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iAsk大模型认知洞察系统--让品牌看见AI如何谈论自己

更新时间 2026-11-03 18:33:23

大模型正在成为信息获取的常规入口。据CNNIC《生成式人工智能应用发展报告（2026）》，截至2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模已超过7亿，“问AI”是第一大使用场景。用户在购买决策前询问AI，得到的是一段综合全网公开信息后生成的回答。这段回答如何描述一个品牌、引用了哪些信源、是否包含负面表述，品牌自身往往无从知晓。

iAsk大模型认知洞察系统是新联财通在舆情监测业务基础上推出的大模型认知洞察系统，将品牌监测的范围从媒体与社交平台延伸至大模型。

▲ AI正在成为影响品牌认知的新阵地（数据来源：CNNIC《生成式人工智能应用发展报告（2026）》）

技术：数据从哪来，怎么保证可信

AI的回答发生在用户与AI的私密对话里，问题不公开，回答不公开，传统舆情监测覆盖不到。iAsk大模型认知洞察系统的做法是：自己去问、自己解析，再对照舆情大数据验证。

▲ iAsk的工作链路：矩阵提问、精准解析、联动舆情数据、多维洞察看板

科学设问。监测的起点不是品牌名，而是用户真实会问的问题。iAsk大模型认知洞察系统以新联财通的社媒数据与搜索数据为底座，双源交叉验证，还原用户真实在问什么；再按选购决策、使用体验、口碑评价等场景拆分关注点，讨论量与搜索占比量化呈现；按场景热度设计问题布局，输出问题决策报告，每一道题都有数据出处；最后由人工结合客户业务目标逐条复核，减少关键场景遗漏。

▲ 科学设问：社媒×搜索双源交叉，场景拆分，人工复核

持续监测。系统对豆包、DeepSeek、Kimi、元宝、百度文心、通义千问六大主流模型每日多次提问，多IP模拟真实用户行为。同一问题在不同模型、不同时间的回答存在差异，单次人工查询无法反映整体状况，持续采集是获得可比数据的前提。

四维打标。采集结果按提及、源引、情感、认知四个维度解析打标：品牌有没有被提到、回答引用了谁、评价是正是负、AI把品牌定义成什么，分别进入对应的数据层。

信源追溯。AI生成的每个答案都可以追溯到源头，引用文章可下钻关联新联舆情大数据，还原该文章的全网传播路径。20余年的媒体数据积累在这里发挥作用：高影响账号的识别、传播脉络的还原，依赖的是监测行业的老本行。

量化口径。提及表现以具体指标衡量：提及率、首位提及率、行业均值对比与主题维度下的排名。品牌在AI渠道中的呈现由此成为可测量、可比较的数据，而不是零散截图。

交叉分析。指标确定之后，分析在维度交叉处展开。以一次以新联财通自身为监测对象的地域×模型交叉分析为例：六大主流模型、七个城市、九个主题，6,002次提问、56,677条回答。同图呈现后，差异清晰可见——豆包在不同城市的提及率从33%到76%不等，通义千问的整体提及率仅为豆包的约五分之一。

差异会不会只是问题不同造成的？把问题集控制住再看：北京与上海有45个完全相同的问题，其中多个问题在北京的提及率为100%，在上海仅为25%。问法相同、时间相同、模型相同，差异依然存在——它来自模型在不同地域调用的信源结构，而不是提问本身。这类结论只有交叉数据能够支撑。

还有一层差异藏在指标之间。各地域的提及率最高相差7个百分点，首位提及率的差距却不足2个百分点。被提到和被首推是两回事：提及率衡量认知的广度，首位提及率衡量认知的强度。两者分开统计，才能避免把“偶尔被提起”误读为“被优先推荐”。

▲ 地域×模型提及率热力图，地域节点为提问IP位置

能力：一套系统，六个看板

提及表现，回答“答案里有没有你”。用户问“哪个好”时，品牌在六大主流模型中是否出现、与竞品相比排第几。从整体表现可下钻到具体问题，查看各品牌排名与原始回答，明确差异发生在哪里。

▲ 提及表现看板：品牌是否出现、与竞品的位次差距

认知画像，回答“AI把你定义成什么”。系统将AI对品牌的描述提炼为三层标签：领域画像看AI把品牌放在什么赛道，特征画像看AI用哪些词定义品牌，客群画像看AI认为品牌的客户是谁。品牌“想说的”和AI“正在说的”之间的差距，由此可以直接对照。

▲ 认知画像：领域、特征、客群三层标签

情感口碑，回答“负面集中在哪里”。正面、中性、负面提及分布按模型、按话题拆分；负面评价在哪些话题上反复出现，系统先发现、再通知，多渠道推送预警。口碑词云中的每个词都能回到原始回答，看具体语境。

源引分析，回答“AI的说法从哪来”。引用了哪些文章、账号和媒体平台逐一可见，不同模型的信源偏好差异也在此显现。哪类内容容易被AI采用、哪个平台的供给存在空白，为内容建设提供参照。

▲ 源引分析：引用文章、账号与媒体平台逐一可见

内容策略，回答“写什么、发在哪”。基于信源结构偏好，按内容方向预置推荐平台，结合内容方向、模型与应用场景给出内容建设建议。投放不再仅凭经验判断。

投放追踪，回答“发出去的稿件有没有被用”。上传已投放文章清单，系统统计两层指标：参考——文章被AI纳入考虑的次数；引用——文章被最终采纳进回答的次数。“大模型到底有没有引用我的内容”从模糊的猜测变成可量化的数据。

在六个看板之上，系统输出周期性的体检报告，并由专家围绕品牌表现、竞品差异与风险线索进行人工解读。系统负责持续看见，人负责看懂。

价值：对不同角色与场景意味着什么

市场看排名、品牌看定位、公关看来源、管理层看投入——不同角色看到的是同一套数据的不同切面。对应到具体业务场景：新品占位，先监测AI里有没有品牌的名字；同品竞争，看AI推荐里谁排在前面、差距在哪；认知校准，看AI把品牌定义成了什么；决策影响，看“哪个好”的答案如何左右选择；声誉守护，看负面、旧信息与错误说法是否还在被复述。

▲ 五类适合做AI监测的品牌场景

监测颗粒度决定结论的可靠性。同一品牌，只看豆包在北京的回答，提及率是72.6%；放到六大主流模型、七个城市里看，综合提及率是24.6%。单点数据不仅信息不全，还会系统性误导判断。AI渠道的品牌认知管理，前提是把抽样范围铺到足够广——这正是人工抽查难以完成、必须由系统承担的部分。

这套链路在实际服务中如何运转，可以看一个脱敏案例。某高端品牌希望建立高端定位，但传统监测只能覆盖社媒与新闻，看不到AI问答里的品牌认知：AI评价其“质感一般”，与品牌定位不符；竞品被AI推荐为高端首选，自己却排在第三。通过iAsk大模型认知洞察系统的介入后分两步：先监测诊断，基于品类核心客群关切设计问题，多平台监测AI回答，追溯信源后发现是旧传播稿件在持续影响AI对品牌定位的表达；再做优化决策，分析不同模型对品质、高端相关问题的信源偏好，并拆解竞品高端口碑的来源。项目周期内，品牌提及率位次从第3升至前2，负面率从8%降至3%以下，高端口碑词从缺失转为显著提升。