AI Reputation Asset Check-up

AI声誉资产,
决定用户是否信任品牌

AI声誉资产,是品牌在 AI 回答中积累的信任:AI 是否说对事实、是否给出负面结论、是否给品牌贴上风险标签。通过八度检测量化品牌在 AI 中的声誉,找到负面的来源,按八项优化纠正错误、平衡负面、守护信任。

8个检测维度
24项核心指标
8项优化处方
6个 AI 检测平台

AI声誉资产体检报告单

No. RP-26101601
样例 · 虚构品牌
受检品牌 沐川净水
行业 家电 · 净水
检测日 2026-10-16
代码项目得分提示
AI声誉指数—
竖线为参考值 70 分
检测项目 · 八度

八度 · 24 项核心指标,分三层评估

八度从三个层面评估品牌的 AI声誉资产:症状层看 AI 说了什么,病因层找负面从哪里来,体质层测品牌抵御负面的能力。每个度设 3 项核心指标用于评分;问题集按品牌定制,每题在各平台多次采样。

第一层

症状层:AI 说了什么

AI 回答里负面出现得多不多、语气如何、与竞品同框时被怎样评价。

3 度 · 9 项核心指标
第二层

病因层:负面从哪里来

AI 说的事实对不对、品牌被绑定了哪些风险话题、负面来自哪些信源。

3 度 · 9 项核心指标
第三层

体质层:抗风险能力

抵御负面的正向背书是否充足,负面是偶发还是已经沉淀进模型。

2 度 · 6 项核心指标
负面七型 · 先分型再开方

同样是负面,处理方法完全不同

AI 编造的错误、几年前的旧事、仍存在的问题、只是一句「建议谨慎」,修复路径和难度各不相同。每一条负面都会先归入七型之一,再对应优化处方。

优化处方 · 八项优化

八项优化,覆盖从纠错到信任重建的全过程

八项优化分三类:语料构建、认知校准、风险防护。八项优化同等重要,不预设主次;每个客户启用哪几项、先后顺序如何,都由八度检测结果决定。

点选上方任意一个度,查看改善它的优化项。

报告样例 · 深度检测

哪里有负面、从哪来、怎么修,
一份报告讲清楚

以下为深度检测的报告样例,结构与交付给客户的报告一致:总评、异常汇总、八度 · 24 项指标明细、负面分型与典型回答、根源信源、处方与服务执行单、复查计划。

样例 · 虚构品牌「沐川净水」:数据为演示用途。
检测方法

每一条负面都能追溯到具体的问题、AI 原话和信源

每项指标都有明确的计算口径和参考值。正式报告中可点开任意得分的「依据」,看到参与计算的问题、AI 原话和引用来源;事实类判断统一以品牌确认的事实卡为准。

  1. 01

    声誉问题集

    按品牌、行业风险词库和已知事件,生成用户表达疑虑时会问 AI 的问题。

    品牌词疑虑词投诉词对比词事实题风险话题
    示例沐川净水器靠谱吗?
    沐川和澈源哪个好?
  2. 02

    多平台多次采样

    在各平台分别以联网、非联网模式提问,同一问题重复采样,按统计结果计分。

    国内主流 AI 平台
    豆包DeepSeek腾讯元宝通义千问文心一言Kimi
    采样方式
    联网非联网每题 3 次
    非联网模式仍出现的负面,说明已经进入模型训练数据。
  3. 03

    逐条判读与分型

    每一条回答都拆成可量化的判断,而不是整体打个印象分。

    • 负面识别有没有负面、在第几段、语气如何
    • 事实核验对照事实卡,找出错误和过时信息
    • 负面分型每条负面归入七型之一
    • 信源追溯负面来自哪些信源、权重如何
    • 风险关联品牌被绑定了哪些风险话题
  4. 04

    计分与处方

    指标对照参考区间换算成 0–100 分,逐层汇总成 AI声誉指数。

    度= 核心指标得分的平均
    AI声誉指数= 八度加权汇总
    处方按异常程度和负面分型,排出八项优化的先后
    绿80+
    黄70–79
    橙60–69
    红<60

检测只陈述检测时点的事实,不承诺「零负面」。AI 回答会随模型和时间变化,建议按月复测。所有优化只放大真实信息,处置只针对不实和侵权内容。

预约深度检测

从一次声誉体检开始,
守护品牌在 AI 中的信任

  1. 需求沟通确认行业、竞品和关注的风险话题,约 30 分钟。
  2. 提交品牌事实与证据成立时间、资质、检测报告、整改结果等官方口径,用于事实比对。
  3. 八度深度检测定制声誉问题集,多平台多次采样,完成 24 项指标计分和优化处方。
  4. 报告解读顾问讲解异常项和处方,确定修复与守护方案。
最关心的问题(可多选)