方法论：我们怎样测量 Google 与 AI 搜索可见性
AI 回答会变。所以我们不只给结论，也公开得出结论的方法，让您能判断它有多可靠。
1. 问题怎么选
- 从海外采购商的真实需求出发：品类 + 规格 + 标准/认证 + 地区，例如“API 6D 认证的球阀供应商”。
- 分三类：非品牌问题（不提企业名，看会不会被推荐）、对比问题（与同行并列时怎么被描述）、品牌问题（直接问企业，核对事实是否准确）。
- 问题在测试前固定，复测时不改，前后才可比。
- 这些是我们设定的目标问题，不代表我们知道它们的真实搜索量。
2. 测哪些平台、怎么测
| 方式 | 说明 | 用途 |
|---|---|---|
| API 测试 | 通过接口批量调用 ChatGPT、Perplexity、Gemini 的联网模型，记录完整回答与引用。 | 大样本、可重复，适合看趋势和对比。 |
| 真实界面测试 | 在网页版或 App 中手动提问，截图存档，记录是否登录。 | 最接近采购商实际看到的内容，作为给客户的主要证据。 |
| Google AI Overviews | 没有稳定接口，只能人工在指定地区搜索并截图。 | 单独记录，不与 API 结果混算。 |
三种方式分开记录、分开报告，不把 API 结果当成网页版结果。
3. 每条记录都写明的条件
- 测试日期和时间
- 平台、模型或版本（能获得时）
- API 还是真实界面；是否登录
- 地区（例如美国问题使用固定的美国网络环境，并在记录中注明）和提问语言
- 同一问题重复的次数
4. 指标怎么算
- 提及率
- 回答中出现企业名称的次数 ÷ 有效回答数
- 推荐率
- 企业被列为推荐或候选供应商的次数 ÷ 有效回答数（只是顺带提到不算）
- 引用率
- 回答引用了企业自有网站链接的次数 ÷ 有效回答数
- 声量占比
- 企业被提及次数 ÷ 所有被测企业的提及总次数
- 准确性
- 品牌问题中，AI 对认证、产品、地点等关键事实的描述与企业提供资料一致的比例
供应商名单先由程序从回答中抽取，再人工抽查核对。
5. 局限
- 一次回答不能代表长期表现。同一个问题，换个时间、地区、账号或措辞，结果都可能不同。
- API 回答与网页版、App 版不一定一致。
- 我们测的是“有没有被看到、怎么被描述”，不等于询盘或订单。
- 样本问题有限，不能覆盖采购商的全部提问方式。
- 我们不能控制、也不能保证任何平台的回答。
6. 我们自己的数据
2026-10-15，我们用 25 个采购问题，通过 API 在 3 个联网引擎上收集了阀门行业的 151 条 API 测试回答，这是我们目前方法的第一次完整实践。这次只做了 API 测试，没有做网页版 / App 人工复核，也没有测 Google AI Overviews；这两部分计划在 Day 0 测试和付费诊断中加做。样本报告就是基于这次测试。我们也用同样的方法测自己，结果公开在公开成绩单 草稿页。