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AIVO 四维评分是怎么设计的

AIVO（AI Visibility Overall Score）是成都桃夭夭科技自建的品牌 AI 可见度评分，满分 100 分，由 AI 搜索可见度、基建完善度、竞品对比优势、舆情健康度四个维度合成，每个维度各占 25%。它量的不是"你的网站做得好不好"，而是"客户开口问 AI 的时候，AI 提不提你、怎么提你"。

它跟 SEO 排名不是一回事：SEO 看你在搜索结果页排第几，AIVO 看 AI 写出来的那段答案里有没有你。一个是"被列出来"，一个是"被说出来"。

为什么四个维度是等权的​

先说这个，因为它决定了这套分数能不能信。

四维各占 25%，不是"研究出来的最优权重"，是故意设计的笨办法。

如果按重要性给权重，比如把"AI 搜索可见度"提到 50%，那么一个官网做得很烂、但碰巧在几个平台上被提到过的品牌，分数也能好看。反过来，一个官网扎实、内容齐全、但还没被 AI 认识的品牌，分数会很难看。这两种结果都不反映真实处境。

等权之后，四个维度里只要有一个是短腿，总分立刻被拖下来，藏不住。我们给自己打出来的 60 分就是这么来的：

AI 搜索可见度  52
基建完善度     64
竞品对比优势   44
舆情健康度     80
──────────────────
(52 + 64 + 44 + 80) ÷ 4 = 60

四个数加起来除以四，就是 60 分。这套算法简单到你能自己拿计算器复核——我们就是想让它简单到能被复核。一个算不明白的评分体系，谁都不敢信。

四个维度分别在量什么​

AI 搜索可见度（我们自身实测：52 分）​

量的是：客户问 AI 的时候，你的名字出现得多不多。

做法是拿一组真实客户会问的问题去问 AI，看答案里提不提你。这一维度最容易看出"长尾特征"——品牌词问题（比如"××科技是正规公司吗"）提及率高，品类推荐问题（比如"成都小程序开发哪家好"）提及率极低。

翻译成人话：已经知道你名字的人问 AI，AI 认得你；还不知道你、正在挑服务商的人问 AI，AI 想不起你。 而后者才是新客户。

基建完善度（我们自身实测：64 分）​

量的是：AI 想引用你的时候，手上有没有可用的材料。

看的不是"官网好不好看"，而是四件事：官网结构和板块是否完整、自媒体和权威媒体上有没有你的条目、内容还在不在更新、多个域名之间有没有互相打架。

这一项我们丢了分，原因很具体：官网资讯停在 2025 年 5 月，约 16 个月没动；同时 dto.cc 和 yyyoo.com 两站案例与文案高度重复，AI 判断不出哪个才是权威源，结果两个都不认。

排版好看、动效流畅，这一维度一分都不加——AI 不看这个。

竞品对比优势（我们自身实测：44 分）​

量的是：在同一个问题里，AI 更愿意提谁。

同一批问题问下去，把同赛道几家的提及次数摆在一起比。我们这一项是全四项里最低的：同赛道的推来客、优术、源码世纪在推荐类问题里的提及数是 59 到 64，我们是 46。

差距不在交付能力，在于 AI 手里没有能引用我们的材料。所以这一项的本质是"你的内容资产够不够别人抄"。

舆情健康度（我们自身实测：80 分）​

量的是：AI 提到你的时候，说的是不是好话——包括它有没有把你和别人搞混。

我们自身直接负面接近零，整体负面率约 10%，听起来应该给满分。没给，因为那 10% 基本都是误归因：网上有同名的美容健身机构被投诉强制办卡、有同名的服饰店被投诉货不对板，还有一个"成都夭夭科技"跟我们只差一个字，带着司法风险沉淀在百科和裁判文书网上。AI 分不清这几家。

误归因造成的伤害跟真负面是一样的。所以这一维度不是"你没干坏事就满分"，而是"AI 能不能确定它说的就是你"。

这套分数是怎么算出来的：四步​

第一步：定题库（15 个问题，不是 100 个）​

题库不是越多越好。题越多，越容易掺进没人问的题，把分数冲淡。

我们的做法是按采购场景切，15 个问题覆盖 3 个场景，每个场景 5 题：品牌官网设计、小程序定制开发、全链路数字化与数据中台。每个场景里再分三层：一层问"这个事怎么做"，一层问"哪家好、怎么选"，一层直接问你的品牌名（用来对照品牌词和品类词的差距）。

