01VisibilitySAMPLE DATA
62%
目标提及率
提及「目标」的回答 / 全部回答
5 个 AI 引擎 · 240 条回答
02Share of VoiceSAMPLE DATA
34%
回答中的品牌份额
Brand34%
Category29%
提及目标的回答 / 至少提及一个品牌的回答
与 3 个竞品对比
03语气趋势SAMPLE DATA
+0.42(-1,+1)
Average 得分
-10+1
从强烈推荐(+1)到不推荐(-1)进行评分
获得推荐回答的平均语气
04平均排名SAMPLE DATA
2.6位置
被推荐时的平均位置
12345
目标被推荐的回答中的平均位置
平均位于前 3 位 · Sample
05引用率SAMPLE DATA
48%
Citation Trend · 30 天
自有网站被引用的回答 / 提及目标的回答
↑ 9 pts · 18 个来源
06Top 10 特征SAMPLE DATA
10features
高频特征与主题
- 专业性100
- 品质92
- 信任度84
- 易用性76
- 效果68
- 支持60
- 案例52
- 灵活性44
- 安全性36
- 价值28
提及目标的回答中最常出现的特征
展示前 10 项
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提交表单后不会立即自动生成结果，团队会先确认分析范围。三个重点
01
测量
查看详情整理回答证据、品牌提及与 Query Bank 输入。
02
分析
查看详情将观察到的回答整理为可比较的视图和复核问题。
03
改进
查看详情依据 AI 回答中的引用来源梳理下一步改进问题。
行业对比
同样是 AI 搜索分析，能看见什么、下一步能做什么，并不相同。
我们基于公开信息与 VeReach 已确认的技术和服务事实，从三个维度进行比较。
| 比较维度 | VeReach | 海外 A 公司 | 国内 B 公司 |
|---|---|---|---|
| Query 生成参考来源 | 有真实日语会话数据库 | 基于多语言真实会话数据库 | 用户输入 |
| KPI 独特性 | 30+ 个 KPI 设计可调查 AI 中的品牌特征、语气等 | 以 AI Visibility 为中心，约 5 个仅定量 KPI | 以 AI Visibility 为中心主要调查网站流量与 CV |
| 测量准确性 | 针对一个测量源 Query，由 Agent 多次观测 | 针对一个测量源 Query，由 Agent 多次观测 | 人工观测导致指标波动 |
工作流程
从导入到行动，顺畅推进
- 01
登记企业信息
登记域名、商品、竞品和市场。
- 02
生成测量问题
根据 AI 搜索中实际被提问的日语问题，自动生成要测量的问题。
- 03
持续监测
持续追踪 AI 回答内容及引用来源的变化。
- 04
按改进优先级排序
根据影响大小和紧急程度，为应着手的行动排序。
FAQ
开始前需要确认的三件事
简要了解测量差异、回答波动以及如何确定下一步行动。
传统 SEO 工具主要描述搜索结果和网站表现，AEO 关注回答引擎可见性与便于回答的内容；VeReach 观察品牌在 AI 回答中的描述和引用，并结合公开市场讨论整理下一步行动。