Ready Scan 分數實際量度甚麼?
Ready Scan 量度你選定的買家問題及 AI 系統所回傳的答案。主要的市場位置分數,結合推薦領先程度、AI 系統覆蓋廣度、首選問題覆蓋率及基礎答案分值平均數。提及率、引用率及推薦率分別描述不同結果。分數是對這組已記錄樣本的解讀,不是獲推薦的概率、網站質素評分或爬蟲感興趣的證明。
先選一組能夠正確解讀的問題
掃描由一個公開產品頁面或首頁開始。Ready Scan 會整理品牌、產品、客戶需要及一組買家問題。你可以修正這些理解,選擇一至四條問題,再確認開始掃描。問題界定了這次量度的範圍,並不是經過量度的搜尋量資料。
要量度自然發現,應採用買家尚未認識品牌時可能會問的問題。保留地區、現有工具或必要功能等真實條件。為了令品牌出現而刪去條件,只是改變了問題,並不代表品牌表現有所改善。
確認量度對象
核對品牌、產品及網站是否正確。公司名稱、產品名稱和品牌網域提供的證據可能不同;提及其中一項,不代表答案已理解所有產品或服務。
保持樣本可比較
保留選定的問題措辭、地區及 AI 系統。換一組問題,量度的機會也會不同;分數上升不一定代表比上次進步。
查看答案的觀測日期
AI 答案的取得時間,比你開啟報告的時間更重要。如使用了保留的供應商答案,原來的觀測日期仍然適用;新的報告日期不會令舊答案變成新答案。
分清提及、引用及推薦
Ready Scan 保留答案原文及回傳的來源,再按買家問題的上下文分類。分類涉及判斷,可能出錯;原文及證據讓你核對。分類確定後,以下算式會產生確定的計算結果。 這裏的敘述式答案,是針對問題回傳的實質文字回覆,而不是輔助的搜尋結果清單。
提及
保留的答案包含已提供的品牌或產品名稱,或目標網站的主機名稱。名稱比對容許有根據的空格及大小寫差異,但不會自行猜測別名。負面答案也可以提及品牌。
目標網站引用
保留的來源清單包含目標網站的主機名稱或其子網域,並會統一處理一般的 www 差異。這不一定是你提交的那一個頁面;聲稱某頁被採用之前,先開啟實際被引用的網址。
推薦
答案把目標列為首選、明確正面推薦,或有條件推薦。中立地列入名單或引用一個來源,本身不算推薦。
未出現
一個已完成且可以分類的答案,既沒有提及目標,也沒有引用目標網站。未回傳、失敗或無法判定的答案,不等於品牌未出現。
AI 可見度分數背後的單項分值
每個合資格答案按下表獲得分值。這是 Ready Scan 的評估規則,並非概率或業界標準。兩種「未出現」分值,分別處理有記錄直接競爭對手和沒有這類記錄的答案。
品牌未出現而得到 45 分,不代表可見度成功。這個分值甚至高於附帶引用的 35 分,因此必須把平均分與提及率、引用率和推薦率分開閱讀。
一個已完成、可以分類的敘述式答案如何計分
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| 答案結果 | 分值 | 如何理解 |
|---|---|---|
| 明確首選 | 100 | 答案把目標列為首選推薦。 |
| 明確正面推薦 | 90 | 答案正面推薦目標,但未達到更強的首選分類。 |
| 有條件推薦 | 75 | 推薦附有條件,閱讀時必須保留該條件。 |
| 中立列入名單 | 60 | 目標是其中一個選項,但沒有明確推薦。 |
| 引用或附帶出現 | 35 | 有引用或附帶提及,並不代表推薦。 |
| 提及但不推薦 | 20 | 答案提及目標,但明確不推薦它應對這條問題。 |
| 未出現,沒有直接競爭對手記錄 | 45 | 目標未出現,也沒有記錄直接競爭對手。替代做法不會自動被視為直接競爭對手。 |
| 未出現,有直接競爭對手記錄 | 10 | 目標未出現,且至少一個記錄中的替代選項被分類為直接競爭對手。 |
| 負面評價或拒絕推薦 | 0 | 已完成的答案對目標作負面評價,或拒絕推薦它。 |
