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Penfolds/奔富 BIN707赤霞珠红葡萄酒

标准类目待归SPU-D74CA5028B644B
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待确认收录
类目
待映射
AI 观测
48 条有效回答 · 6 个模型
更新
2026-11-01

AI 表现

48 条唯一回答 · 6 个模型 · 2026-11-01 起
AI 识别率2.1%1 / 48 条回答出现了本商品的具体型号
明确推荐率0%0 条被明确推荐
观测回答488 类问题 × 6 个模型,已去重
覆盖模型6 个同一批问题分别向各模型提问

识别指回答里出现了本商品的具体型号(不只是品牌);推荐指模型在回答中明确建议选择它。 两者是不同的事件,「被提到」不等于「被推荐」。分母为去重后的唯一回答数。

各模型表现

同一批问题在不同模型下的差异
模型回答识别推荐推荐率
DeepSeek8000%
豆包8000%
腾讯混元8100%
Kimi8000%
MiniMax8000%
通义千问8000%

每个模型被问同一组问题。6 个模型里推荐数为 0 的,说明该模型在这批问题上没有主动推荐本商品, 不代表它否定这件商品。

消费者在问什么

按真实提问类型归纳,不生成场景标签
问题类型回答识别推荐
预算匹配610
品类入门600
替代推荐600
痛点避坑600
购买渠道600
口碑核实600
场景需求600
参数对比600

这些类别来自平台固定题组,不是从回答里「猜」出来的消费场景。某个类型下推荐为 0, 说明这类问题里模型没有点名本商品 —— 这通常比总体推荐率更有优化价值。

AI 原话与判定

共 1 条识别记录,下列为代表性摘录
  • 提及预算4000–4200 元买进口葡萄酒,这个价位能买到什么水平?有哪些具体型号值得看?
    腾讯混元预算匹配回答中的第 8 位
    查看模型原始回答

    结论:4000–4200元(单瓶或同款整箱均价)在进口葡萄酒里已能买到**名庄正牌副牌、顶级旧世界村级/列级、新世界旗舰**这类“高端日常喝或轻收藏”水平,不是顶级正牌但品质扎实。 具体型号参考: - 波尔多:**木桐副牌 Le Petit Mouton 2018/2019**(约3800–4100元),理由:名庄血统、易饮且有一定陈年力。 - 勃艮第:**Joseph Drouhin Gevrey-Chambertin 1er Cru**(约3500–4000元),一级园红,典型黑皮诺精细感。 - 澳洲:**Penfolds Bin 707 2018**(约4000元),赤霞珠旗舰,新世界重酒体代表。 - 意大利:**Marchesi Antinori Tignanello 2019**(约3900元),超级托斯卡纳标杆。 比较:旧世界(勃艮第/波尔多)更讲风土细腻,新世界(奔富)更浓烈直接;若想陈年选木桐副牌/ Tignanello,即饮选Bin 707。 注意事项: 1. 价含行货税费,平行进口可能便宜但无质保; 2. 确认年份与存储(避光、恒温),避免老酒状态差; 3. 该预算难买波尔多一级庄正牌(正牌通常8000+),勿信“低价正牌”。

原话为模型输出,未经改写;平台只做「是否出现本型号、是否被推荐」的判定与计数。 AI 回答属于模型观点,不是用户评价,也不构成对商品质量的结论。

AI 同时提到的品牌

同一条回答里出现的其他品牌

这是品牌级共现:统计的是同一条回答里是否同时出现该品牌,不是商品级替代关系, 也不代表 AI 认为它们互为竞品。精确到型号的竞品关系需要单独的商品级竞品分析。

商品档案

标准实体信息
品牌
奔富
标准类目
尚未归入标准类目
价格带
采集价格不可判定
型号
未提供
收录状态
待确认收录
更新时间
2026-11-01

实体身份以标准 SPU 编号为准;品牌与类目来自平台归一,可能与采集侧分类不同, 差异见下方「数据来源与质量」。

数据来源与质量

采集类目对照、价格口径、观测样本
采集类目
该商品没有可回链的采集记录
采集销量档
无
采集好评率
无
实体回链方式
未回链到采集记录
观测回答(去重后)
48 条
观测周期
2026-11-01 — 2026-11-01
覆盖模型
6 个
  • 价格:只给价格带,不给具体售价。采集来源是单品单值,同一商品不同规格、 装量、套装会落在同一档;≤0 与 >10 万的记录判为异常,不显示。
  • 销量:采集侧是分档字符串(如 10w-25w),不是精确件数,因此只展示档位,不做加总或排名。
  • 好评率:采集侧字段,未做跨平台归一,仅作参考,不参与任何评分。
  • 类目:平台标准类目是三级体系,采集侧是四级,粒度天然不同。 差异等级只说明「差多少」,不判定谁对谁错。
  • AI 观测:只使用平台自建公共观测(非客户委托检测)。同一商品被多次观测时, 按「平台 × 模型 × 题目」保留最新一次,不重复计数。
  • 数据性质:AI 回答是模型输出,不是用户评价,也不是外部网页信源; 平台不把它当作商品质量结论。