單輪觀測報告 第29輪 2026-10-16

ChatGPT Perplexity Gemini |歷史觀測共29輪

我們模擬不同使用者、透過真實瀏覽器環境(非API),向各AI平台提出相同問題:

請推薦貓砂品牌

我們記錄各平台的完整回答,以及各品牌在不同平台中的曝光與推薦情形。

拿到這份報告,先看哪裡?3分鐘學會判斷:你的品牌是真熱門,還是剛好被抽到
報告怎麼看 →
四大指標
共識分數總成績(0~100)由下面兩項得出
由
出現次數AI知不知道你(3則回答中幾則提到)
與
平均排名被提到時,AI把你放在哪裡
得出
另外還有
穩定度單輪看不出來,月報才有
第1章共識分數與排名誰被AI排在前面?指標:共識分數・出現次數・平均排名
3
AI共識品牌數
出現≥2個AI
0%
全平台一致率
所有AI都提及
59%
前三名共識占比
相對共識集中度
+2
本輪新進榜
vs上輪觀測
大幅變動
名單穩定度
整份榜單vs上輪觀測
1臭味滾
57共識分數
2/3出現次數
#2.5平均排名
月報才有穩定度
1Ever Clean 藍鑽
57共識分數
2/3出現次數
#2.5平均排名
月報才有穩定度
3汪喵星球
50共識分數
2/3出現次數
#3.5平均排名
月報才有穩定度
🥇 前三名解讀

本輪前3名合計拿下全部共識分數的59%,臭味滾、Ever Clean 藍鑽同以57分並列第1名。

臭味滾、Ever Clean 藍鑽並列第1名,共識分數都是57分,但組成方式不同:臭味滾(最佳名次第2名、2個平台、上榜2次)、Ever Clean 藍鑽(最佳名次第1名、2個平台、上榜2次)。

計分是先比共識分數、分數同分再比平均排名,平均排名也相同時就直接並列,不會為了排出唯一名次硬分高下。

🏆 AI共識排行榜 共8個品牌
共識分數 由 出現次數 與 平均排名 得出看計分方式

分數代表「AI有多常把這個品牌排在前面」。

每次回答中名次愈前面分數愈高(第1名10分,遞減至第10名1分,10名以後不計分),全部加總後換算成百分制;分數完全相同時,以平均排名較前者排在前面。

詳細說明→

手機請左右滑動查看表格→

排名品牌共識分數與上期出現次數平均排名
1臭味滾
也曾出現為:臭味滾 ODOUT
57
+10(47→57)2/3(67%)
GemPplx
#2.5
1Ever Clean 藍鑽
也曾出現為:藍鑽(Ever Clean)
57
-3(60→57)2/3(67%)
GemPplx
#2.5
3汪喵星球
50
-43(93→50)2/3(67%)
GemPplx
#3.5
4Arm & Hammer
也曾出現為:Arm & Hammer 鐵鎚牌 / Scoop Away
30
+17(13→30)1/3(33%)
Gem
#2.0
5怪獸部落
27
-13(40→27)1/3(33%)
Pplx
#3.0
6毛孩時代
23
新進榜1/3(33%)
Gem
#4.0
7金三萬花生砂
也曾出現為:毛怪樂園 金三萬
20
新進榜1/3(33%)
Gem
#5.0
8Pidan
也曾出現為:pidan
13
-17(30→13)1/3(33%)
Gem
#7.0

以上是單輪觀測結果,整個月跨期累計和完整的品牌名單,請進一步參閱SIGO貓砂指數報告。

📖
報告怎麼看同樣30分,一個該補曝光,一個該補排名。用3個數字判斷你該先補哪一塊 →
📈 本輪變化 與上輪觀測比較

本輪有2個品牌新進榜、4個掉出前15名。

進出榜是排行版圖移動最直接的訊號,比名次上下幾名更值得先看。

🆕 首次進榜(前15名)
毛孩時代
金三萬花生砂
📉 掉出前15名
Cat’s Best 凱優
Reed Brand
超凝小姐
路易貓砂
▲ 共識度上升最多
Arm & Hammer +17分(13→30)
臭味滾 +10分(47→57)
▼ 共識度下降最多
汪喵星球 -43分(93→50)
Pidan -17分(30→13)
怪獸部落 -13分(40→27)
品牌排名正在變動?

