我要如何取得一個分數，衡量 AI 工具提及我的品牌相較於競爭對手的頻率？
在相同的非品牌買家問題上量測幾個比率，依明確的基準將每個比率對應到 0 到 100 的刻度，再取加權平均。競爭對手比較已內建其中：聲量占比把您的提及數除以與您並列的廠商提及數，位置則顯示您多早被提及。
Proofsource 的 AEO 分數正是這麼做的。公式如方法論頁面所公布：
round( (35 x 提及 + 25 x 引用 + 25 x 聲量占比 + 15 x 位置) / 100 )，每個部分 0-100，僅計已衡量的部分
它在 ChatGPT, Perplexity, Claude 和 Google AI Overviews 上由相同的回答產生。它是您所選期間的單一數字；若要與特定競爭對手比較，請使用其背後的次數，方法如與競爭對手比較所述。
分數由哪些項目組成？
四個部分，都來自同一批抽樣回答。權重是判斷取捨，所以每一項都附上理由。
| 部分 | 權重 | 量測並設定基準 | 為什麼是這個權重 |
|---|---|---|---|
| 提及率 | 35 | 點名品牌的回答占比，50% 得 100 分 | 買家需要的第一件事；其他每個組成都以它為前提。 |
| 引用率 | 25 | 引用品牌網站的回答占比，40% 得 100 分 | 從能見度到流量之間可衡量的那一步。 |
| 聲量占比（前 10 名框架） | 25 | 品牌在被點名最多的十家供應商中的占比，25% 得 100 分 | 品牌與一同被點名的供應商相比表現如何。 |
| 被點名時的平均位置 | 15 | 100 x (20 - 名次) / 19，第 1 名得 100 分 | 較前面的位置會先被讀到；權重最低，因為它依據的回答最少。 |
資料缺漏。 回答少於 10 則：資料不足，不顯示分數。聲量占比需要 10 次供應商提及，位置需要 5 則有排序位置的點名回答，否則該部分不計入，其餘重新正規化。
分數如何一步步算出？
以一個數字整齊的虛構品牌為例：在 20% 的回答中被點名，在 10% 的回答中其網站被引用，占前 10 名提及的 12%，平均排名為 4。這些輸入僅為示意，並非真實品牌。
| 部分 | 原始量測值 | 部分分數（0 到 100） | 權重 |
|---|---|---|---|
| 提及率 | 20% 的回答提到該品牌 | 40.0 | 35 |
| 引用率 | 10% 的回答引用其網站 | 25.0 | 25 |
| 聲量占比（前 10 名框架） | 前 10 名提及中占 12% | 48.0 | 25 |
| 被點名時的平均位置 | 平均排名 4 | 84.2 | 15 |
round( (35 x 40.0 + 25 x 25.0 + 25 x 48.0 + 15 x 84.2) / 100 ) = round(44.88) = 45
上面每個數字都可以用計算機驗算，這正是重點。產品中的實際分數會顯示相同的明細，無法量測的部分會被排除並註明，絕不以零分計算。
可靠的分數需要多少 Prompt 和回應？
比大多數人預期的還多。從樣本得出的比率帶有信賴區間，而區間會隨回答數量的平方根縮小：回答數量變為四倍，寬度減半。以 30% 的比率為例：
| 回答 | 被點名（30%） | 95% Wilson 信賴區間 | 正負 |
|---|---|---|---|
| 10 | 10 中有 3 | 10.8% 至 60.3% | 約 24.8 個百分點 |
| 25 | 25 中有 8 | 17.2% 至 51.6% | 約 17.2 個百分點 |
| 50 | 50 中有 15 | 19.1% 至 43.8% | 約 12.3 個百分點 |
| 100 | 100 中有 30 | 21.9% 至 39.6% | 約 8.8 個百分點 |
| 200 | 200 中有 60 | 24.1% 至 36.7% | 約 6.3 個百分點 |
| 400 | 400 中有 120 | 25.7% 至 34.7% | 約 4.5 個百分點 |
| 1,000 | 1,000 中有 300 | 27.2% 至 32.9% | 約 2.8 個百分點 |
有 100 則回答時，比率的誤差約為上下 9 個百分點，足以看出兩個品牌之間的大差距，但看不出小幅變動。少於 10 則回答時，Proofsource 不顯示任何百分比與分數；廠商提及少於 10 次時不計聲量占比；有測得名次的點名回答少於 5 則時不計名次。免費試用會為一個品牌回傳 200 則回答；在每日方案中，每個問題每天都會在方案內的每個引擎上執行一次，因此區間會一週週收窄。
為什麼分數要附上範圍？
因為輸入的是樣本。同一個問題問同一個引擎兩次，回答可能改變，所以根據一週回答算出的 45 分，下週可能變成 40 或 50，而您這邊什麼都沒變。
回答是抽樣而來，所以分數會附上由其各項比率的 Wilson 區間得出的 95% 範圍（蒙地卡羅法、固定種子、保守相依假設），另列出五種替代權重下的分數，讓權重的影響一目了然。
五種替代權重回應了任何綜合分數都會遇到的明顯質疑：權重是任意的。如果替代方案結果一致，權重對您的品牌影響不大；如果結果分散，頁面會直說。信賴區間本身在詞彙表中說明。
哪些工具會說明其 AI 能見度分數的計算方式？
很少有工具公布完整公式。大多數只公布定義，權重則不公開。各家在自己頁面上的說法：
| 工具 | 分數或占比 | 它測量什麼（依其公開資訊） | 有公布公式嗎？ |
|---|---|---|---|
| Proofsource | AEO 分數，以及提及率、引用率、聲量占比與排名位置 | 0 到 100。提及率、引用率、聲量占比（前 10 名基準）與平均排名位置的加權平均，各自以公開的錨點換算為 0 到 100。顯示時附 95% 區間與五種替代權重。 | 已公開：每個權重、錨點、下限與區間計算方法 |
| Evertune | AI Brand Score | 0 到 100。結合品牌出現的頻率與所處的位置。各位置權重：第一名 100%、第二名 90%、第三名 81%，之後每個位置比前一個少 10%。Prompt 中不含品牌名稱。 | 已公開各位置權重；頻率與位置如何結合則未公開 |