| 無法判定 | 不計分 | 沒有足夠根據作出結果分類,不納入分母。 |
計算基礎分數及三種比率
AI 可見度分數的算式是:總分值 ÷(100 × 已計分答案數)× 100。這也就是所有已計分答案分值的平均數。每個已計分的「問題 × AI」組合權重相同,結果四捨五入至小數點後一位。
分母是合資格、已完成並已評估的敘述式答案,不是網頁數、爬蟲訪問數、來源連結數,也不是所有原定請求。輔助搜尋結果及另行標記的品牌對照問題不納入這個平均數。如沒有合資格的已計分答案,分數及比率會顯示為無法計算,而不是零。
四個不同量度,共用已計分答案這個分母
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| 量度 | 分子 | 算式 |
|---|---|---|
| AI 可見度分數 | 所有答案結果的分值總和 | 總分值 ÷(100 × 已計分答案數)× 100 |
| 提及率 | 有提及目標的已計分答案數 | 有提及答案數 ÷ 已計分答案數 × 100 |
| 推薦率 | 首選、正面或有條件推薦的已計分答案數 | 有推薦答案數 ÷ 已計分答案數 × 100 |
| 目標網站引用率 | 有引用目標網站來源的已計分答案數 | 有目標引用答案數 ÷ 已計分答案數 × 100 |
報告顯示的市場位置分數如何計算
現行報告以市場位置分數(Market Position Score)為主要分數。它把下列四個以 0–100 表示的項目合併:0.50 × 推薦領先程度 + 0.25 × AI 系統覆蓋廣度 + 0.15 × 首選問題覆蓋率 + 0.10 × AI 可見度分數。最終結果四捨五入至小數點後一位。
這個主要分數不是推薦你的答案百分比。權重表達 Ready Scan 對這次競爭表現的評估方式。如保留的報告把主要分數標示為 AI Visibility Score,應使用前述分值平均數;兩個數字不能互換。
市場位置分數的四個組成項目
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| 項目 | 權重 | 計算內容 |
|---|---|---|
| 推薦領先程度 | 50% | 按下一節的規則,比較目標推薦次數與最主要的重複直接競爭對手訊號。 |
| AI 系統覆蓋廣度 | 25% | 至少有一個已計分答案提及或引用目標的 AI 系統數 ÷ 至少有一個已計分答案的 AI 系統總數 × 100。 |
| 首選問題覆蓋率 | 15% | 至少有一個首選答案的不同已選問題數 ÷ 所有已選問題數 × 100。同一條問題獲多個 AI 列為首選,仍只算一條問題。 |
| 基礎 AI 可見度分數 | 10% | 前述答案分值平均數。主要分數採用其小數點後一位的結果。 |
重複競爭對手及推薦領先程度的確切規則
只有當目標未出現、被提及但不獲推薦,或受到負面評價,而同一答案記錄了直接競爭對手時,該競爭訊號才會計入。同一競爭對手須出現在至少兩條不同買家問題中,才算重複出現;僅在同一條問題的多個答案中出現並不足夠。相近的替代做法不等於直接競爭對手。
如有多個合資格競爭對手,先選覆蓋最多不同問題的一個,其次比較合資格答案數,仍然相同時按名稱字母排序。R 代表目標獲推薦的答案數;P 代表被選中競爭對手的合資格答案數。如沒有競爭對手符合重複出現條件,P 為零。推薦領先程度按以下規則計算。
R 大於零,P 為零
推薦領先程度為 100。這表示樣本有目標推薦證據,卻沒有符合條件的重複直接競爭對手訊號;並不代表整個市場都由你領先。
R 及 P 均大於零
推薦領先程度為 100 與(R ÷ P × 100)之中較小的數值。它不是目標在所有被提及品牌中所佔的比例。
R 及 P 均為零