單輪觀測難以判斷是短期波動,還是長期趨勢。SIGO指數透過整月多輪觀測,追蹤名次波動與逐輪變化,掌握AI推薦版圖的長期走向。

📋 本輪觀測摘要

臭味滾與Ever Clean藍鑽同以57分並列第一,上期居首的汪喵星球掉到50分,它在Perplexity被排第1、在Gemini卻掉到第6名。

ChatGPT這回只談挑選條件,沒點名任何品牌。

而8個上榜品牌裡只有3個同時被兩個平台提到,5個是單一平台限定。

被AI直接點名推薦的只有Ever Clean藍鑽,其餘多半停在有說適合誰的程度。

💡 本輪發現
›汪喵星球和臭味滾同樣被2個平台提到,分數差7分全來自名次:Perplexity第1、Gemini第6。
›兩個有給名單的平台切法不同,Perplexity依砂材類型分類,Gemini依使用情境與需求分類。
›毛孩時代、金三萬花生砂本期新進榜,兩者都只出現在Gemini,毛孩時代還只是被提到名字。
›ChatGPT這次停在除臭力、粉塵、凝結力、帶砂量、價格這些挑選條件上,沒給出品牌。
第2章穩定度這個名次,是每次都有,還是碰運氣?單輪觀測看不出整月起伏,月報才有
想看整個品類的長期推薦格局?

單輪觀測看當下,完整月報看整體趨勢。

📊 全品牌穩定度總表:看哪些品牌穩定被推薦,哪些只是偶爾出現
🔀 三大AI平台拆解:找出不同AI的推薦差異與品牌缺席
🔗 AI引用來源分析:了解AI推薦背後引用了哪些內容與網站

查看觀測整個月的SIGO貓砂指數→

第3章出現次數和平台差異換一個AI問,答案還一樣嗎?各平台各自的出現次數與名次
📊 各AI推薦差異 前8名
本期解讀

臭味滾與汪喵星球同樣被2個平台提及,共識分卻差7分(57比50)。

兩者廣度相同,分數差距完全來自名次。

汪喵星球的名次落差很大:在Perplexity排第1名,在Gemini掉到第6名。

它的分數不是被全面壓制,是被Gemini這一個平台拉低的。

相對地,臭味滾平均排名2.5、汪喵星球平均排名3.5。

本輪8個上榜品牌中,有5個只有單一平台覆蓋。

這張表怎麼讀看說明

表中數字是該品牌在該平台被排到的名次,✓代表有被提到但沒有進入推薦順序。

品牌ChatGPTPerplexityGemini覆蓋
臭味滾✗#2#32/3
Ever Clean 藍鑽✗#4#12/3
汪喵星球✗#1#62/3
Arm & Hammer✗✗#21/3
怪獸部落✗#3✗1/3
毛孩時代✗✗#41/3
金三萬花生砂✗✗#51/3
Pidan✗✗#71/3
#1 該平台把品牌排在第幾名(前三名深色)✓ 回答有提到,但沒有進入推薦順序✗ 該平台完全沒有提到
第4章推薦力度被AI推薦,還是只是被提到?AI判讀:直接推薦/看情況推薦/只是提到
🎯 AI只是提到,還是有推薦? 同一則回答裡的三種待遇
本期解讀