| Semrush | AI Visibility score（工具組）與公開的 AI Visibility Index | 工具組：衡量您的品牌相對於競爭對手在 AI 回答中出現頻率的 0 到 100 基準。Index：在 ChatGPT、Google AI Mode、Google AI Overviews 和 Gemini 上的 1.26 億個美國 Prompt，依平台報告；結合品牌出現的頻率與一致性。 | 未公開 |
| Profound | Visibility Score (Profound Index) | 品牌在所追蹤平台的 AI 回答中出現的頻率。Index 也報告聲量占比、提及位置、引用占比、共同引用占比與共同提及占比，每週更新。 | 未公開 |
| Peec AI | Visibility Score 與 Share of Voice | 能見度 = 提到您品牌的回答數 / 回答總數 x 100。聲量占比 = 您品牌的提及數 / 所有品牌提及數 x 100。 | 兩者皆已公開 |
| Scrunch | Brand presence、AI share of voice、citations share of voice | Presence = 出現次數 / 總數 x 100。聲量占比 = 提到您的 AI 回答相對於競爭對手所占的比例，通常彙總 90 天。引用聲量占比 = 引用您來源的回答數 / 有引用來源的回答數 x 100。 | 已公開 presence 與引用占比；聲量占比的權重未公開 |
| Otterly.AI | Brand coverage 與 share of voice | Coverage = 您的品牌出現的 AI 回答所占比例。聲量占比 = 在您追蹤的組合中，您在所有品牌提及（您的與競爭對手的）中所占的部分。 | 已公開定義；沒有單一綜合分數 |
- Evertune：What is AI Brand Score www.evertune.ai/resources/insights-on-ai/what-is-ai-brand-score
- Semrush 知識庫：AI SEO 指標 www.semrush.com/kb/1594-ai-seo-metrics
- Semrush AI Visibility Index：方法論 ai-visibility-index.semrush.com/methodology
- Profound：Introducing the Profound Index www.tryprofound.com/blog/introducing-the-profound-index
- Peec AI 文件：Visibility docs.peec.ai/metrics/brand-metrics/visibility
- Peec AI 文件：Share of Voice docs.peec.ai/metrics/brand-metrics/share-of-voice
- Scrunch：How does Scrunch measure AI share of voice scrunch.com/faqs/how-does-scrunch-measure-ai-share-of-voice
- Scrunch 說明中心：指標指南 helpcenter.scrunchai.com/en/articles/13566677-scrunch-metrics-guide
- Otterly.AI：AI 搜尋分析 otterly.ai/features/ai-search-analytics
於 讀取自各廠商自己的頁面。頁面未提供公式時，我們會如實說明而不是猜測。
Evertune 的 AI Brand Score 與 Semrush 的 AI Visibility Index 比較起來如何？
它們用不同資料衡量不同的東西。Evertune 將其 AI Brand Score 描述為模型在無提示推薦中把注意力導向某品牌的機率，採 0 到 100 的量尺，結合品牌出現的頻率與公布的排序權重（第一名 100%、第二名 90%、第三名 81%）。它的 Prompt 中不放品牌名稱。
Semrush 的 AI Visibility Index 是一份公開的類別排名，以 ChatGPT、Google AI Mode、Google AI Overviews 和 Gemini 上的 1.26 億個美國 Prompt 建構，依平台回報，結合品牌出現的頻率與一致性。在其工具組內，Semrush 的 AI Visibility 分數是與競爭對手比較的 0 到 100 基準。兩個頁面都沒有公布完整公式，所以兩個數字無法互相換算。兩者都連結在上方的來源中。
關於 AI 能見度分數的常見問題
什麼是 AI 評分模型？
在 AI 能見度中，它是把測得的回答轉成單一數字的規則：納入哪些比率、各自如何對應到 0 到 100，以及各自占多少權重。值得信任的規則會公布這三項，讓您可以自己重新計算數字。
哪些 AI 能見度工具提供跨多個 AI 引擎的標準化分數？
Evertune 的 AI Brand Score 與 Semrush 的 AI Visibility 分數都是 0 到 100 分，而 Proofsource 的 AEO 分數是依期間內每個引擎的回答計算的 0 到 100 分。Semrush 公開的 AI Visibility Index 則是分別報告每個平台，不會加以合併。
我能把一個工具的分數與另一個工具的分數比較嗎？
不能。每個工具使用不同的問題、引擎、組成項目與權重，所以一個工具的 60 分不等於另一個工具的 60 分。請在同一個工具內、相同的問題與期間比較品牌，或比較底層的計數。
分數包含點名我品牌的問題嗎？
在 Proofsource 中不會。AEO 分數只以非品牌的買家問題建構，因為點名您的問題無論引擎是否會推薦您都會提到您。品牌回答會另外回報。
有沒有免費或提供試用的 AI 能見度評分工具？
Proofsource 的免費試用在 4 個引擎上詢問 25 個買家問題，共 2 次掃描（今天和明天），免信用卡，回答數足夠後就會顯示分數。其他幾家供應商也提供試用或免費的一次性檢查工具；最佳工具比較列出了它們。
