为什么需要一个评分模型
「提升 AI 可见度」如果不能被度量，就无法判断投入是否有回报。AIVO 评分的设计目标是让企业在每次改造前后都能用同一把尺子复测，从而把内容投入与分数变化对应起来。
四个维度与权重
| 维度 | 权重 | 衡量内容 | 常见短板表现 |
|---|---|---|---|
| AI 搜索可见性 | 25% | 主流 AI 平台回答中被提及的比例与位置 | 提及率低于 10%，大量问句中完全缺席 |
| 基建完善度 | 25% | 官网、自媒体矩阵、权威媒体三类信源建设情况 | 官网单页、自媒体与媒体数为 0 |
| 竞争优势 | 25% | 与同赛道玩家的提及量相对比值 | 提及量不足竞品均值的三分之一 |
| 舆情健康度 | 25% | 负面提及比例、情感分布与趋势方向 | 负面率超 10%，或存在品牌词串台 |
评级标准
≥90优秀
≥75良好
≥60一般
<60较差
从分数到动作的映射规则
评分本身不是目的，映射到具体动作才有意义。以下是四个维度在不同分数段对应的主要瓶颈：
| 维度 | 低分区（<45） | 中分区（45–74） | 高分区（≥75） |
|---|---|---|---|
| AI 搜索可见性 | 先补齐可引用信源，否则内容再多也无源可引 | 按真实问句组织内容，覆盖推荐类与对比类提问 | 向长尾领域拓展，提升首推率 |
| 基建完善度 | 优先官网结构化改造与 AI 爬虫放行 | 建设自媒体矩阵，形成多来源交叉印证 | 争取权威媒体与行业站点背书 |
| 竞争优势 | 避开通用地域词，切入垂直行业长尾 | 把行业 know-how 内容化，形成差异化标签 | 发布行业白皮书建立话语权 |
| 舆情健康度 | 补齐证据链：客户案例、资质、前后数据 | 处理品牌词混淆，做主体实体澄清 | 常态化监测，维持正面素材供给 |
关于评分的边界：本评分为法布利斯自建的行业评估模型，非国家或行业强制标准，不同服务机构的评价体系可能存在差异。评分结果用于内部改善参考，不应作为商业决策的唯一依据。对于无自有官网或未完成结构化改造的主体，受限于可引用信源数量，分数存在客观上界。
复测节奏建议
建议以月度为单位复测：固定问句集、固定平台清单、固定记录口径，形成时间序列。单月波动属正常现象，应关注连续 3 个月的趋势方向而非单次数值。