本次8個上榜品牌中,1個被AI直接點名推薦,6個是「符合某個條件才推薦」,1個只是名字有出現。

各平台整理推薦名單的方式:Perplexity用「依砂材類型分類」、Gemini用「依使用情境與需求分類」。

三種待遇怎麼分看說明

被AI提到,不代表被AI推薦。

被寫進「最推薦的就這幾個」、被說「有這種需求可以選它」、還是只把名字列在表格裡,是三種差很多的待遇——但在名次上看起來都只是「有出現」。

直接推薦AI 講到最後直接點名的,像是「最推薦的就這幾個」「真的要選就選它」
看情況推薦AI 有說它適合誰,像是「有這種需求可以選它」,但最後沒有特別點名
只是提到名字有出現在清單或表格裡,但 AI 沒說它適合誰,最後也沒有點名

手機請左右滑動查看表格→

品牌最好的待遇GPTPplxGemAI說它適合誰
臭味滾看情況推薦✗看情況推薦看情況推薦豆腐砂(Pplx) 住公寓想沖馬桶(Gem)
Ever Clean 藍鑽直接推薦✗看情況推薦直接推薦礦砂(Pplx) 新手、預算足夠首選(Gem)
汪喵星球看情況推薦✗看情況推薦只是提到豆腐砂(Pplx)
Arm & Hammer看情況推薦✗✗看情況推薦省荷包高CP值(Gem)
怪獸部落看情況推薦✗看情況推薦✗豆腐砂(Pplx)
毛孩時代只是提到✗✗只是提到—
金三萬花生砂看情況推薦✗✗看情況推薦住公寓想沖馬桶(Gem)
Pidan看情況推薦✗✗看情況推薦貓咪對豆腐砂接受度不高(Gem)
📖
報告怎麼看排第2,卻從沒被AI推薦過?檢查你的品牌拿到的是哪一種待遇 →
第5章背後原因AI為什麼這樣排?資料:討論焦點・引用來源・品牌描述
🔍 AI回答重點 AI最在意的評估面向
凝結力2價格考量1帶砂量1粉塵1多貓家庭適用性1除臭力1貓砂品牌推薦1新手購買建議1礦砂1豆腐砂1

顏色越深代表出現頻率越高

✨ 新出現的回答重點
價格考量帶砂量粉塵多貓家庭適用性新手購買建議
📖
報告怎麼看你的品類,AI在讀誰的內容?尿布官網只占9%,POS系統卻占84% →
🏷️ AI如何描述品牌
臭味滾
被描述為極細抗臭豆腐砂,Gemini歸在住公寓想沖馬桶的情境
Ever Clean 藍鑽
回應中歸類為礦砂代表,被說成新手預算足夠時的首選
汪喵星球
被描述為加入益生菌的條型豆腐砂,Perplexity歸在豆腐砂類
Arm & Hammer
回應中歸類為好市多大容量礦砂,被說成省荷包高CP值選項
怪獸部落
Perplexity回應中歸在豆腐砂可試的品牌之一
毛孩時代
Gemini回應中僅被列入原礦砂名單,未說明適合對象
金三萬花生砂
被描述為花生殼植物砂,歸在想沖馬桶的使用情境
Pidan
回應中歸類為豆腐混礦砂,被說成貓咪不接受豆腐砂時的過渡選擇
第6章原始證據親眼看AI怎麼回答截圖・完整回答
🧩 AI回答形式 共2次畫面曝光

本輪觀測沒有出現地圖卡片、商品卡片或比較表格。

Perplexity和Gemini標示了來源徽章,直接連到引用的網站。

這種介面差異只有用真實瀏覽器觀測才看得到——單純呼叫API只會拿到純文字答案。

📸 AI實際回答畫面 AI回答首屏截圖
ChatGPT
請推薦貓砂品牌
請推薦貓砂品牌
Perplexity
請推薦貓砂品牌
請推薦貓砂品牌
Gemini
請推薦貓砂品牌
請推薦貓砂品牌
📄 AI完整回答 點擊展開各題原始回答

