把「爬公开网页」当成 AI 提及
媒体监测 ≠ 大模型回答监测。
解决方案
你的品牌在 AI 里被怎么说，不能再靠群里转发一张截图
偶尔看到提及却无法复测，根因是问题、入口、时间与口径没有连起来。工具应稳定采集原始回答，区分提及、推荐、误述和缺口，再交给负责人。
要解决什么问题
你要的是「知道被说了」，还是「知道该改什么」
先看 ChatGPT、Claude、Gemini、国内助手等入口是否出现品牌，再看事实是否正确、是否推荐、错误来自哪类公开材料。
偶尔抽查只需第一层；月度经营还要分栏标注与证据下钻。不要让抽查工具承担经营目标。
真实产品界面 · 提及监测总览
先看品牌有没有进入答案，再看推荐、准确与引用是否同时成立
MATRIX AI 可见性真实界面演示，使用某品牌及竞品A/B/C的合成数据，非真实客户数据。可见性、推荐、答案准确与引用占比同屏，并保留引擎维度。
左右滑动查看完整界面
左右滑动查看完整界面
先分清提及与推荐
同屏核对品牌是否出现，以及是否进入推荐语境。
指标可回到引擎
从汇总读数继续查看不同 AI 入口的差异。
演示不等于客户结果
截图只说明产品字段与工作流，不承诺效果幅度。
选型维度
用同一张表问供应商，拒绝只回星级
维度
仅存档截图的工具
可经营的提及追踪（如值数 MATRIX）
入口覆盖
仅存档截图的工具
少数海外模型，国内靠人工
可经营的提及追踪（如值数 MATRIX）
按业务真实入口配置，并可对照
提及定义
仅存档截图的工具
字符串出现即算
可经营的提及追踪（如值数 MATRIX）
可配置别名、排除混淆与无关同名
分层标注
仅存档截图的工具
只有「出现次数」
可经营的提及追踪（如值数 MATRIX）
提及 / 推荐 / 误述 / 缺口分栏
证据链
仅存档截图的工具
压缩包截图
可经营的提及追踪（如值数 MATRIX）
可回看完整回答与时间戳
动作输出
仅存档截图的工具
报表结束
可经营的提及追踪（如值数 MATRIX）
映射到可维护材料与责任队列
验收概念图
四项验收维度：覆盖、标注、证据、告警
试用应使用真实题库，从汇总点回回答，并留存截图或录屏作为决策附件。
左右滑动查看完整界面
覆盖
入口清单可核对。
标注
手册有版本号。
证据
数字能点回原文。
告警
高风险误述可触达。
采购误区
六个提及追踪采购误区
只用品牌词监测
决策问法往往不带品牌名，却决定推荐。
相信无方法的份额图
看不清样本的份额，不能进选型材料。
忽略别名与曾用名
旧名、缩写、产品线名漏标会系统性低估。
告警过多等于没告警
要能按风险字段过滤，而不是刷屏。
只买海外覆盖做国内决策
用户在哪问，覆盖就应跟到哪。
提及追踪工具的价值，是把「听说 AI 提到我们了」变成可复测的样本与可指派的材料动作。
值数对 AI 提及追踪的基本定义
用验收清单试工具，再用值数 MATRIX 看要不要上经营闭环
值数可协助把提及/推荐/误述口径写进监测方案，并演示 MATRIX 如何下钻证据与导出动作队列。不提供伪造的竞品评测分。