毕业后工作准证政策收紧。
“哪些金融硕士毕业后还能拿到工作准证？”
72 → 58答案现在一开头就讲工作准证结果。而你的这类数据从未公开过。
检测引擎
当人们问起与你业务攸关的问题时，AI 会不会提到你的品牌？对比采样答案，查看答案背后的来源，再决定先改进什么。
JefurryAxis 的一部分——Jeffery Asia 旗下的 AI SEO、GEO 与 AEO 产品。
人设，来自你自己的资料
在你授权后，JefurryAxis 读取你脱敏后的资料和公开的品牌信息，由 Agent 挖掘出最相关的客群标签（包括尚未触达的潜在客群），再组合成最可能向 AI 询问你的买家人设。
你的资料
- 产品与服务手册
- 业务与销售资料
- 宣发与社媒物料
- 真实客户提问
- 公开品牌实体信息
脱敏处理，仅在你授权后使用
JefurryAxis Agent
读取提取筛选
最契合的人设
P1想转行金融的在职人士契合度 94%
P2量化求职者 · 新加坡88%
P3升职者 · 雅加达81%
- 01读取你的资料
- 02按四个维度提取标签
- 03区分核心与潜在客群
- 04组合成最契合的人设
真实的测试，从真实的问题开始。
我们从不测“AI 知不知道我们的品牌”。我们测的，是真实买家在真实的一周里会问的问题——里面根本没有你的名字。
把品牌名写进问题，模型自然会谈起你的品牌。那样测到的，只是你自己的提示词。
一个问题是怎样构建出来的
P
一位想转行做金融的在职人士
E没法停下工作，学费得自己出
?“哪些金融硕士可以边工作边读？真正要花多少钱？”
仅为示意。你的人设与问题，都基于你自己的资料构建。
一次 Axis 检测：从选格到存档
五个步骤，一次完成。30 个不含品牌词的问题，6 个模型，每个答案都留存。
一套问题集 · 六个模型 · 多轮独立测试 · 每条答案存档
人设 × 环境先锁定一个格子
E1E2E3E4E5P1P2P3P4P5已选：P1 × E2
一个格子 = 一个受众情境问题集 QS P1·E2该格子对应的固定问题集
Q1认知有哪些选择Q2比较有何不同Q3排序哪个最好一个情境一套问题，始终不变
分发至六个模型同一套问题，六个模型并行
ChatGPT
Claude
Gemini
DeepSeek
通义千问
豆包3 国际 · 3 中文，分两轨
重复 n 轮每个模型各跑 n 轮
重复 n 轮
第 1 轮第 2 轮···第 n 轮第 1 轮第 2 轮···第 n 轮第 1 轮第 2 轮···第 n 轮第 1 轮第 2 轮···第 n 轮第 1 轮第 2 轮···第 n 轮第 1 轮第 2 轮···第 n 轮单轮有随机性，n 轮才看得出波动
汇总存档每条答案都存档
答案样本库
问题模型轮次答案Q1第 1 轮第 2 轮第 n 轮Q2第 1 轮第 2 轮第 n 轮Q3第 1 轮第 2 轮第 n 轮可比较、可复现的样本
5 类买家 × 2 种情境 × 3 个问题 = 这 30 个问题。复测跑的是完全相同的 30 个问题，所以本月和上月，是同一项测量做了两次。
为什么同一个问题要反复问？同一个模型，每次的回答都不一样。采样把一张碰巧的截图变成一个区间，我们报告的每个分数都落在这个区间的中间。
为什么两条轨道从不共用一个分数。国际模型和中文模型读的是不同的语料，信任的是不同的来源。某品牌在一条轨道上得 83.0 分，在另一条上只有 32.6 分。两者的平均值 57.8，哪一边都描述不了。
四项测量，合成一个分数
对同一个答案问四个问题，每天用同样的方式计数——正因如此，任意两次读数才能相互比较。
MR提及率
我们到底在不在场？
10 个答案中有 6 个提到
统计全部采样答案，而不是挑最好的那一个。
OF出现频率
只是提了一句，还是通篇都在讲？
一个答案里出现两次
按答案长度折算，冗长的答案占不到便宜。
