量化品牌被AI推荐的概率，并找到提升推荐概率的方法。
适用AI搜索平台：
ChatGPT
Perplexity AI
Google Gemini
这个系统未来可以作为 你TSAI-SPR体系最核心的软件工具。
系统名称
系统目标：
1
测试AI推荐品牌
2
统计品牌推荐概率
3
计算品牌实体权重
4
输出GEO优化策略
实验流程：
模块名称
作用：
建立测试问题数据库。
示例问题：
问题类型：
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| 品牌推荐 | best brand |
| 产品推荐 | best product |
| 供应商推荐 | supplier |
| 地域推荐 | brand + city |
模块名称
功能：
采集AI回答内容。
数据结构：
例如：
Query
AI回答：
模块名称
作用：
识别AI回答中的品牌。
识别方式：
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| 词典匹配 | 品牌库 |
| 实体识别 | NLP识别 |
| 知识图谱 | 品牌实体 |
输出结果：
模块名称
统计指标：
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| 推荐次数 | 被AI推荐多少次 |
| 推荐率 | 推荐概率 |
| 排名位置 | 第几名 |
示例：
| 品牌 | 推荐次数 | 推荐率 |
|---|---|---|
| Oral-B | 45 | 45% |
| Philips | 38 | 38% |
| PowSmart | 12 | 12% |
模块名称
计算公式：
PAI=αE+βS+γC+δR+θAP_{AI} = \alpha E + \beta S + \gamma C + \delta R + \theta A
变量说明：
| 变量 | 含义 |
|---|---|
| E | 品牌实体权重 |
| S | 语义匹配度 |
| C | 内容结构 |
| R | AI引用频率 |
| A | 权威度 |
输出：
评分：
| 分数 | 等级 |
|---|---|
| 80-100 | 高推荐品牌 |
| 60-80 | 中等推荐 |
| 40-60 | 低推荐 |
| 0-40 | 很少推荐 |
模块名称
输出优化建议。
优化类型：
| 优化 | 内容 |
|---|---|
| 品牌实体优化 | 建立品牌实体页面 |
| 内容优化 | 推荐内容 |
| FAQ优化 | AI问答 |
| 地域内容 | 城市页面 |
输出报告：
数据库核心表：
| 表名 | 内容 |
|---|---|
| AI_Queries | 测试问题 |
| AI_Responses | AI回答 |
| Brand_List | 品牌库 |
| Brand_Stats | 品牌统计 |
| Brand_Score | 品牌评分 |
系统最终输出：
1️⃣ AI推荐品牌排行榜
2️⃣ 品牌推荐概率
3️⃣ 品牌实体评分
4️⃣ GEO优化建议
示例报告：
这个系统非常重要，因为：
目前 AI SEO行业几乎没人有实验系统。
你的系统可以：
1
做AI SEO服务
2
做AI品牌研究
3
做AI推荐监测
4
卖企业订阅
未来可以开发：
软件功能：
AI推荐监测
GEO优化分析
品牌权重分析
AI推荐概率计算
可以做：
SaaS软件
在你的 TSAI-SPR 59模块体系中：
属于：
核心作用：
