Brand OS 8.1 · 观语未来人工智能研究院出品
Brand OS 品牌 AI 认知资产管理系统
过去二十年,品牌争夺搜索引擎的第一页;未来十年,品牌争夺 AI 的第一句话。
Brand OS 把品牌在 AI 认知中的位置,当作一项可测量、可核验、可增值的资产来经营。
数据截至 Brand OS 8.1
- 综合
- 60.98
- D 发现
- 0.786
- A 准确
- 3.825
- R 推荐
- 0.460
- T 转化
- 0.316
| # | 平台 | 综合 | D | A |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 腾讯元宝 | 66.42 | 0.842 | 3.912 |
| 2 | DeepSeek | 64.07 | 0.815 | 3.884 |
| 3 | 文心一言 | 62.71 | 0.796 | 3.951 |
| 4 | 千问 | 61.93 | 0.803 | 3.790 |
| 5 | Kimi | 60.36 | 0.771 | 3.826 |
| 6 | 豆包 | 58.84 | 0.764 | 3.742 |
| 7 | 智谱 | 57.62 | 0.752 | 3.803 |
| 8 | MiniMax | 55.91 | 0.741 | 3.689 |
- 基线
- 24
- 缺口
- 7
- 策略建议
- 12
- 级联变化
- 3
国内八大主流平台为主链;海外六家平台可选测,与国内分开呈报,不承诺海外干预。
What AI already says
消费者问 AI 的时候,你的品牌可能是这样的
六种最常见的处境。每一种在系统里都有对应的读数、账本与处置动作。
Why cognitive asset
全球同类产品的三级阶梯
AI 的认知不能像广告位那样购买,却可以被系统地测量与重塑。
监测
追踪提及率与份额,回答「品牌排第几」。
优化
读写并举改善 AI 答案,效果随模型更新衰减。
认知资产管理
有底账、有审计、有增值路径、有复利机制。
Brand OS 生于第三级——可见度只是其中一项度量指标。
How it works
一条会复利的主循环
先把品牌 DNA 与现实世界的数据搭成底座;再诊断、研判、生产、投放、复测,每转一圈都更深一层。
底座 · 接入即建,持续更新
主循环 · 每一轮复利
- 品牌中文名
- 品牌 A
- 法定名称
- 品牌 A 科技股份有限公司
- 企业主体
- 上市公司
- 股票代码
- 6••••• · SH
- 统一社会信用代码
- 9135 •••• •••• ••4X
- 经营状态
- 存续
- 法定代表人
- •••
- 曾用名
- 2 个 · 已并入别名
- 公司层
- 1
- 品牌层
- 2
- 产品线层
- 5
- !与同名的无关企业混为一家
- !把子品牌误认为独立公司
- ✗新业务线的扩展未被 AI 认知
- ✗国际品牌名未与本品牌关联
- 企业类型
- 股份有限公司(上市)
- 注册资本
- •• ••• 万元
- 成立日期
- 19••-••-••
- 登记机关
- ••市市场监督管理局
- 股东
- 18
- 主要人员
- 11
- 分支机构
- 16
- 变更记录
- 47
- 干预指令
- 38 AI 研判生成
- 已采纳
- 12 经选题矩阵投产
- 覆盖平台
- 8 DART 信号矩阵
- 最高综合分
- 66.42 平台综合分上限
- 总证据
- 46
- A 级 强因果
- 9
- B 级 弱因果
- 17
- C 级 相关性
- 20
信源情报 · 独立干预面回答「AI 听谁的」,为创作与投放提供坐标。
自进化元层 · 受闸控守护从复测增益里学习哪类动作真正有效,由人触发,学偏即停。
DART
四层度量:把「AI 怎么看你」拆成一条漏斗
先被认知、再被正确理解、再进入候选、最后被引导下单。四层分数按平台逐一报告。
矩阵视图
每个格子按偏离均值着色,强项与短板落到具体平台与产品线。
发现 Discovery
AI 是否认得你、在什么情感语境下提到你。
- AI 知道你
- 88.4% 495 / 560 个问题提到了你
