「我们可见性 45%，算好吗？」——没有基准，这个问题无法回答。这份基准来自我们对多个品类项目的观察和经验归纳，作为参照系使用，不是承诺值。你的行业竞争烈度、品牌阶段不同，合理区间会有偏移。
可见性基准
| 水平 | 可见性 | 含义 | |---|---|---| | 出局 | < 20% | 基本不在 AI 的候选池，客户问不到你 | | 在场 | 20-40% | 能被提到，但多在「其他选择」里陪跑 | | 合格 | 40-60% | 稳定进入推荐清单，多数问题下有你 | | 良好 | 60-75% | 主流问句下的常客 | | 领先 | > 75% | 品类默认答案之一 |
注意两点：
- 这是「核心问句池」的口径。如果池子里混了大量长尾冷门问句，数值会天然偏低——先保证问句池质量再看绝对值。
- 新品牌从 0 到 40% 通常需要 1-2 个月的持续内容供给；从 40% 到 60% 可能还要 2-3 个月。GEO 没有开关，只有水位。
平均答案位次基准
| 位次 | 用户感知 | |---|---| | #1 | 默认推荐，点击和信任的集中地 | | #2 | 强候选，比较时一定被讨论 | | #3 | 备选，需要差异化理由才被选 | | #4-#5 | 充数，存在感接近零 | | 未上榜但被顺带提及 | 好过没有，别指望转化 |
目标：平均位次 ≤ 2.0。如果你的均位是 3.5，优先攻「差一点就进前三」的问句，比从零攻新问句见效快。
推荐情感基准
| 情感分 | 描述 | |---|---| | 80+ | AI 主动为你说话（「闭眼入」「标杆」） | | 70-80 | 正面为主，带少量中性描述 | | 55-70 | 中性偏正，优点和注意事项并存 | | 40-55 | 中性，客观罗列无倾向 | | < 40 | 需要立刻排查负面信源 |
比总分更重要的是属性拆解：AI 在哪个属性上给你低分（价格？质量？售后？），那个属性就是内容纠偏的方向。一个 72 分但「价格偏高」属性拖累的品牌，比 65 分但各属性均衡的品牌更好救。
描述准确率基准
| 水平 | 准确率 | |---|---| | 危险 | < 85% | | 需关注 | 85-92% | | 合格 | 92-97% | | 健康 | > 97% |
指 AI 转述你的事实信息（参数、价格、品类、场景、公司信息）中正确的比例。这项没有「行业差异」——低于 90% 就说明全网关于你的信息有系统性错误在传播，优先级高于可见性提升。
信源构成参考
一个健康的信源结构（按域名去重统计 AI 引用来源）：
- 社区问答类：25-40%（知乎等）
- 测评 / 导购类：20-35%
- 官网与百科：10-20%
- 电商详情页：10-20%
- 其他（视频、社媒、新闻）：10-25%
诊断信号：
- 官网占比过高（> 40%）：说明 AI 只认你的自述，第三方声量不足——可信度反而低
- 测评类为 0：你在横评战场完全缺席，商业型问句很难进前三
- 某单一域名占比 > 50%：命脉握在一个信源手里，它翻车你跟着翻车
环比健康度
- 周环比可见性波动 ±5pp 以内：正常噪声
- 连续两周同向变动超 10pp：真实趋势，要归因
- 单日暴跌超 20pp：先查自己（抓取失败？引擎故障？），再怪算法
按品牌阶段调整预期
| 阶段 | 合理目标 | |---|---| | 刚起步（0-3 个月） | 可见性进入 20%+，描述准确率 95%+ | | 成长期（3-12 个月） | 可见性 40-60%，均位进前三 | | 成熟期（1 年+） | 可见性 60%+，均位 ≤ 2，情感 75+ |
怎么用这份基准
- 先跑满 14 天数据再对照——样本不足时这些数字会骗人
- 每次汇报带三个数：可见性、均位、情感分，各对照基准
- 每月重估一次问句池：池子变了，基准对照就失效了
- 把「描述准确率」当成质量红线单独跟踪，它不随竞争波动，只反映你自己的信息治理水平