提及率：定义、计算与局限

提及率衡量固定问题集中，AI 回答出现品牌或人物名称的问题比例。名称出现即计入，无论是否带链接，因此提及率通常高于引用率。

定义与计算口径

分母为纳入统计的问题总数，分子为至少出现一次目标名称的问题数。同一问题内多次出现，分子只计一次。

采集与判定

1. 明确名称范围。把品牌名、别名、人名与机构名写成清单，避免漏计或重复计。
2. 区分名称与同名干扰。出现同名无关主体时不计入，并在记录中备注。
3. 标注表述方向。分为正面、中性、负面三档，仅用于观察，不并入提及率分子。
4. 记录名称写法。写法与实体页不一致时，单独进入口径正确率统计。
5. 定期复核别名。新增别名需同步清单，避免口径漂移。

数据来源与记录字段

记录来自提问记录表，字段包含问题编号、模型、时间、是否提及、是否带链接、表述方向、名称写法、截图路径。

与引用率共用同一批问题与同一时段，才能做组合分析。本站问题集为 30 问，按 6 个模型分别计算后再汇总，不把不同模型的结果简单相加。

局限与误读

• 提及不等于认可。被提到可能伴随负面评价，需结合表述方向阅读。
• 生成式回答存在随机性，单次结果不足以代表状态，建议同一问题重复提问并记录次数。
• 别名与简称覆盖不全时，提及率会被低估。
• 提及率无法反映提及位置，出现在结尾与出现在结论段的意义不同。

与其他指标的关系

提及率减去引用率，近似得到「只有提及没有链接」的部分，可用于判断是否需要加强可点击来源。

口径是否准确由口径正确率单独计量，两者不可合并。

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