01 / 找出损耗型号识别
品牌有声音，
商品却可能没名字。
看清 AI 从提及品牌，到认出具体商品，再到明确推荐的变化。知道问题停在哪一层。
品牌提及
具体型号
明确推荐
结构示意，比例为虚构演示数据的相对关系，不代表真实监测数值客户得到：商品识别与推荐差距 ↗
P002 · AI商品体检｜2次独立监测额度消费者问 AI
消费者问 AI
“买哪款？”
你的商品在名单里吗？
买家向 AI 询问具体型号时，你的商品有没有被推荐？¥199 获得 2 次独立商品监测额度。 可分别检测两款商品，或对同一商品进行前后复测。每次围绕一款具体商品，查看 AI 是否识别、推荐， 以及在哪些购买场景中缺席。
2 次独立监测额度8 个 AI 平台识别 → 推荐 → 场景差异
P002｜AI商品体检 · ¥199 / 2次独立监测额度 · 标准化自动交付
支持微信扫码支付，支付完成后自动开始检测。
商品 AI 可见性 · 单次监测演示模拟数据 · 非实时
品牌被提及92演示观测数
商品被识别52具体型号命中
明确推荐20演示推荐数
最值得关注的，不是“品牌有没有出现”
而是从品牌提及到具体型号识别，再到明确推荐的逐层差距。演示品牌「星屿」 在有效回答里有大量提及，但落到具体型号的比例明显更低。
品牌认知商品识别推荐机会
示意品牌「星屿」及所有数值均为虚构演示；不代表真实检测结果或消费者流量。
为什么值得买 · 从知道品牌到推荐商品
客户已经问 AI 买哪款，
你的型号能不能进入答案？
不是再看一遍品牌知名度，而是判断具体商品在哪一步失去推荐机会。一次检测，把“看不见的问题”变成能核对的结果。
品牌有声音，
02 / 看见机会购买场景
不是所有问题，
你的商品都在场。
按预算、用途、参数等买家真实决策问题，找出商品缺席的场景及值得关注的竞争方向。
品类入门表现正常
场景需求表现正常
参数对比表现正常
客户得到：优先核查的场景清单 ↗
重点不在于又多了一份报告而在于知道下一步先核查哪个商品、哪个场景、哪条 AI 回答。
看报告怎么呈现 ↗¥199 买到的，是两次自主选择的机会
两次额度，
两种用法，按你的经营需要选择。
不是强制捆绑两款商品，更不是必须一次完成。每次独立监测一款商品，并获得对应结果。
用法 A · 横向诊断
两款商品，各测一次
商品 A第 1 次＋商品 B第 2 次
适合新品与在售款分别体检，发现各自的商品认知和推荐缺口。两款商品的不同题面结果不宜直接比较排名。
用法 B · 前后复测
同一商品，分两次测
优化前建立基线→优化后复核变化
适合先找问题，再调整商品信息或信源，随后以尽量一致的题面与判定口径复测；不承诺变化必然由优化造成。
权益说明：2次为独立监测额度，非一次双商品强制组合。正式有效期、分次核销、跨品类及会员权益仍需与现有系统核对； 设计稿不作未上线承诺。
报告分析效果预览 · 图表为虚构演示
AI 提到了品牌，
为什么没推荐具体商品？
先看结论，再用识别漏斗与平台图表找到差距，最后打开原始回答验证。图表为明确标注的虚构案例。
01 / 商品识别漏斗虚构演示 · 非真实观测
有效回答
128
品牌提及
92
型号识别
52
明确推荐
20
品牌被提到，不等于这款具体商品进入推荐名单。
02 / 8 平台识别表现虚构演示 · 仅展示图表形式
按平台拆开看，不把八个平台混成一个平均数。
03 / 购买场景缺口示意矩阵 · 非实际结论
品类入门有识别
场景需求有识别
参数对比有识别
避坑决策有识别
预算匹配有识别
竞品替代有识别
把“推荐不足”细化成可优先排查的购买问题。
04 / 原始证据回溯字段示意 · 不伪造模型原话
购买问题预算3000—4000元，哪款空气净化器适合大户型？
判定结果型号未识别 / 推荐待核
来源信息模型版本 · 采样时间 · 本次／复用标记
真实报告可回看原文、判定依据和观测来源。
8 个国内主流模型 · 每次监测 8 类购买决策问题
打开现有报告样例 ↗万物坐标的模型调度、商品实体识别、证据追溯和自动化报告能力，支撑从原始回答到业务判断的完整链路。
万物坐标 · 技术系统支撑
不是人工问几次 AI，
而是一套可复核的监测流程。
专业性不靠“模型多”来证明，而靠统一题面、判定规则、观测记录和原始证据。
统一多模型调度
同一批题面同时送到多个模型，避免只依据单个平台的回答判断商品表现。
可核对的事实：记录每个平台实际调用的模型与通道，报告里逐平台分列，不做跨模型混算。
商品级实体识别
以具体型号与商品名称判定，不把品牌提及错误计算为具体型号被推荐。
