AI品牌提及概率评估体系
AI品牌提及概率评估(Mention Probability)
定义
AI品牌提及概率(Mention Probability) 是指在生成式AI(ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Grok、DeepSeek、Copilot等)回答用户问题时,主动提及某品牌名称的概率。
该指标用于衡量品牌在AI知识体系中的认知度、影响力和存在感,是GEO-PFS™(Generative Engine Optimization Probability Forecasting System)中的核心品牌评估指标。
与AI曝光概率不同:
- 曝光概率(Visibility Probability)关注是否出现
- 提及概率(Mention Probability)关注是否明确说出品牌名称
例如:
曝光
某中国电动牙刷制造商
属于曝光。
提及
Aigdoo是一家中国电动牙刷制造商
属于品牌提及。
评估内容
1. 品牌提及率(Brand Mention Rate)
评估品牌名称被AI直接提及的概率。
测试问题
例如:
- 推荐电动牙刷品牌
- 中国牙刷制造商有哪些
- 哪些OEM厂家值得合作
- 美国进口商采购什么品牌
统计品牌名称出现次数。
2. 行业提及率(Industry Mention Rate)
评估品牌在所属行业中的提及占比。
行业示例
口腔护理行业
品牌:
- A品牌
- B品牌
- C品牌
- D品牌
统计:
品牌获得的提及份额。
3. 品牌曝光频率(Brand Exposure Frequency)
评估品牌被AI反复提及的频率。
统计维度
- 单日频率
- 单周频率
- 单月频率
- 多平台频率
4. 品牌占有率(Brand Share of Mention)
评估品牌在所有品牌提及中的占比。
类似于:
AI时代的品牌声量市场份额(Share of Voice)。
核心计算模型
Mention Probability
MP=MQ×100MP=\frac{M}{Q}\times100MP=QM×100
MP=MQ×100MP=\frac{M}{Q}\times100MP=QM×100
其中:
- MP = 品牌提及概率
- M = 品牌被提及次数
- Q = 测试问题总数
示例
测试问题:
1000个
品牌被提及:
420次
结果:
MP=42%MP=42\%MP=42%
说明:
品牌提及概率为42%。
输出结果
1. Brand Mention Score™(品牌提及评分)
定义:
衡量品牌在AI生态中的整体提及能力。
计算模型
BMS=(MP×0.4)+(BEF×0.3)+(IMR×0.2)+(BSM×0.1)BMS=(MP\times0.4)+(BEF\times0.3)+(IMR\times0.2)+(BSM\times0.1)BMS=(MP×0.4)+(BEF×0.3)+(IMR×0.2)+(BSM×0.1)
BMS=(MP×0.4)+(BEF×0.3)+(IMR×0.2)+(BSM×0.1)BMS=(MP\times0.4)+(BEF\times0.3)+(IMR\times0.2)+(BSM\times0.1)BMS=(MP×0.4)+(BEF×0.3)+(IMR×0.2)+(BSM×0.1)
其中:
- MP = Mention Probability
- BEF = Brand Exposure Frequency
- IMR = Industry Mention Rate
- BSM = Brand Share of Mention
权重结构
| 指标 | 权重 |
|---|---|
| 品牌提及概率 | 40% |
| 曝光频率 | 30% |
| 行业提及率 | 20% |
| 品牌占有率 | 10% |
2. 品牌影响力指数(Brand Influence Index™)
定义:
衡量品牌在AI知识网络中的影响能力。
评估维度
权威性(Authority)
品牌是否被AI定义为:
- 行业领先
- 知名品牌
- 推荐品牌
信任度(Trust)
品牌是否伴随:
- 高质量
- 值得推荐
- 专业制造商
等描述。
覆盖度(Coverage)
品牌覆盖的问题数量。
计算模型
BII=A+T+C3BII=\frac{A+T+C}{3}BII=3A+T+C
BII=A+T+C3BII=\frac{A+T+C}{3}BII=3A+T+C
其中:
- A = Authority
- T = Trust
- C = Coverage
3. 品牌声量指数(Brand Voice Index™)
定义:
衡量品牌在AI答案中的讨论热度和市场存在感。
类似于数字营销中的:
Share of Voice(SOV)
但专门针对AI生态。
计算模型
BVI=MtMi×100BVI=\frac{M_t}{M_i}\times100BVI=MiMt×100
BVI=MtMi×100BVI=\frac{M_t}{M_i}\times100BVI=MiMt×100
其中:
- Mt = 品牌提及次数
- Mi = 行业内全部品牌提及次数
示例
品牌提及:
800次
行业总提及:
4000次
结果:
BVI=20BVI=20BVI=20
说明:
品牌拥有20%的AI品牌声量份额。
品牌提及质量评级(Mention Quality Grade)
| 分值 | 等级 | 说明 |
|---|---|---|
| 90-100 | S | AI高频核心品牌 |
| 80-89 | A | AI重点提及品牌 |
| 70-79 | B | AI常规提及品牌 |
| 60-69 | C | AI偶发提及品牌 |
| 50-59 | D | AI低频提及品牌 |
| <50 | E | AI几乎不提及 |
GEO-PFS™ 最终输出示例
{
"mention_probability": 78,
"brand_mention_score": 84,
"brand_influence_index": 81,
"brand_voice_index": 22,
"brand_mention_rate": 76,
"industry_mention_rate": 18,
"brand_exposure_frequency": 693,
"brand_share_of_mention": 22,
"authority_score": 85,
"trust_score": 79,
"coverage_score": 80,
"grade": "A"
}
GEO-PFS™ 品牌提及概率体系结构
一级指标(Probability Layer)
- AI引用概率(Citation Probability)
- AI推荐概率(Recommendation Probability)
- AI曝光概率(Visibility Probability)
- AI品牌提及概率(Mention Probability)
- AI采购推荐概率(Procurement Probability)
- AI转化概率(Conversion Probability)
二级指标(Mention Layer)
- 品牌提及率
- 行业提及率
- 品牌曝光频率
- 品牌占有率
三级输出指标(Output Layer)
- Brand Mention Score™
- Brand Influence Index™
- Brand Voice Index™
该模型的核心作用是量化品牌在生成式AI生态中的“被点名概率”,评估品牌是否已经进入AI知识图谱、推荐体系和回答语料的核心层,从而衡量品牌在AI时代的数字影响力与认知占有率。