读懂品牌在 AI 对话 中的真实口碑
AI 正在成为用户认识品牌的第一窗口。Ai Looker 以对话次数、引用文章数、正面情感率三大核心指标为基石，构建覆盖情感分布、平台对比与语义溯源的全景口碑体系，让品牌的每一份情感反馈都清晰可量、有据可依。
对话次数引用文章数正面情感率平台对比
对话统计
统计向 AI 大模型发起的品牌相关问答总次数，衡量问答体量。
文章引用
统计 AI 问答过程中引用的相关文章数量，衡量参考内容丰富度。
情感分析
可视化呈现正面与负面情感占比，量化品牌口碑表现。
平台对比
对比文心、豆包、DeepSeek 等平台对品牌的情感评价差异。
数据量化
三大核心指标，读懂品牌 AI 口碑
从问答体量、内容参考到情感倾向，三大核心指标构成品牌在 AI 对话中的完整口碑体检报告，一眼看清情感全貌。
426
对话次数
系统向 AI 大模型发起的品牌相关问答总次数，数值越高，问答体量越大。
469
引用文章数
AI 大模型问答过程中引用的相关文章数量，数值越高，参考内容越丰富。
98.43%
正面情感率
AI 问答内容中的正面情感占比，数值越高，品牌正面口碑表现越好。
口碑洞察
情感分布与多平台对比
通过情感分布饼图直观呈现正负面比例，并按平台拆解各 AI 大模型的情感评价差异，快速定位口碑优势与风险来源。
精细洞察
情感关键词数据多条件筛选
深入每一条真实的品牌问答记录，按是否提及、涉及品牌、情感倾向、业务主题与投放平台多维交叉筛选，把海量对话沉淀为可执行的口碑洞察。
是否提及品牌涉及品牌情感倾向业务主题投放平台
技术支撑
领先的 AI 情感分析引擎
源自真实用户问答、每日持续运行、直取一手数据，让每一份情感评价都经得起推敲。
真实用户问答
从真实用户问答数据集中提取，还原受众实际询问 AI 时的情感反馈。
每日持续运行
每天运行每个跟踪的提示词，确保情感指标反映所有响应的真实平均值。
多平台覆盖
覆盖文心、豆包、DeepSeek、元宝等主流平台，全面捕捉情感差异。
口碑风险预警
及时发现负面情感来源与波动，第一时间响应潜在的品牌声誉风险。