可核对的事实：型号码命中、或「品牌 + 商品名特征」在同一语义段命中才算识别；仅出现品牌名一律记为品牌级结果。
观测与证据留痕
保留题面、回答、时间与判定依据，客户可以查看 AI 原始回答与判定依据。
可核对的事实：复用样本必须标注来源与原始观测时间；调用失败、超时、拒答如实计入失败样本，不补齐、不修饰。
标准化自动交付
从检测执行到报告生成在同一条流程里完成，不需要人工问几次 AI 再手工汇总。
可核对的事实：沿用万物坐标现有的下单、支付、任务执行与在线报告链路，不另建平行流程。
7/8平台就绪由真实密钥与模型检查得出，未就绪如实标注
8监测模型数单次一款商品覆盖的模型平台数
8购买决策题类单次一款商品的题面数量
72h复用时效窗口同平台同模型同题面观测在此窗口内可复用并标注
方法边界：检测来自模型 API，不等同消费者 App 的真实购物结果；不保证监测或优化后带来销量增长。
检测流程 · 4 步
一次购买，两次独立监测，按需使用。
每次只提交一款商品：可以检测商品 A 和商品 B，也可以在优化前后分别监测同一商品。 额度核销、有效期和复测口径以正式规则为准。
01
填写商品
每次监测填写一款商品名称与型号；价格带、主要用途可选填。
02
AI模型监测
8 个模型平台各问一遍 8 类中立购买问题，题面不含品牌与型号。
03
智能分析
按公开规则判定识别、推荐与场景缺口，不做人工修饰。
04
查看报告
在线查看识别漏斗、场景缺口与竞品证据，逐条追溯原文。
图示为客户可理解的流程顺序；真实链路仍走现有身份认证、创建订单、支付、任务执行与报告交付机制。
准备好看清商品表现了吗？¥199，
¥199，
获得 2 次
独立商品监测额度。
一款商品先后复测，或两款商品分别体检，由你决定怎么使用；不必先购买 P001。
- 包含 2 次独立商品监测额度
- 每次覆盖 8 模型 × 8 类购买问题
- 商品级识别、推荐、竞争与场景诊断
- 7 章报告 + 原始证据和来源说明
支持微信扫码支付，支付完成后自动开始检测。
买之前，关键事项一次看清
商品规格与常见问题
先确认购买的权益和交付范围，再解答使用过程中的常见疑问。
PRODUCT DETAILS / P002
¥199 / 2次独立监测AI商品体检 · 商品规格
商品名称
AI商品体检
商品编号
P002 · 商品GEO入门
售价与权益
¥199 · 2次独立监测额度
适用对象
电商商家、商品运营、品牌方
适用场景
新品认知检查、在售商品排查、优化前基线
适用阶段
上架后 / 优化前 / 复测诊断
单次监测对象
1款具体商品（名称与型号）
单次检测范围
8个AI平台 × 8类购买问题
额度使用方式
测两款商品各一次 / 同款优化前后各一次
交付成果
识别漏斗、推荐表现、场景缺口、竞品证据
交付形式
在线报告 + 原始回答追溯
会员权益
是否包含／如何抵扣：待核验会员方案
权益使用规则
有效期、分次核销入口、跨品类使用及会员抵扣：待核验
权益说明：2次独立监测额度，可监测两款商品，也可对同款商品分别监测。 会员权益、有效期和分次核销规则须在正式上线前核实；此页不代表已开放额度账户。
QUESTIONS & ANSWERS
购买前的常见疑问
方法边界：示例数据为虚构演示。正式检测基于模型 API，不等同消费者 App 的购物结果或真实销量， 不承诺优化后必然提升推荐。
AI 说起你这个品类时，
会想到你的具体商品吗？
不用猜。先做一次商品级检测，知道问题在哪一步。
开始商品体检 · ¥199 →边界声明：本服务检测各厂商公开模型 API 的回答，不等同于对应消费者 App 的实际搜索结果，也不代表任何 AI 平台的官方评价。 识别与推荐由公开规则自动判定（型号码命中 / 品牌+商品名同段命中 / 推荐语义判定），未经人工逐条复核， 只作方向参考，不构成对市场地位或商业前景的判断。我们不承诺、也无法保证任何 AI 会因此推荐你的商品。
数据归属：体检结果归你所有，默认仅本人可见；分享链接为随机地址，可随时失效。
关于演示数据：本页与样例报告中出现的「星屿」及其竞品名称均为虚构，所有数值由系统按固定模板生成、 走真实判定与统计规则，但不来自任何真实模型调用，不与真实检测记录混用、不计入任何运营统计。
数据归属：体检结果归你所有，默认仅本人可见；分享链接为随机地址，可随时失效。
关于演示数据：本页与样例报告中出现的「星屿」及其竞品名称均为虚构，所有数值由系统按固定模板生成、 走真实判定与统计规则，但不来自任何真实模型调用，不与真实检测记录混用、不计入任何运营统计。