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AI 提及追踪 追踪您的品牌在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、DeepSeek 和 Google AI Overviews 中出现的位置及频率，并按提示词、模型和时间衡量 AI 品牌呈现率（APR），采用锚点测量和每日测量周期。与单次运行的追踪工具不同，锚点测量会在每个周期内针对每条提示词执行 10 次查询，将方差降低至原来的 1/√10，从而得出具有统计可靠性的 APR 信号，而非一次性的快照。 AI 搜索排名洞察 展示各 AI 平台如何在您监控的提示词中呈现您的品牌，按模型细分 APR，并通过滚动测量窗口直观呈现表现趋势。同时追踪 6 个平台，意味着您的可见度评分反映的是完整的 AI 搜索格局，而非仅代表现实世界 AI 查询量不到 30% 的单一服务商。 AI 情感监测 对 AI 生成的回答如何描述您的品牌进行分类，在回答层面和单个来源层面分别标注为正面、中性或负面。这种双层模型能够捕捉仅分析回答的分类器会遗漏的情感变化：一条正面提及可能引用了带有负面倾向的来源，而单层工具无法区分这种情况。 竞品 AI 呈现度对比 对比 AI 生成的回答中，具名竞争对手与您的品牌被同时提及的频率，并提供各竞争对手的提及次数、提及等级和来源层面的重合分析。由于重合情况是在引用来源层面而非仅在回答层面衡量，您可以准确了解哪些第三方页面正在影响 AI 模型的叙述方向，以及它们是在为您还是为竞争对手发声。 面向 AI 模型的语义优化 提供三种结构化工具，帮助提升 AI 可发现性：Schema.org/JSON-LD 编辑器、可为 AI 爬虫生成 llms.txt 和 ai.txt 文件的知识图谱构建器，以及可将品牌知识直接提供给 AI 模型的托管式 MCP 服务器。三种相互独立的信号渠道意味着，即使某些 AI 系统忽略结构化数据，另一些忽略知识图谱，还有一些两者都忽略，品牌仍然能够触达它们——这是任何单一工具方案都无法企及的覆盖范围。 AI 驱动的内容推荐 根据您监控的提示词以及 AI 搜索结果中的高权威来源，生成内容主题和文章草稿，并支持向 WordPress、LinkedIn、Medium、Reddit 和 Bluesky 多渠道发布。由于这些主题源自已经促成 AI 提及的提示词，因此每篇内容都针对已验证的 AI 可见主题，而非可能永远无法进入 LLM 训练集的关键词预测。 AI 可见度报告 生成可分享的报告，汇总 APR 趋势、各模型排名、情感评分和竞品提及情况，并支持导出为可打印页面、PDF、CSV，或生成带浏览追踪功能的公开分享链接。在一份报告中整合四类信号，可避免因 APR、情感和竞品数据来自测量窗口不同的独立工具而产生的相关性误差。 AI 幻觉检测 扫描 AI 生成的内容草稿，识别虚构统计数据、杜撰引文和缺乏依据的声明，并在发布前标记和替换不准确信息，同时提供风险评分和逐项修改记录。该流程会获取实际引用的来源，并通过第二轮 LLM 检查与来源内容的一致性，从而识别出单轮分类器可能误判为真实的虚构内容——因为单轮分类器检查的只是合理性，而非事实依据。 实时 AI 提及提醒 当您的 APR 创下新高，或在测量周期之间显著下降时，通过应用内收件箱和电子邮件向您发送通知。提醒依据与上一周期加权平均值之间的变化幅度触发，而非依据绝对阈值。因此，对于高流量提示词，APR 从 80% 降至 74% 与从 20% 降至 14% 会触发同等紧急程度的提醒，无论您的基准值是多少。 AI 可见度证书 获取基于经验证的 AI 可见度结果颁发的证书，证明您的工作确实提升了品牌在各 AI 平台上的呈现度。

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