AI回答完整保留,僅做排版以利閱讀,全部未經增刪修改;商品卡片、地圖等互動元件僅轉錄其文字資訊,原始樣貌可參照截圖。

ChatGPT
請推薦貓砂品牌

我會先看你最在意的是 除臭力、粉塵、凝結力、帶砂量,還是 價格。

沒有一款貓砂適合所有貓咪,尤其是多貓家庭、容易打噴嚏的貓,以及不喜歡踩砂觸感的貓,適合的選擇可能不同。

先推薦這幾種貓砂

(本回答為節錄版本)

Perplexity
請推薦貓砂品牌

可先從這幾個品牌挑:豆腐砂可試汪喵星球、臭味滾或怪獸部落;礦砂可試藍鑽(Ever Clean)。

怕粉塵可優先選豆腐砂或木薯砂;新手建議先買小包裝,觀察貓咪是否接受。

womenshealthmag+1

Gemini
請推薦貓砂品牌

選擇貓砂時,主要需要考量材質(礦砂、豆腐砂、木屑/紙砂等)、粉塵多寡、除臭力以及是否方便清理(如是否可沖馬桶)。

綜合各大社群平台(如 PTT、Dcard)的貓奴真實回饋與熱銷口碑,以下為您整理出幾款不同材質的高人氣貓砂品牌推薦:

一、 礦砂類(凝結力最強、最符合貓咪天性)

礦砂的觸感最接近貓咪在大自然的天性,踩踏舒適、包覆性與凝結力通常是所有材質中最好的。

  • Ever Clean 藍鑽(強效低敏除臭貓砂)
    • 特色:業界長青樹與口碑天花板。採用高密度礦砂搭配活性碳技術,除臭力極強,對排泄物異味的抑制非常有感。
    • 優點:凝結扎實、不易碎裂,粉塵在礦砂中也控制得相對出色。
    • 缺點:價格偏高,且重量較重。
  • Arm & Hammer 鐵鎚牌 / Scoop Away(超凝結貓砂)
    • 特色:好市多(Costco)常見的熱銷大容量礦砂。
    • 優點:性價比極高(大包裝換算下來非常便宜),凝結力好。
    • 缺點:香味通常比較濃郁(部分貓咪或飼主可能會介意),粉塵量中等。
  • 臭味滾 ODOUT 礦砂 / 毛孩時代 原礦砂
    • 特色:主打無香精、低粉塵的在地/專業寵物品牌礦砂。
    • 優點:重視無毒與嗅覺友善,減少人工香味對貓咪呼吸道的刺激。

二、 豆腐砂 / 混合砂類(輕量、可沖馬桶、少粉塵)

豆腐砂由豆渣或植物纖維製成,最大優點是重量輕、對租屋族或不想追垃圾車的人非常友善(多數可直接沖入馬桶)。

  • 臭味滾 ODOUT 1.5mm 極細抗臭豆腐砂
    • 特色:Dcard 與 PTT 討論度極高的常勝軍。
    • 優點:採用 1.5mm 極細條狀,改善了傳統豆腐砂踩起來刺腳的缺點;凝結速度快、除臭持久且沖馬桶順暢。
  • 金三萬花生砂
    • 特色:以天然花生殼與植物纖維製成的創新植物砂。
    • 優點:帶有自然的植物清香、無人工香精;吸水力與凝結表現極佳,且不易黏在貓砂盆底部,在社群上獲得極高評價。
  • 汪喵星球 益生菌消臭豆腐砂
    • 特色:加入好菌抑制異味的知名條型豆腐砂。
    • 優點:粉塵少、不易帶出砂,吸水力穩定,是許多多貓家庭的常備選擇。
  • pidan 混合豆腐砂
    • 特色:以豆腐砂混和少許細小礦砂的「混合砂」。
    • 優點:兼具豆腐砂的輕量與礦砂的高凝結力,能改善純豆腐砂有時候包覆性不足的缺點,貓咪適應度通常很高。

