Share of Model 基準報告
Share of Model：先定義，再比較 AI 曝光
先定義品牌提及、來源連結與推薦，再比較品牌。以一致的問題、分母與蒐集條件，建立有用的觀察報告。
v1.1 · 2026 年 10 月 · Tenten GEO Research
CH.01
量測範圍明確的曝光
AI 回答增加了一個觀察品牌呈現的位置。抽樣曝光可與流量、客戶研究及業務成果一起支持決策。
買家可能從搜尋、評論、對話與 AI 回答接觸品牌。單一產品或問題集合的觀察，無法揭露所有買家的候選名單。問題應保持清楚：我們實際蒐集的回答，出現了什麼？
本文把 Share of Model 當作報告名稱，不是標準化的市占率指標。各項指標應分別定義，品牌應在同一組觀察中比較。自身歷史也有參考價值；加入競品欄位，不會自動讓樣本具有代表性。
| 觀察面向 | 能描述什麼 | 應保留的界線 |
|---|---|---|
| 媒體與社群呈現 | 選定渠道的報導、討論與回應 | 報導與曝光需要各自定義 |
| 抽樣 AI 回答 | 已蒐集回答中的名稱、來源連結與推薦 | 提問樣本不是所有真實使用者需求 |
| 網站行為 | 在蒐集限制內觀察到的造訪與行動 | 出現連結不代表有人點擊 |
| 商業成果 | 合格詢問、商機與已記錄營收 | 歸因與因果需要其他依據 |
互補的表現觀察；單一曝光指標不能取代其餘項目
從決定開始
先選定報告要協助回答的問題，例如產品描述是否正確，或哪個讀者需求值得處理，再蒐集合適依據。
CH.02
連同定義一起讀基準數字
公開平均數只有在母體與量測方式符合比較時才有用，不是每個品牌的及格分數。
10 月 5 日下載的 AthenaHQ《State of AI Search 2026》PDF，第 5 頁列出的平均品牌提及為 16.3%。第 18 頁將品牌提及的分母限定為至少出現一個品牌的回答；聲量占比則以所有品牌提及為分母。搜尋摘要仍可見較早的 17.2%。請記錄來源版本與定義，不要把其中任一數字當成自身應達到的結果。
- →比較前，先確認樣本涵蓋哪些產品、問題類型、語言與日期。
- →排除沒有品牌回答的條件比例，與所有符合條件回答的比例不同。
- →沒有相關依據，不要推定較低比例代表內容差，或某語言機會較大。
使用可比較的基準
保留自身筆數、條件與前期資料。如果外部基準缺少足夠細節，無法公平比較，就當作背景，不替比較打分。
CH.03
以同一組觀察建立比較表
蒐集與計數規則一致，品牌才有比較基礎。解讀變化前先定義規則。
可行時，從同一組回答擷取各品牌的呈現。探索型提問與直接點名品牌的提問應分開，因為在問題中點名會改變脈絡。提問數更多，不會自動代表市場。
步驟一
定義問題與範圍
選擇相關讀者任務、產品、模式、語言與地區。問題集合應分版保存，不需要固定 100–300 題。
步驟二
定義品牌與比對規則
選擇相關品牌，記錄名稱、別名與歧義處理規則。品牌題與非品牌題分開，保留比較名單。
步驟三
蒐集並記錄回答
記錄時間、模式、介面或 API、搜尋設定與失敗情況。依事先規劃重複蒐集，不只保留有利答案。
步驟四
依明確分母計算
筆數與比例一起報告。缺少回答不等於零提及；沒有符合條件的觀察時，應標示無資料，不是 0%。
| 指標 | 本框架的定義 | 比較規則 |
|---|---|---|
| 品牌提及率 | 至少提及該品牌一次的合格回答／所有已蒐集的合格回答 | 每品牌每回答只計一次；報告排除項目與筆數 |
| 品牌差異 | 可比較提及率之間的百分點差 | 若另報倍數，比較值為零時未定義，改列筆數 |
| 明確推薦率 | 在合格推薦任務回答中明確推薦該品牌的回答／該任務合格回答 | 定義計數條件；排第一或單純提及不自動等於推薦 |
| 自有網域來源連結率 | 顯示核准品牌網域來源連結的合格回答／已蒐集的合格回答 | 記錄網域規則與來源角色；連結出現不等於造訪 |
本指南採用的明確定義；同名廠商指標可能使用不同分母
保留比較的真實範圍
同一回答可能出現多個品牌，因此各品牌提及率相加可能超過 100%。正規化的提及占比是另一種計算。問題集合、模型或品牌名單改變時，應標示為已變更的序列。
CH.04
分開看名稱、來源與點擊
品牌名稱、來源引用與可點擊網址，描述不同觀察；單獨任何一項都不能證明購買。
提及可能有利、中性或不利。顯示來源連結，不代表該頁支持回答中的每個說法。應記錄脈絡並核對重要主張的支持依據，不替每種信號指定固定商業權重。
連結行為取決於產品、模式、問題與蒐集方法。含任何外部連結的回答比例，不是品牌被引用的機率。各產品觀察先分開，再依說明清楚的方法彙整。
