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AiLens如何实现AI搜索的"全景监测"?

AiLens如何实现AI搜索的"全景监测"? AiLens-秦点
2025-09-24
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导读:"我们的品牌在AI搜索里到底表现如何?"面对DeepSeek、文心一言、豆包、Kimi等众多AI平台,大多数企业的第一反应不是从何入手,而是无从下手。

"我们的品牌在AI搜索里到底表现如何?"


面对DeepSeek、文心一言、豆包、Kimi等众多AI平台,大多数企业的第一反应不是从何入手,而是无从下手


传统的SEO工具只能监测搜索引擎结果页,而在AI对话的黑盒面前,它们集体失效。企业就像站在一个六岔路口,却每个方向都迷雾重重,不知道流量从何而来,又去向何方。


AiLens的"全景监测"系统,正是为了驱散这片迷雾而生。


为什么需要"全景监测"?AI生态的碎片化挑战


AI搜索时代与传统搜索时代的根本区别在于:从"中心化"走向"碎片化"


  • 过去:用户主要集中在百度、Google等少数几个搜索引擎。

  • 现在:用户分散在DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言、腾讯元宝、通义千问等多个拥有大模型的产品中。


每个AI平台因其技术路线、训练数据和生态背景的差异,对同一问题的答案可能截然不同。这意味着:


  • 你可能在DeepSeek上表现优异,但在文心一言上"查无此人"。

  • 竞品可能已经暗中占据了Kimi等平台的核心答案位。

  • 缺乏全景视角,你的GEO优化策略就是盲人摸象,效率低下。


唯有实现全覆盖,才能做对决策。


AiLens"全景监测"的三大技术支柱


实现跨六大LLM的稳定监测,在技术上面临巨大挑战:各平台接口不开放、输出结果个性化强、反爬机制复杂。AiLens通过以下三大支柱破解难题:


1

智能调度矩阵:模拟真实用户行为



我们建立了海量账号与设备矩阵,并非进行简单的集中访问,而是模拟不同地区、不同网络环境、不同用户身份的真实提问行为。这确保了监测结果的代表性,避免了因"个性化推荐"导致的数据偏差。


(图示:AiLens问题泛化拓展结果 - 在不同情绪中获得最真实的推荐结果


2

多模态解析引擎:读懂AI的"言外之意"



AI的答案不仅是文本,更包含结构化信息、推荐倾向和情感色彩。AiLens的自研解析引擎能精准识别:


  • 品牌提及率:是否被提及?

  • 占位浓度:在答案中占据多大篇幅?是主要推荐还是顺带提及?

  • 情感极性:描述是正面、中性还是负面?

  • 竞品对比:与竞品同时出现时,处于优势还是劣势地位?


3

数据融合看板:从"数据"到"洞察"



监测的终点不是收集数据,而是生成洞察。AiLens的后台看板将六大平台的数据进行横向对比与趋势融合,一目了然地展示:


  • 平台优势分析:你的品牌在哪个AI平台表现最好?哪个最差?

  • 竞品动态追踪:竞品在全面布局还是重点突破?

  • 效果趋势研判:你的GEO策略实施后,整体占位率是上升还是下降?


监测只是开始:AiLens如何将"数据"转化为"行动"


"全景监测"系统不仅是品牌的"眼睛",更是策略的"大脑"。


  1. 发现薄弱环节:监测数据显示,品牌在"腾讯元宝"上的推荐率几乎为零。经分析,原因是缺乏针对微信生态的、具有社交传播性的内容。这指导团队立即调整内容策略。

  2. 预警品牌危机:系统监测到在"Kimi"平台上,某个关于品牌的问答中开始出现负面信息。团队得以在事态扩大前迅速介入,进行舆情管理。

  3. 评估策略有效性:在实施为期一个月的GEO优化后,全景监测显示六大平台的平均推荐率从15%提升至42%。这份报告让市场团队能清晰地向管理层展示GEO投入的回报。


在AI搜索时代,看得全,才能打得准


在传统的战场上,情报系统决定胜负。在AI搜索的新战场上,监测能力就是最核心的情报系统


AiLens的"全景监测"能力,确保您的品牌不会在任何一个重要的AI入口"失明"。它让您能够统观全局,精准地调动资源,在正确的平台上实施正确的策略。


当别人还在猜测时,您已经拥有了指挥整个战役的全局地图。



【声明】内容源于网络
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