自研回測平台

回測平台

GEO 成效不該靠任何人的說法。回測平台把真實情境問句定期批次問過各家主流 AI 引擎，逐題記錄你的品牌有沒有被點名、內容有沒有被引用。

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ChatGPT · Gemini · Claude · Perplexity · DeepSeek · Qwen · Meta AI
一次最多 40 題情境問句
首推率 · 推薦率 · 點名率 · 答對率 · 好感度 · 口徑一致度

回測平台總覽——AI 能見值、引用率、指標雷達 — 託管成效的驗收武器——自研回測平台：一分鐘內對 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、DeepSeek、Qwen、Meta AI 等引擎併發上千次提問，原始回應逐題回收，量化解析成首推率、推薦率、點名率、答對率、好感度、口徑一致度六項指標，另加引用率與認知漂移。

Step 1 · 設定

先決定怎麼測

回測從「客戶真的會問的問題」開始：引擎、模型、問法、題數，全部在這一步決定。

回測設定——ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 引擎與模型選擇、標準／連網／對比問法、最多 40 題情境問句與 PAA 接地產生 — 回測怎麼設定：挑引擎與模型、選標準／連網／對比問法，一次最多 40 題情境問句，可由 AI 產生並用 PAA 接地。

Step 2 · 執行

排程回測的五階段管線

送出之後，多個 LLM 併發作答、五階段管線即時跑。這是進度頁的實際樣子：

LLM 並行查詢——ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、DeepSeek、Qwen、Meta AI 等各家 LLM 並行送出情境問句，比對回答中有沒有點名你；內容品質與情緒分析——情緒、技術與結構化資料同時評分；權威信號與競爭者聲量交叉比對；能見值指標彙整——把各家回答收斂成可比較的 AI 能見值指標；三軸計分與彙整——最終分數彙整與存檔。

Step 3 · 結果

誰點名了你，一目了然

每一題、每一家引擎的原始回答逐題回收，比對出點名與引用結果——好壞都攤開。

跨引擎實測——ChatGPT、Gemini、Perplexity 對「台灣 GEO 託管廠商」等情境問句的實際點名結果 — 跨引擎實測：同一組情境問句餵給不同引擎，看誰真的點到你的名字。（第三方品牌已遮蔽）

Step 4 · 競品對照

同一個問題下，誰贏了你

有沒有被點名只是一半的答案，另一半是「那被點到的是誰、在哪一家引擎」。每個競品都用跟你一樣的方式評分，差距就是一個數字，不是一種感覺。

跨平台競品矩陣——你與競品在 ChatGPT、Claude、Gemini、Google AI Overviews、Perplexity、Copilot、Meta AI、Grok、Mistral、DeepSeek、通義千問、Kimi、GLM、豆包、混元、MiniMax、文心一言、星火各引擎的能見度分數，紅色代表競品領先你 — 跨平台競品矩陣：同一個分數，你和每一個競品逐家引擎攤開比。紅色代表對方贏你——輸的地方一樣留在檯面上。「—」表示該網域在該平台沒有有效資料，不是分數 0。示範資料，受測對象為 nike.com。

能見度 × 情緒象限圖——每個品牌依「被 AI 點名的頻率」與「被講得多正面」定位 — 能見度 × 情緒象限圖：橫軸是引擎多常點名你，縱軸是講你的時候有多正面。右上角才是又被看見、又被講好話；能見度高但情緒低，是另一種要處理的問題。示範資料，受測對象為 nike.com。

下一步

怎麼用到它？

回測平台是託管服務的驗收工具——託管客戶每期報告裡的成效數字就從這裡來。想看它對你的品牌實測的結果，預約一場 demo。

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