| 訊號 | 可觀察什麼 | 還需要哪些獨立依據 |
|---|---|---|
| 提及 | 品牌出現在已記錄回答中 | 正確性、情緒、推薦與真實使用者曝光 |
| 來源引用 | 回答將資訊歸屬到某來源 | 來源是否支持相連的說法 |
| 可點擊連結 | 觀察介面顯示網址 | 實際點擊、相關造訪與後續成果 |
相關但意義不同的訊號；沒有通用價值排序
除了分數，也讀回答
在報告保留具代表性的例子與未解分類。有資料時搭配流量及業務紀錄，並說清楚曝光、導流與歸因的界線。
CH.05
依需要的量測選擇工具
比較總成本前，先確認蒐集方法、涵蓋範圍與可用產出。方案名稱或價格，不能證明準確性。
請查看現行官方方案，並區分資料庫研究與自訂提問追蹤。2026 年 10 月 5 日，Otterly 列出 Lite 月付 US$29；Profound 現行網站說明試用及 Enterprise 客製報價。這是有日期的例子，不是完整比價或對單一廠商的推薦。
| 需求 | 應問的問題 | 可要求的依據 | 應納入的成本 |
|---|---|---|---|
| 範圍明確的基準 | 方法是否涵蓋與決策相關的產品及問題？ | 匯出樣本、蒐集條件與指標定義 | 方案限制、設定與分析時間 |
| 可重複比較 | 能否追蹤問題集合、品牌規則與歷史方法變更？ | 回答歷史、失敗處理與分版設定 | 蒐集頻率、加購與持續審閱 |
| 多團隊或市場 | 是否支援存取權限、匯出與當地語言需求？ | 相關文件與經允許的代表性展示 | 完整範圍、人力、支援與契約條件 |
採購框架，不是廠商排名，也不宣稱高價方案涵蓋所有產品
- →確認觀察來自消費者介面、API，或廠商既有索引。
- →在允許範圍內檢視原始回答與計數規則，包括缺失資料與品牌歧義。
- →只選擇能支持決定，且符合預算與人力產能的功能。
- →約定評估範圍與解約條件；較長契約是商業選擇，不是工具品質證明。
使用能解釋的結果
選擇方法與產出符合工作的工具。如果團隊無法解讀指標或依結果行動，應先釐清需求，再考慮增加支出。
CH.06
用一頁報告支持決定
簡潔報告應呈現範圍、觀察、不確定性與下一步，也可以說明維持現狀或停止工作的理由。
筆數與比例一起使用，各期方法應一致。小基數或變更問題集合造成的百分比增幅，可能看起來很大，卻無法說明更廣泛的曝光。
第一塊
範圍與主要觀察
列出產品、模式、問題集合、期間與合格回答筆數。主要指標應附分母及比較基礎。
第二塊
可比較的變化
在相同方法下列出前期與本期筆數，標示設定變動、缺失資料與不確定性。
第三塊
例子與讀者需求
附有用回答例子，以及具體事實或資訊缺口。單純沒出現在清單，不代表必須改寫。
第四塊
決定與資源
說明要繼續、調整或停止什麼、理由及成本。預期業務效益與已量測結果應分開。
| 報告項目 | 應包含的內容 | 用途 |
|---|---|---|
| 範圍與觀察 | 定義、日期、產品、筆數與分母 | 了解確實量測了什麼 |
| 比較 | 可比較的歷史或品牌，並標示方法變更 | 評估變化，不誇大精確度 |
| 例子與限制 | 相關回答、事實缺口與未知處 | 說明數字支持及不支持什麼 |
| 下一項決定 | 採取行動或不變更、負責人、成本與檢視條件 | 用報告做出實際選擇 |
可行動報告的四個部分；頻率依決策需要，不是報表配額
讓指標意義清楚可見
有用的比較表，會說明觀察到什麼、支持哪項決定。它不會把抽樣提及率，變成市占率、買家偏好或保證營收。
資料來源與研究方法
2026 年 10 月 5 日修訂。AthenaHQ 現行《State of AI Search 2026》PDF 第 5、17、18 頁列出平均品牌提及 16.3%，說明分析七個模型的數百萬筆回答，並區分條件式品牌提及與聲量占比。來源觀察章節提到 2025 年 12 月至 2026 年 3 月；不能假定這句話已交代每個基準的精確蒐集期間或樣本數。來源：https://athenahq.ai/reports/Athena-State-of-AI-Search-Report-2026.pdf。搜尋摘要仍顯示較早的 17.2%；兩個版本不能證明市場下滑。現行產品例子：https://otterly.ai/pricing；https://www.tryprofound.com/pricing。前版 100% 預期比較、未核對原始方法的 Spotlight 77%／31% 圖與未對齊的價格倍數已移除。比較表定義與檢視框架是 Tenten 建議，不是標準化市占率或經稽核的轉換成果。
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