推薦領先程度為 50。這個中性起始值代表尚未有推薦優勢的樣本,不是推薦,也不是品牌出現的證據。
R 為零,P 大於零
推薦領先程度為 0,因為樣本有重複直接競爭對手訊號,卻沒有目標推薦。
計算示例:兩條問題、三個 AI 系統
以下是使用虛構答案分類的計算示例,並非這些供應商的實際量度結果。假設選定的兩條問題分別關於非營業時間客戶支援及轉交真人處理,掃描取得六個敘述式答案。「競爭對手 R」是虛構的直接競爭對手。只有首選答案引用目標網站;首選、有條件推薦及中立名單這三個答案有提及目標。
同一目標的示例答案結果
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| 問題 | AI 系統 | 記錄結果 | 分值 |
|---|---|---|---|
| Q1:非營業時間支援 | ChatGPT | 目標為首選,並引用目標網站 | 100 |
| Q1:非營業時間支援 | Claude | 有條件推薦目標 | 75 |
| Q1:非營業時間支援 | Gemini | 目標未出現,記錄了競爭對手 R | 10 |
| Q2:轉交真人處理 | ChatGPT | 目標未出現,記錄了競爭對手 R | 10 |
| Q2:轉交真人處理 | Claude | 目標列入中立名單 | 60 |
| Q2:轉交真人處理 | Gemini | 目標未出現,沒有直接競爭對手記錄 | 45 |
計算示例:算出及解讀兩個分數
總分值為 100 + 75 + 10 + 10 + 60 + 45 = 300。共有六個已計分答案,因此基礎 AI 可見度分數為 300 ÷ 600 × 100 = 50.0。
目標獲推薦兩次;競爭對手 R 的兩個合資格答案分別來自兩條不同問題,所以推薦領先程度為 100。目標在三個已計分 AI 系統中的兩個出現,覆蓋廣度為 2 ÷ 3 × 100。兩條問題中有一條得到首選,因此首選問題覆蓋率為 50。
主要分數的算式是 0.50 × 100 + 0.25 ×(2 ÷ 3 × 100)+ 0.15 × 50 + 0.10 × 50,最後四捨五入為 79.2。覆蓋廣度的分數應保留完整精度,直至計算最終總和。市場位置分數 79.2 可以同時對應推薦率 33.3%;它不代表 79.2% 的答案推薦品牌。
同一組六個答案,不同數值描述不同面向
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| 結果 | 算式 | 數值 |
|---|---|---|
| AI 可見度分數 | 300 ÷ 600 × 100 | 50.0 / 100 |
| 提及率 | 3 ÷ 6 × 100 | 50.0% |
| 推薦率 | 2 ÷ 6 × 100 | 33.3% |
| 目標網站引用率 | 1 ÷ 6 × 100 | 16.7% |
| 市場位置分數 | 推薦領先程度、系統廣度、首選覆蓋及可見度的加權結果 | 79.2 / 100 |
計算示例:無法判定不等於零分
現在只把最後一個 Gemini 答案,由「未出現、45 分」改成「已完成但無法判定」。六個答案已回傳,只有五個可以計分。45 分及該答案的分母份額同時移除:255 ÷ 500 × 100 = 51.0,而不是 255 ÷ 600 × 100 = 42.5。
提及率、推薦率及目標網站引用率變成 60.0%、40.0% 及 20.0%。推薦領先程度、系統廣度及首選覆蓋不變,主要分數為 79.3。這些表面升幅只來自計分樣本變小,並沒有多一次提及、引用或推薦。必須把完成情況和結果一起呈現。
