固定问题集，给变化留一条可比的基线
把问题分成固定组和探索组。固定组每月沿用同一套问题、入口、模式与重复次数，用来比较趋势。探索组收录新型号、竞品和销售新问题，单独报告。每次记录提问时间、地区或账号条件、是否使用新会话、是否触发搜索，以及能看到的模型版本。遇到平台更新时在趋势图标出来。
按入口展示计划样本、有效回答、采集失败和联网样本。采集失败单列，来自历史会话的追加回答也单独标记。把同一问题重复提问的结果保留下来，才能看出结论对措辞和会话波动有多敏感。
给每项指标写清分母
| 指标 | 一种可复用的定义 | 判读时看什么 |
|---|---|---|
| 品牌提及率 | 提及目标品牌的回答数 ÷ 该组有效回答数 | 同一回答只计一次，品牌别名需要归一 |
| 主动推荐率 | 未提示品牌且明确列入候选的回答数 ÷ 该组有效回答数 | 有序名单与正文提及分别记录 |
| 官网引用率 | 带约定官网来源链接的回答数 ÷ 该组有效回答数 | 同时列出已联网子集的结果和最终落地页 |
| 事实准确率 | 核对正确的品牌相关断言数 ÷ 已核对断言数 | 无法判断的断言另列，标出高风险错误 |
| 可核实线索 | 可追溯访问或客户明确自述的有效咨询数 | 来源不明单列，交由销售确认线索质量 |
若提及从 8/24 变成 11/24，增加的是 3 条回答和 12.5 个百分点。先查这些回答是否集中在同一问题或同一平台，再看后续一轮能否重复观察到。仅凭这两批少量样本，难以把变化归因于某次改稿。
把引用频次和答案中的证据分别看
2026 年的跨平台研究将来源是否被列出与内容是否实际贡献给回答分开统计。实务中可以请复核人员打开引用页面，逐条判断它是否支持答案里的规格、售后或资质。必应站长工具的 AI Performance 可辅助查看引用频次和引用页，10 月推出的主题测试版还会提供聚合主题及部分区间指标。它们覆盖微软支持的入口，适合和自有问题集互相印证。 From Citation Selection to Citation Absorption（2026 年预印本） ↗ Microsoft：必应站长工具 AI Performance 公开预览 ↗ Microsoft：AI Performance 主题报告测试版（2026 年 10 月） ↗
把趋势交给负责下次改动的人
举例，同一型号在多次回答中仍被写成停产，先核对官网、旧 PDF 和外部页面是否遗留过期说法，明确哪份资料需要更正。若引用正确但询盘没增加，检查落地页上的询价条件和按钮，再向销售确认客户在哪个环节退出。
行动表每项记录问题和证据、负责人、发布日期、复核方式和状态。分析业务成果时保留首次接触与最后一次接触的差异，AI 可以在前期帮助客户形成候选，随后客户仍可能通过品牌搜索或直接电话联系。
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