- AI 给你正面评价
- 35.0% 196 条正面 · 11 条负面
- AI 推荐前 3 位
- 61.3% 343 条进入前三
- AI 引导买你
- 41.6% 206 条含购买路径
- 纯品牌曝光
- 19.3% 108 条只提你不提竞品
- 被竞品淘汰
- 3.8% 21 条只提竞品不提你
准确 Accuracy
AI 转述你的事实是否准确、是否过期。
推荐 Recommendation
推荐序列里 AI 把你排在第几位、与谁同框。
转化 Transaction
AI 是否把用户引向官网、旗舰店与门店。
- 综合分
- 66.42
- 提及率
- 90.0%
Source intelligence
信源情报:AI 听谁的
可见度回答「品牌排第几」,信源情报回答「AI 听谁的才这么排」。看见 AI 的进料口,投放才有坐标。
- 引用条数
- 3,412 覆盖 488 / 560 个应答
- 不同页面
- 1,107 top50 页面占 38%
- 不同域名
- 296 池集中度 HHI 0.041
- 题内配对效应
- +4.2 pp 有 / 无自有信源
| 平台 | 引用 | 域名 | 自有占比 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | 612 | 88 | 21.4% |
| 千问 | 574 | 81 | 16.9% |
| 腾讯元宝 | 541 | 77 | 24.8% |
| 豆包 | 498 | 64 | 12.2% |
| 文心一言 | 455 | 69 | 19.1% |
| Kimi | 402 | 72 | 17.4% |
| 智谱 | 190 | 41 | 14.2% |
| MiniMax | 140 | 36 | 20.0% |
五层归位
- 01 供给层 关于品牌,谁在生产什么内容
- 02 采信层 各 AI 平台实际引用了谁
- 03 应答层 引用如何影响 AI 怎么说
- 04 归属层 被引内容是谁的
- 05 处置层 发现问题信源后怎么办
这一层能力,在行业内尚无对应物。
同一个平台,两套几乎不相交的信源体系
同一平台、同一题集、同一时段实测的品牌首位率;只测一个通道,等于只审计半套证据链。
| 平台 | 接口首位率 | 终端首位率 | 比值 |
|---|---|---|---|
| 腾讯元宝 | 12.5% | 45.0% | 3.6× |
| 豆包 | 7.5% | 15.0% | 2.0× |
| 千问 | 10.0% | 17.5% | 1.8× |
| 文心一言 | 15.0% | 20.0% | 1.3× |
| DeepSeek | 20.0% | 5.0% | 0.3× |
引用是立场依据,不是文本来源
官网被引时,品牌首推率在五至八成区间;未被引时在一成上下。被引条数越多,首推率越高。
相关而非已证因果采信指纹绑定母生态
跨平台域名池重叠平均不足两成,投放必须按平台分池规划。
负面共享,正面各引各的
多个平台共同引用的稿件多为负面,负面处置的优先级天然高于正面投放。
Asset vs. rent
资产与租金分账
一项东西要上资产负债表,先要回答它是不是资产。
停止投放后仍持续产生引用的供给才是资产;靠持续付费才维持的可见度是租金。
- 登记页面
- 1,286
- 受保护(被引)
- 214
- 接口侧被引页
- 168
- 移动端被引页
- 91
- 事实总数
- 486 412 已核验 · 74 待核
- 带真实数字
- 173 可被引用的实数
- 已供料
- 368 进入内容燃料
- 不供料
- 29 财务口径 · 仅供分析
客户拿到的不是一张好看的分数,而是一份说得清「哪些是你的、哪些是租的、哪些是被冒用的」底账。
Measurement integrity
测量诚信
公平不是态度,是一组可被第三方审计的硬约束。
- 01
共定基线
品牌身份、竞品集、问题集由企业确认并留痕。
- 02
对称同卷
品牌与竞品过同构的卷,跑前冻结预注册快照。
- 03
价中性剪枝
只按判别力与噪声取舍题目,永不按分数方向剪题。
- 04
带不确定度
分数带置信区间;锚题区分「AI 不知道」与「AI 给差评」。