未回傳或失敗的請求是另一種情況:現行報告組裝會等待所有選定的答案及輔助搜尋請求完成,並要求每個敘述式答案都有評估,才產生最終報告。缺少評估同樣會阻止完成。評分規則分開保留未回傳、失敗及無法判定的情況,不會暗中把它們當成品牌未出現。如所有已回傳敘述式答案都無法判定,分數仍是無法計算。首選問題覆蓋率繼續以所有已選問題為分母;完全沒有已計分答案的 AI 系統則不納入系統廣度。
把等級和位置標籤放回上下文
字母等級是主要分數的顯示區間,按下表選取已達到的最高門檻。這些是產品設定,不是百分位排名、獨立認證,也不是下一次獲推薦的概率。
位置標籤另有規則:沒有目標推薦,也沒有重複競爭對手訊號,便屬「尚未建立優勢」(unclaimed)。其餘情況,如分數至少 80,且目標推薦次數不少於主要競爭對手的合資格答案數,便屬「領先」(leading);未符合此條件但分數至少 65,屬「具競爭力」(competitive);其餘屬「發展中」(emerging)。沒有可計分答案則為「無法計算」(unavailable)。第一個示例的 79.2 分屬 A-,位置為具競爭力。
報告使用的字母等級門檻
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| 等級組別 | 各等級的最低分數 |
|---|---|
| A | A+:85;A:80;A-:75 |
| B | B+:70;B:65;B-:60 |
| C | C+:55;C:50;C-:45 |
| D | D+:40;D:35;D-:30 |
| E | 低於 30 |
把觀測結果轉化為有用的行動
先用分數找出值得細讀的答案,再核對原文及實際來源網址。結果指出的是已觀測到的差距,不會揭示 AI 的內部排序過程,也不能單憑它證明 AI 為何選擇競爭對手。
先查證據,再決定是否更改網站
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| 觀測到甚麼 | 應核對甚麼 | 有根據的下一步 |
|---|---|---|
| 品牌未出現 | 問題是否描述企業真正提供的服務?產品是否被準確理解? | 釐清有證據支持的產品適用性或資訊缺口,不要只為強迫品牌出現而改題。 |
| 網站被引用,但品牌未獲推薦 | 實際引用哪一頁、支持哪句說法,以及當時的上下文? | 如確有缺口,改善相關頁面的有用證據。引用本身不是背書。 |
| 競爭對手在不同問題中出現 | 答案附帶甚麼要求及來源?它是直接競爭對手,還是替代做法? | 調查反覆出現的需要及有根據的差異,不把重複提及當成因果證明。 |
| 答案提供錯誤產品資料 | 引用來源是否錯誤、過時,或其實在談另一個產品? | 修正你能控制的權威公開資訊,再另行觀察其後可比較的答案。 |
| 完成情況或觀測日期不同 | 是否有答案未回傳、無法判定,或重用了較早的觀測? | 先處理量度上的差異,再判斷分數改變是否代表內容改善。 |
比較不同時點時,不誇大結論
比較掃描時,保持量度對象、選定問題、地區及 AI 系統一致。檢查原始答案日期、來源網址、完成情況及已披露的證據重用。對某個答案服務作一次自動化觀測,不代表所有消費者應用程式對話、檢索設定或往後答案都會相同。
權重整理的是一個小型、經選擇的樣本,不是整個市場。它不能證明搜尋需求、爬蟲滿意度、索引狀態、網站質素、轉介流量或銷售。高分不保證推薦;分數變化本身也不能證明某次修改造成了變化。應同時比較保留的答案、具體買家需要及數字。
Ready Scan 負責問題規劃、分類、分數計算及報告呈現;答案供應商提供被觀測的材料。本頁記錄於 2026 年 10 月 12 日核對的 market.position.v1 及 visibility.score.v2 實作規則。計算示例可以重現,但不是客戶結果或供應商即時測試。
由第一份報告開始。
從你的網站及買家問題開始,查看 AI 答案、品牌評分及支持結果的證據。