18 days ago
- 人工智能可见性工具承诺能衡量品牌在AI回答中的曝光度，但往往通过呈现如提及率和排名等看似整洁的数据，提供虚假的精确度。
- 仅通过抓取ChatGPT或Claude等AI产品的前端界面，只能捕获一次包含诸多不受控变量的合成会话，从而导致有偏的测量结果。
- 即便使用相同的提示，AI系统也可能因模型批处理、个性化以及非确定性行为等因素而产生不同的回答。
- 消费级应用和API的行为表现不同；API提供可控且可重复的测量方式，但可能与用户在产品界面中看到的内容不一致。
- AI可见性工具中提示的选择和权重分配对分数有显著影响，这使得构造出的指标高度依赖于所采用的方法论。
- 地理因素是一个常被忽视的关键变量，因为本地化意图可能彻底改变AI的回答，使得全球可见性排名对本地企业而言毫无意义。
- 模型漂移和产品更新会随时间导致AI行为发生变化，使得仪表板中的趋势线在缺乏适当上下文时难以解读。
- 诚实的AI可见性测量应侧重于方向性和概率性的发现，例如在不同提示和地域间的出现频率，而非精确的排名。
- Canonry的方法强调重复观察、明确的位置上下文以及证据保留，旨在为本地SEO和AEO提供更透明、更准确的测量。