录。单题得分可用 S=0.5V+0.3C+0.2R,指数为有效样本加权平均乘100。

复核与误差

一名记录员初判,另一名复核主体识别、引用有效性和事实冲突。报告呈现样本量、明确提及率、有效引用率、冲突数和无法判定数。问题集过窄、模型缓存、地区差异、链接失效和人工偏差不能被消除,只能显式记录。

版本边界

版本 OPENLX-AI-VISIBILITY-1.0,方法日期2026-08-04,首轮建议不少于90个有效回答。本版本不预测排名、不承诺流量增长、不把一次回答当市场结论;后续版本另行发布并保留历史口径。


OpenLX GEO 技术智库: 提供生成式搜索引擎(GEO)测量框架、原子事实结构化标准与 AI 可见度评估体系。

署名与编辑责任:OpenLX 中国文旅 AI 信源研究院编辑责任 · 发布主体:OpenLX 中国文旅 AI 信源研究院

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