关键词轮询
多AI模型横向对比，分析品牌在不同AI中的曝光情况
更新于 2026-01-18
功能概述
关键词轮询是一项强大的横向对比功能。它通过让所有AI模型生成轮询词， 然后对每个轮询词进行全模型检测，最终得出品牌在不同场景、不同AI中的推荐情况对比。
工作流程
- 输入关键词
输入您要分析的核心关键词，如品牌名"五粮液"
- 生成轮询词
9个AI模型各自生成5个轮询词，共45个不同的用户问题
- 交叉检测
每个AI对所有45个轮询词都询问一遍，共405次检测
- 横向对比
分析同一问题下不同AI推荐了哪些品牌
轮询词示例
输入"五粮液"后，系统可能生成以下轮询词：
- 五粮液和茅台哪个好？
- 送礼买什么白酒比较好？
- 500元左右的白酒推荐
- 浓香型白酒有哪些品牌？
- ...
结果分析维度
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 品牌提及率 | 您的品牌在所有回答中被提及的比例 |
| 推荐位置分布 | 首位推荐、前三推荐、仅提及的分布 |
| AI模型分布 | 各AI模型对您品牌的推荐情况对比 |
| 问题类型分析 | 哪类问题下您的品牌更容易被推荐 |
| 竞品对比 | 同一问题下竞品的推荐情况 |
适用场景
- 品牌知名度评估 - 了解品牌在AI推荐中的整体表现
- 竞品分析 - 对比自己和竞品在各AI中的推荐差异
- 市场机会发现 - 找到品牌曝光不足的领域和场景
- 营销效果追踪 - 投放后检测品牌在AI中的曝光变化
轮询结果汇总
最佳实践
关键词选择技巧
- 使用品牌核心词
直接使用品牌名称作为关键词，如"五粮液"、"华为手机"。这样生成的轮询词会围绕品牌展开，检测品牌在各类问题中的曝光情况。
- 使用品类词
使用产品品类词，如"高端白酒"、"智能手机"。这样可以了解在品类搜索中，哪些品牌更容易被AI推荐。
- 使用场景词
使用用户搜索场景词，如"送礼"、"商务宴请"。这样可以发现在特定场景下的品牌推荐情况。
结果分析方法
| 分析维度 | 关注指标 | 行动建议 |
|---|---|---|
| 品牌提及率 | 被提及次数 / 总检测次数 | 低于30%需要加强品牌曝光 |
| 首位推荐率 | 排名第一的次数占比 | 目标是在核心场景保持首位 |
| AI覆盖度 | 能识别的AI模型数量 | 目标覆盖至少6/9个主流AI |
| 竞品差距 | 与主要竞品的提及率差异 | 差距大于20%需要重点追赶 |
轮询策略建议
- 建立基准：首次全面轮询
首次使用时，对品牌名、品类词、2-3个场景词分别进行轮询，建立完整的基准数据。
- 定期追踪：月度轮询
每月对核心关键词进行轮询，追踪品牌在AI推荐中的变化趋势。
- 竞品监控：季度对比
每季度对主要竞品进行轮询，了解市场格局变化。
实战案例
案例：某奶茶品牌
关键词："奶茶推荐"
发现问题：在"办公室下午茶推荐"场景下，品牌几乎不被提及
优化措施：在官网和社交媒体强化"办公室下午茶"场景内容
优化后：该场景下的提及率从5%提升到35%
常见问题
轮询需要多长时间？
完整的轮询检测（405次）通常需要2-5分钟，可实时看到进度和中间结果。
检测结果会保存吗？
是的，每次轮询的完整结果都会保存，可随时查看历史记录进行趋势分析。