AR平均排名
排第一，还是第九？
十个中排第三
完全没上榜，按最后一名计。否则缺席反而会让平均排名更好看。
BCR品牌内容占比
答案里到底有多少内容在讲我们？
占全文的 22%
讲你的句子数，除以答案的总句数。
为什么四项不直接相加
它们方向不同——排名数字低是好消息，提及率低则不是——计量单位也不同。所以要先把每一项统一方向、换算到同一个尺度上，再加权。提及率的权重最高，因为不在场，什么都弥补不了。
权重是一种建模选择，在报告任何结果之前就已冻结。看到结果之后还能随意调整的尺子，就不是尺子。完整定义随每份报告一同提供。
方法、问题集和测试条件，随每份报告一同提供。没有依据的分数，算不上测量。
雷达图：一次只读一条线
五个角，各代表一类买家人设。价值在于你往上叠加什么。
再把所有对手一起叠上
五条线叠在一起，才是你所在品类的真实形状。圈出两个角，其余的先等一等。
你的品牌竞争对手
- 进攻对手领先了一个你必争的角。
- 防守你领先，但差距正在缩小。
- 监测其余所有地方。不在上面花一分钱。
图形仅为示意。同一个角可能在一条轨道上看起来很强，到了另一条轨道却一落千丈——这就是两条轨道从不共用一张图的原因。
他是谁，不会变。
他问什么，一直在变。
在 B = f(P, Et) 中，人是常量，情境是变量。一条新规、一则社媒热帖、一次竞品降价——买家还是那个人，但他输入的问题已经变了。这变动的一半，正是洞察引擎 ↗所监测的。
竞争对手取消课程的帖子在小红书上热传。
“哪些在职项目真的会按承诺开课？”
71 → 76问题朝你这边偏移了——因为你的课表早已公开。
区域内学费普遍上涨。
“按今年的学费，哪些金融硕士还值得读？”
75 → 68一个待争取的新格子。内容简报在下一次检测前发出。
01洞察捕捉信号
社媒及 AI 可读来源中的品牌舆情；政策、行业研究、竞争对手动向。
02E 随之改写
你的买家这一周所处的情境，按受影响的每个人设逐一更新。
03新问题加入检测
针对新情境的问题进入下一次检测，与你已在追踪的 30 个问题并列——原有趋势因此依然可比。
04重新检测，并给出解释
分数一变，报告就会说明是哪个信号带来的变化。
追踪的 30 个问题始终不变，趋势才真实可信。变的是，你能多早看到下一个问题的到来。打开洞察监测 ↗
一次检测无法告诉你的事
它是在明确条件下对 AI 答案的一次采样。它不是模型的推理过程，不是模型的训练数据，也不是你的客户看到的每一个答案。
-
守住基线
问题、人设、语言、模型、模式、时间，全部记录在案。
-
同口径比较
改动之后沿用同一套设置。波动如实报告，不做平滑处理。
-
可见度不等于营收
访问、询盘和销售记录在你的 CRM 里。我们不会把这些功劳算到自己头上。
关于这个引擎的常见问题
我可以检测哪些 AI 平台？
我们支持 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi、腾讯混元、Grok 和 Perplexity。一次检测能用哪些模型，取决于你的套餐和测试设置。腾讯元宝、小红书和 Google AI 概览可通过团队辅助的可见度评分加入。
为什么要用不含我品牌名的问题？
这类问题能显示：当有人在探索需求或比较选项时，你的品牌会不会出现。含品牌名的问题适合用来核查信息是否准确，应当单独报告。
这个分数是整个 AI 市场的百分比吗？
不是。VS 是针对所记录测试集的综合得分。它不是市场份额，不是成交概率，也不能保证其他用户会看到相同的答案。
诊断之后该做什么？
根据诊断结果，排定优先处理的缺失信息、错误表述和薄弱证据。优化引擎会把这些发现转化为内容计划。
成为 AI
推荐的品牌
排名、流量和广告花费，你早已盯得很紧。AI 推荐也值得同样清晰：你被点名的频率、出现的位置，以及谁和你出现在一起。一次检测，就能给你这幅全景。