- 05
口径指纹
每轮带词表、平台集、题集与判定规则版本,新旧不混桶。
- 06
引用回溯
对外呈现的 AI 原话与事实,都能回溯到真实样本。
| 时间 | 事件类型 | 消息 |
|---|---|---|
| 09-12 14:04:11 | 口径归档 | 第 12 轮口径指纹已归档:平台集 8 · 题集 560 · 判定规则同基线 |
| 09-12 13:58:40 | 锚题校验 | 已知答案锚题 12 / 12 通过,本轮读数放行 |
| 09-12 11:20:05 | 事实对锁 | 1 条事实与知识图谱不一致,转人工复核 |
| 09-11 18:02:33 | 合规门 | 发布包 P-0412 通过存在性、可验证性、一致性、时效性四重校验 |
| 09-11 16:45:19 | 审稿通过 | 「〔品类〕选购指南」按贵方修订版通过 |
| 09-10 09:12:57 | 平台漂移 | 1 个平台读数整体偏移,疑似平台侧变化,已升旗待人工裁决 |
四铁律合规
存在性、可验证性、一致性、时效性四重校验后才发布。
内容凭证
生成内容带可信溯源凭证,符合深度合成标识要求。
审计留痕
调用、裁决与状态变化逐条留痕,经得起第三方核查。
Client portal
客户门户:交付物都在这里
测量结果、审稿、事实核验与分析报告集中交付,桌面与移动双端。
- 累计真实采样应答
- 12,640
- 覆盖提问
- 560
- 测量平台
- 8
- 提及率
- 88.4% ±2.1 pp
- 入围率 · 前三
- 61.3% ±3.4 pp
- 首位率
- 22.7% ±2.8 pp
- 01
考核测量
口径签约即冻结,每轮同尺。
- 02
审稿
通过、提意见或直接修改,逐条留档。
- 03
事实核验
企业确认过的事实才进入内容。
- 04
分析报告
出具即送达,可下载留存。
Getting started
从一次诊断开始
先看清,再决定。所有服务都从一次全景诊断开始,诊断报告与解读会本身就是交付物。
- 01 免费
初判速览
免费。用真实采样出一页速览,先看问题是否真实存在。
你拿到:一页速览
- 02
全景诊断
八平台同尺采样,出全景诊断报告。可单独购买。
你拿到:诊断报告
- 03
解读会
与你一起过报告,产出优先事项清单。
你拿到:优先事项清单
- 04
报价与签约
服务组合从优先事项清单推出,口径写进合同。
你拿到:报价单 · 合同
- 05
启动 · 基线冻结
品牌 DNA 建档与数据交接,首期基线冻结,转入主循环。
你拿到:品牌 DNA 档案 · 首期基线
- DART 综合分
- 60.98 排名 2 / 6
- 推荐份额
- 19.8% 均势
- 发现率 D
- 78.6% 八平台
- 推荐率 R
- 46.0% 进入候选
- 转化率 T
- 31.6% 含购买路径
- 推荐层短板集中在两个平台:被采信的第三方评测缺少品牌的结构化参数。
- 两处事实过期:门店数量与质保年限仍沿用旧口径。
- 一篇负面稿被三个平台共同引用,跨平台传播效率高于全部正面内容。
全景诊断包含什么
- 八家主流平台 · 接口序列与移动端真机双仪器
- 企业、品牌与产品线分层测量
- DART 四维评分与短板坐标
- 事实缺口、错误表述与认知风险逐条清单
- 每条应答留存快照与来源,可回查、可当面重测
- 报告解读会与优先事项清单
测哪一层
按你的形态叠加
门店与区域
逐店核验、城市区域词监测、年度按城市汇编。
转化链路计量
留资逐条计量,来源与时间可回查,月度对账。
海外平台测量
六家海外平台选测,与国内分开呈报;海外干预不承诺。
合规行业增强
合规属性传达率监测、风险表述识别、医法审校协同。
也可以单独购买
官网智能顾问
装在官网上的品牌 AI 顾问,答案只取经核验的事实库。
品牌事实库与标准答案库
权威事实结构化成 AI 知识卡与标准答案,零生成。
独立测量与验收
只做测量方:技术规格、同尺监测、效果独立审计。
AI 认知尽调
面向投资、并购与大额加盟的标的品牌认知资产审计。
企业现实全维研判
工商核验、全量财报、现实探针的万字级研判。
地理标志与区域公用品牌专线
面向地标产品与区域公用品牌的独立方法与评分。
