舆情监测换个打法:一组固定提示词,手工盯住 AI 答案里的你
舆情监测不一定要买系统。用 20 条写死的提示词,每月 40 分钟数一遍 AI 答案里有没有你 —— 提示词集怎么建、七列记录表长什么样、哪四种情况会让两轮不可比。

这不是一套要采买的舆情监测系统。这一章讲的是用一组写死的提示词,每月花 40 分钟手工数一遍:在这 20 个问题的 AI 答案里,有几个点到了你的名字。下面给提示词集的构建规则、一张七列的记录表,以及四种会让两轮之间悄悄变得不可比的情况。
读这篇之前
先得知道哪些问题对你要紧,才谈得上数什么。这个判断来自真实的人怎么问,不是来自你希望他们怎么问。没做过这一步就先去做,那份问题清单会直接变成这里提示词集的一半。
一个词先定死,后面才站得住:答案里出现了你的产品名或公司名,叫被点名;引擎把某句话归到你名下的某个地址上、通常还带条链接,叫被引用。本章数的是点名。两件事都记,但是两列。
为什么这套舆情监测做不成排名监控
排名监控之所以成立,是因为搜索结果页是一张有位次的列表,同一个请求过去,回来的列表几乎一样。答案没有这两条性质。它没有第三名。同一个问题问两遍,措辞会变,有时推荐的东西也会变,而你手上没有一个版本号可以拿来归因。
所以这套测量必须用精度换可重复性。问题从「我们排第几」换成「这 20 个答案里,有几个提到了我们」。这是个很粗的数。它也粗得足够稳 —— 真发生了变化它兜得住,而对「这次改动有没有用」这道题来说,够稳是唯一要紧的性质。
永远测同样那 20 个问题。这个数只有跟它自己比才有意义。
提示词集怎么建
提示词集就是那把尺。本章其余部分都是记账,而尺子歪了,记账再仔细也救不回来。
| 规则 | 为什么 |
|---|---|
| 20 条,开测前写完 | n=20 时一条 = 5 个百分点,粗,但读得懂 |
| 措辞写死不改 | 改一个字就等于换了基线,之前的都白比 |
| 照真人说话写 | 你测的是那个问题,不是一个关键词 |
| 15 条不带品牌名 | 问「你家产品是什么」必然被点名,等于没测 |
| 单轮、新会话 | 追问和记忆会让两轮不可比 |
配比上,把大头放在你没有天然优势的那些问题上。一个能用的分法是 15 条不带品牌名 —— 品类问题、要办的那件事、以及 X 和 Y 怎么选 —— 另外 5 条点你的名,它们量的是另一件事:当引擎已经知道你指的是谁时,它把你描述对了没有。
把清单写进一个文件,提交上去,改动当版本号处理。真要换一条时,加新的、留旧的,别覆盖。分母一变,你手上已有的所有数字跟着一起作废。
一轮怎么跑
一轮 = 在每个引擎上把清单过一遍。三到四个引擎足够;再多只是花时间,等前三个开始互相打架了再说。
- 开一个新会话,能退出登录就退出,看得见的记忆和个性化开关都关掉。
- 提示词逐条原样粘进去,只取第一次的答案,不追问。
- 当场把这一行记完再走下一条。二十条读完再回头填表,填出来的表会跟你的期待高度一致。
- 把答案原文存下来,哪怕只是一个按「编号 + 日期」命名的文件夹。
第四步是把一个指标变成证据的地方。半年后,那个数只告诉你有东西变了;存下来的答案告诉你引擎当时到底说了什么,而那才是能拿来动手的部分。
交付物:记录表
一条提示词、一个引擎、一轮,占一行。七列。
| 列 | 填什么 |
|---|---|
| 日期 | 跑这一轮的日期,不是分析的日期 |
| 引擎 | 用户看到的那个产品名 |
| 编号 | 固定清单里的序号 |
| 被点名 | 是 / 否 —— 答案正文里有没有你 |
| 首个 | 是 / 否 —— 你是不是第一个被提到的产品 |
| 同场 | 答案里点到的其他产品,逗号分隔 |
| 引用地址 | 它链了你的哪个地址,没有就留空 |
这七列能算出每个引擎三个数:份额(被点名 ÷ 提示词数)、首位份额(首个 ÷ 提示词数),以及一份不用靠猜的同场名单。前半年里最有用的往往是同场那一列 —— 它告诉你引擎把你归进了哪一堆产品里。
多久测一次
每月一轮是下限,也差不多正好。每周跑会跑出你归不了因的波动,因为引擎按它自己的节奏在你脚下变,而你会把那些噪音读成结果。
例外是有意为之的改动。当某件本来就冲着这个数去的事上线了 —— 改完的页面、新拿到的集成条目、一批站外提及 —— 在它落地后第 14 天加测一轮,拿它和上线之前那一轮比,不要和上一次月度比。
四种让两轮不可比的情况
四种都会给你一个看着没问题、实际没意义的数。
- 改了提示词。 改一个字也算。清单就是分母。
- 登录状态下跑的。 个性化和会话记忆会改答案,事后减不掉。
- 换了国家。 答案随地区变;某一轮是在国外的笔记本上跑的,那一轮属于另一条序列。
- 引擎换了版本。 这一条你既控制不了也看不见,下面那节就是为它写的。
这套测量说不了什么
它说不了「为什么变」。引擎改模型、改检索层都不公告,站在外面没有办法把「我们的活起效了」和「引擎变了」分开。连着两轮朝同一个方向动,是弱证据。只有一轮,那不算证据。
它也往下缩不了。20 条的时候一条就是 5 个百分点,从 40% 到 45% 不过是一个答案改了主意。10 个百分点以内的变动,当作未定论,别当成结果。
还有一条:我们没有拿这套做法和任何厂商的跟踪产品对过口径。他们的数怎么算出来的我们不知道,所以不宣称两边可比。这套流程给你的是一条你自己造出来的序列,尺子是写下来的 —— 那和一个你没法核的数不是一回事。
数出来之后干什么
份额低、而同场那一列反复出现竞品,这是内容和站外的问题,站外那一半在外链之外:被提及是另一套东西。份额不低但描述是错的,那是另一个问题,要在自己的页面上改,先从「引擎凭什么选这个源」开始看 —— 说法在geo 优化的第一步。
无论哪种,动手改之前先跑完第一轮,和其他起始值一起存档,做法见改之前先存基线。把这个循环变成不用人盯的东西,是 QueryWin 正在做的事。
常见问题
不买工具,怎么量 AI 答案里的品牌份额?
20 条写死的提示词、三到四个引擎、每条一个新会话、每行七列,每月一轮。清单建好之后,一轮大约 40 分钟。
多少条提示词才够?
20 条是算术还读得懂的最小规模 —— 一条 5 个百分点。40 条把粒度砍一半、时间翻一倍。少于 15 条,数字跳得没法比。
没带链接的点名要不要算?
算,记在「被点名」那一列,同时把「引用地址」留空。被点名和被引用是两种结果、两套修法,所以是两列不是一列。
答案点了我们的名,但说错了呢?
算被点名,而且是更急的问题。同一个错误描述在多个引擎里重复出现,源头通常在你自己页面怎么描述自己,不在站外。
本文属于 QueryWin 实操手册 · 第 2 阶


