做对了什么
把模糊的"提升品牌全网曝光"拆成可被监测、可被测量的 AI 可见度问题，用固定问题库和重复采样建立可信基线，而不是依赖一次问答的结论。
成果与复盘
项目结果
真实业务结果与项目复盘。
多家B 端企业客户进入试点
1203 轮重复采样形成的标准巡检
18 → 11内容优化策略输出 / 客户采纳（61%）
28 天周期复检并回流内容迭代
指标变化：品牌提及稳定率 28% → 38%，明确推荐率 12% → 17%，自有来源直接引用率 8% → 12%。
项目复盘
踩过的坑
早期把比例统计交给大模型，导致同一批样本输出不一致；也在需求澄清时一次性抛出过多问题，影响了推进节奏。
下一版怎么走
扩充数据源与品牌知识库、完善评测体系与难例回归、在关键链路上增加人工审核节点，并把复检周期与内容发布记录打通。