Public observation
公开观测
研究院的公开指数:以品类为核算单元,用不含品牌名称的统一题集对多个主流平台标准化采样。排序严格依据测度结果,题集、成分与汇总数据全部公开,第三方可独立复算,每月一期。
去 AIX · AI 影响力指数 看榜单Brand OS 观测规模
数据截至 Brand OS 8.1
Machine-readable
机器可读层
帮品牌做 AI 友好资产,先做在自己身上:本站结构化、可被 AI 准确读取与引用。
-
/llms.txt站点与品牌定义 LIVE -
/index.mdMarkdown 事实镜像 LIVE -
JSON-LD组织 · 软件 · 服务 · 问答 LIVE
Commitment boundary
承诺边界
以下每一条都写进合同口径,签约前请先读完。
Brand OS 提升的是品牌被发现、被评定、被推荐、被引导的条件概率,不承诺消除 AI 平台的随机性,也不是购买因果模型。
每个对外分数附置信区间与样本量。测量方法已实现并经代码核验;分数与商业结果的相关性校准完成前,按带不确定度的诊断读数交付,不作收敛态承诺。
多品牌对比注明口径:排名方向可信,分数差距的精确值需审慎解读。
信源与首推之间的效应为相关而非已证因果;未覆盖的平台如实登记、不重新归一。
系统不主张完全自主:测不准、锚题失败、平台漂移、触及红线的情形,一律升旗给人裁决;深度研判与投放执行人在环。
基线口径一经签约即冻结,任何变更都是换尺,须双方书面确认并重建基准。基线是起点,不是承诺。
FAQ
常见问答
Brand OS 是做什么的?
一个品牌 AI 认知资产管理系统:当八个主流 AI 平台回答「某品牌怎么样、该选哪个」时,测量它们如何认知你、是否准确、是否推荐你、从哪取料,并把这些系统地变得更好。
和 AI 可见度监测工具有什么区别?
监测回答「排第几」,是第一级;优化改善答案但效果随模型更新衰减,是第二级。Brand OS 生于第三级:把 AI 认知当作长期资产经营——有底账、有审计、有增值路径、有复利机制。可见度只是其中一个度量指标。
分数是怎么来的?
DART 四层:发现、准确、推荐、转化,按平台逐一报告。题目接地于真实事实,品牌与竞品过同一份卷,跑前预注册、夹带锚题,每个分数带置信区间与样本量——这些约束可被第三方审计。
能保证在某个平台推荐第一吗?
不能,任何机构作此保证均不具备技术基础。AI 应答存在固有随机性,我们提升的是条件概率,并用同尺复测验证改善;承诺边界写在官网上,签约前先看。
信源情报是什么?
可见度指标回答「品牌排第几」,信源情报回答「AI 是听谁的才这么排」。前者是体温计,后者是处方笺。看不见 AI 的进料口,内容优化只能盲投;看见了,投放才有坐标。
资产与租金怎么分?
停止投放后仍持续产生引用的供给才是资产;靠持续付费维持的可见度是租金。系统按归属判定被引内容,跨轮监测衰减,给出一份分得清资产、租金与冒用的底账。
能只做一次诊断吗?
可以。全景诊断可单独购买,诊断报告与解读会本身就是交付物;是否进入基线与持续服务,由解读会之后你来决定。
只测几家平台行不行?
八家主流平台是不可拆的底座:跨平台的语料互相影响,只有全景采样才能归因到具体信源。深化是在全景之上加深,不是用少数平台替换。
官网上的系统界面是真实的吗?
版式取自系统真实页面;为保护客户,品牌名、事实文本与全部数值均已脱敏替换,不对应任何真实品牌。
需要我们提供什么?
基线是共定的:品牌身份(别名全集)、竞品集、问题集由企业确认并留痕,口径一经签约即冻结。品牌事实经核验才进入内容燃料,企业提供的与公开核验不一致时逐条列出确认。
多品牌数据会互相看到吗?
不会。Brand OS 是不内置任何客户数据的纯多租户系统,数据按品牌严格隔离,权限由三级角色强制;跨品牌只产出脱敏聚合的行业基准,不引用任何单一品牌原文。
Contact
预约品牌 AI 认知诊断
提交品牌名与品类,我们用真实采样出一页初判速览——免费,分数附置信区间与样本量。
提交之后
- 01 收到后,我们先用真实采样做一页免费初判速览。
- 02 你确认后进入全景诊断,出报告并开解读会。
- 03 是否进入基线与持续服务,解读会之后由你决定。