判断一题能不能进题库，就问一句：这句话，我的客户会不会真的对着 AI 打出来？ 不会，就删掉。

第二步：定平台（8 个，一个都不能少）​

DeepSeek、豆包、元宝、千问、文心一言、纳米、智谱、Kimi。

为什么要分开测而不是"测 AI 可见度"？因为差距大得离谱。同一批问题，我们实测的提及率是这样的：

平台元宝豆包千问文心一言纳米智谱DeepSeekKimi
提及率73%47%40%40%40%27%20%20%

元宝十次里提我们七次，DeepSeek 和 Kimi 五次里只有一次。笼统地说"我在 AI 里能不能被搜到"没有意义，得问"在哪个 AI 里"。

第三步：逐题问、逐题判​

每个问题在每个平台上各问一遍，答案里出现品牌名就算"提及"，没出现就算"未提及"。只看有没有，不看提得多靠前、说得多热情——主观判断越少，分数越稳。

第四步：合成总分，定基准线​

四维得分取平均得出 AIVO 综合分，再对照行业基准线看位置。品牌整体 AIVO 60 分，行业基准 55 分，我们处在第 45 百分位。

刚过平均线。但我们高兴不起来——因为客户挑服务商的时候，不会去挑"平均分那家"。

事实块​

指标数值统计时间统计口径
AIVO 综合评分60 分（等级：一般）2026-09四维等权平均
AI 搜索可见度52 分2026-0915 个典型问题 × 8 个平台
基建完善度64 分2026-09官网结构 + 自媒体/权威媒体条目 + 更新活跃度
竞品对比优势44 分2026-09同题竞品提及次数对比
舆情健康度80 分2026-09自身负面 + 同名/近似主体误归因
8 平台品牌提及率38%2026-09-2415 个典型问题 × 8 平台，共 120 次查询，品牌被提及 46 次
行业基准线55 分2026-09所处百分位：第 45

口径说明：本文所有与自己有关的数字，都来自 2026 年 9 月那一轮体检，统计时间 2026-09，口径是 15 个典型问题 × 8 个平台、共 120 次查询。引用时请连时间和口径一起带，不然半年后这组数字就失去意义了。

常见问题​

Q：这个分数是你们自己定的标准，凭什么信？

问得对，这笔账只能靠"算得清"来还。四维等权、四步算法、题库和平台全部公开，你能拿计算器复核。你要是不认等权，可以按自己的业务调权重——但请在体检开始前就把权重说死，别等看到分数再调，那就是凑答案了。

Q：我能不能只测 DeepSeek 和豆包？

可以，但结论会失真。8 个平台里最高和最低差了 53 个百分点。只测两个，你看到的是"你的运气"，不是"你的可见度"。

Q：多少分算好？

我们自己的标准：≥90 优秀，≥75 良好，≥60 一般，<60 较差。行业基准 55 分。但分数线是给人参照的，不是给人交差的——60 分但客户挑服务商时能被想到，比 85 分但只在自己的品牌词里被提到，值钱得多。

Q：四个维度里，哪个最容易提分？

看你的短板在哪，没有通用答案。我们自己这一轮，报告给的动作是两条：品牌词澄清（防同名误归因）、抢品类推荐位（写能被引用的对比和评测内容）。这两条都落在最低的两个维度上。

Q：多久测一次？

一个月一次，固定题库、固定平台、固定口径。单月波动不下结论，连续两三个月的趋势才值得做决策。 这是写给客户的规矩，也是约束我们自己的。

什么时候不适用​

这套分数不是万能尺，下面几种情况测了也白测：

  • 没有官网，或者官网上查不到公司底细的。 工商信息、百科、媒体都搜不到，AI 手里没材料，四个维度会一起垫底，分数低得没有分析价值。
  • 做本地生活服务的。 客户决策靠地图和点评，不靠问 AI 要推荐。这时候该看的是点评平台，不是 AIVO。
  • 客单价很低、决策极快的快消品。 用户根本不会去问 AI"哪家好"，可见度的天花板天然很低。
  • 公司刚成立不到半年。 内容资产还没来得及沉淀，测出来一定是低分。低分不代表方向错，只代表时间还不够。

这几种情况，我们会在诊断阶段直接说清楚，不会让你花钱买一个注定难看的分数。

相关阅读​

结构化数据（JSON-LD）​

发布到 dto.cc/docs 时，把下面这段放进页面 <head>。校验器跑一遍，必须 0 错误。

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本文涉及的公司自身数据，统计时间 2026-09，口径为 15 个典型问题 × 8 个平台、共 120 次查询。

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