你实际上是如何衡量AI可见性与竞争对手的？我们现在的方法很业余

让我分享一下我为客户制定的框架：

AI竞争基准测试的五大核心指标：

如何计算这些指标：

• CFR = （你的提及次数 / 测试的所有相关查询数）x 100
• RPI = 加权得分（第一提及=10分，第二=7分，第三=4分等）
• CSOV = 你的提及次数 /（你+所有竞争对手提及总和）x 100

“赢”的标准：

市场领先者：CSOV 35-45% 强劲竞争对手：CSOV 20-30% 新兴品牌：CSOV 5-15%

手动测试无法获得统计显著性。你需要自动化监测数百个查询。

补充数据科学视角：

你的AI竞争对手可能与你想象的不同。

我们以为AI竞争对手和传统竞争对手一样。结果错了。

我们如何识别实际AI竞争对手：

1. 在AI平台上运行200个查询
2. 记录每个被提及的品牌
3. 制作提及频次矩阵
4. 分析共现模式

我们的发现：

• 我们前五大传统竞争对手中有三家在AI里很少出现
• 有两家我们从未考虑过的品牌却频繁出现
• 一家“已死”竞争对手因历史网络存在仍被AI引用

结论：

AI竞争对手就是AI认为与你客户查询相关的品牌。可能和你的传统竞争对手完全不同。

跑一遍数据分析，让数据决定你的AI竞争格局。

频率对于基准测试很重要。

我们踩过的坑：

我们以前按月做基准测试，自认为没问题。结果竞争对手发布了一系列重大内容，我们等到下个月才发现时，对方已经大幅领先。

现在的做法：

• 每周：核心查询自动跟踪
• 每天：品牌被提及有重大变化时发警报
• 每月：深度竞争分析报告
• 每季度：基于趋势的策略复盘

立即深度分析的触发条件：

• 竞争对手声音占比突然提升10%以上
• 我们的引用率异常下降
• 新的竞争对手开始出现
• 重大产品上线（我们或对手）

AI可见性变化比传统SEO排名快得多。单靠每月一次远远不够做有意义的竞争情报。

企业级视角谈如何规模化：

挑战： 我们要跟踪8条产品线50+竞争对手。手动基准测试根本不现实。

我们的工具栈：

1. Am I Cited 跨平台AI可见性追踪
2. 自定义仪表盘，将CI数据与业务结果关联
3. 自动预警，监测竞争格局变化
4. 季度高管简报，汇报AI竞争态势

汇报给管理层的内容：

• 按产品线分的AI声音占比
• 竞争地位趋势（提升/下滑）
• 威胁评估（哪些对手增长最快）
• 差距分析（我们在哪些点输给对手）
• 行动建议及所需资源

关键洞察：

AI可见性已成为竞争情报的一部分，而不是单独的范畴。它与市场份额、赢/输单分析、品牌认知等数据一起出现在报告中。

创业公司视角：

我们还买不起全面的竞争监测工具，方法很简单：

每周手动流程（2小时）：

1. 在ChatGPT和Perplexity上运行30个核心查询
2. 记录：我们是否出现？排名第几？还有谁出现？
3. 标记与上周的变化
4. 更新简单的表格跟踪

每月分析（2小时）：

1. 计算声音占比趋势
2. 识别模式（我们在哪类查询赢/输）
3. 关注被引用的竞争对手内容
4. 优先补齐内容差距

我们跟踪的内容：

• 胜率（我们在查询中首次被提及的百分比）
• 竞争重叠（和我们一起出现的是谁）
• 差距查询（我们应该出现但没出现）
• 威胁查询（竞争对手主导的）

不高级，但总比啥都不做强。等公司大了再投入专业工具。

给服务多客户的代理同行：

我们的基准框架：

1. 行业基线：该行业普遍水平是多少？
2. 领先标杆：第一名表现如何？
3. 客户基线：客户当前起点
4. 目标基准：结合资源设定实际目标
5. 进度追踪：每月对比目标

行业观察：

• SaaS：竞争激烈，中型企业20% CFR已算不错
• 本地服务：竞争小，40%+可达
• 电商：亚马逊/大品牌主导，需细分定位
• 专业服务：权威信号最重要

客户最关心的是：

1. 客户在问AI解决方案时，我们能否被看到？
2. 与指定竞争对手比，我们表现如何？
3. 要提升该怎么做？
4. 多久能见效？

围绕这些问题设定基准，不要只关注虚荣指标。

关于可视化：

传达AI竞争基准时效果好的方式：

1. 趋势线——你与竞争对手的声音占比随时间变化
2. 热力图——查询类别x表现（绿/黄/红）
3. 蜘蛛/雷达图——多指标对比（CFR、位置、情感等）
4. 竞争瀑布图——按驱动因素分阶段变化

效果差的做法：

• 直接堆原始数据
• 指标过多
• 没有解释（“23% CFR”到底意味着什么？）
• 没有竞争对比（单独数字毫无意义）

仪表盘设计建议：

先回答“我们在AI里是赢还是输？” 其他内容都围绕这个核心展开。

这串讨论太有价值了。我的思路如下：

我将执行的框架：

1. 用数据而非假设定义AI竞争集
2. 核心指标：CFR、RPI、CSOV、情感、来源多样性
3. 固定+动态查询集，保证跟踪一致性
4. 每周自动化+每月深入分析的节奏
5. 与业务结果挂钩的高管可视化

接下来的具体动作：

1. 跑200查询分析，识别真实AI竞争对手
2. 建自动监测系统（正在评估Am I Cited）
3. 建立所有核心指标的基线
4. 创建持续跟踪的仪表盘模板
5. 向管理层汇报AI竞争格局

关键心态转变：

AI可见性就是竞争情报，不是独立领域。它应与市场份额、品牌认知一起纳入核心讨论。

感谢大家的贡献，这个社区太棒了。