💡 新手選購快速指引

  • 如果你是新手、預算夠、追求極致除臭且家裡空間夠搬運 ➔ 首選 Ever Clean 藍鑽礦砂。
  • 如果你想省荷包、追求高CP值大容量 ➔ 可選好市多的 鐵鎚牌礦砂。
  • 如果你住公寓、不想追垃圾車、希望可以沖馬桶 ➔ 推薦 臭味滾極細豆腐砂 或 金三萬花生砂。
  • 如果貓咪對一般豆腐砂接受度不高 ➔ 建議嘗試 pidan 等混合砂,過渡期會最順利。

想知道不同材質貓砂(如礦砂 vs 豆腐砂)的優缺點比較嗎?

(本回答為節錄版本)

🔬 我們如何進行本輪觀測

本報告運用SIGO自主研發的AI觀測技術,以真實瀏覽器環境進行觀測,而非僅透過API擷取模型回覆,盡可能貼近一般使用者的實際使用情境,更真實地呈現品牌在AI中的曝光與推薦表現。

觀測過程會模擬不同使用情境,向各AI平台提出相同問題,完整記錄回答內容、引用來源、品牌提及情形與推薦理由,再進行交叉分析與整理。

由於AI的回答可能受到模型版本、個人化設定、登入狀態、地區、時間及系統更新等因素影響,因此本報告反映的是觀測期間的實際結果,而非永久固定的答案。

AI正在推薦什麼品牌?

SIGO每週把最新的AI推薦觀測整理給你。
新出現的品牌、推薦排名的變化、AI正在看重什麼?

追蹤SIGO觀測

SIGO觀測是一個獨立的AI推薦觀測機構,持續記錄ChatGPT、Gemini、Perplexity等AI平台在回答消費者提問時,實際提及與推薦了哪些品牌。

我們觀測的對象是整個產業與品類內的所有品牌,而不是單一品牌自己的表現,就像媒體記錄市場動態,而不是幫特定公司做自我檢測。

多數AI能見度工具是品牌方拿來查看自己在AI中的曝光狀況,SIGO觀測的角色不同:我們持續掃描每個品類中所有主要品牌被AI提及的情況,建立跨品牌、跨期的完整觀測紀錄。

SIGO觀測採用大量真實瀏覽器環境搭配台灣本地網路進行觀測,以固定方法與固定週期產出品類指數與觀測報告,讓任何人都能看見整個產業的AI推薦格局,而不只是單一品牌的片面數據。

因為真實環境、真實瀏覽器,就等於是真實網友實際問AI看到的答案和畫面,而不是一般串API跑出來的答案。

國內外多數AI能見度工具是透過API直接呼叫模型取得回答,但API回傳的內容與消費者在ChatGPT、Gemini、Perplexity等介面上實際看到的畫面並不相同,且會因為API使用的模型不同,差距更大。

真實介面中的購物卡片、引用來源、在地化價格與品牌排序,往往是API呼叫無法完整重現的層面,API觀測與真實環境觀測,測量的其實是兩種不同的對象。

SIGO觀測選擇採用大量不同用戶的真實瀏覽器環境進行觀測,搭配台灣本地網路環境執行查詢,記錄的是台灣消費者打開AI對話視窗時,實際會看到的推薦內容。

這個選擇讓觀測結果更貼近消費者的真實體驗,也是SIGO觀測與多數API觀測工具在方法論上的根本差異。

一般AI能見度檢測工具的邏輯是查詢自己的品牌,測量的原點永遠是你自己。如果品牌已經進入AI的回答,工具看到的是你的表現;如果尚未進入,看到的其實是別人的位置。

SIGO觀測從一開始就以第三方角度觀測整個產業,如實呈現業界現況,已經進入答案時參考價值更高,尚未進入時則能掌握業界趨勢。

除了以品牌為主角的觀測報告,SIGO觀測還提供跨產業視角的內容:趨勢洞察報告鎖定多個議題,記錄各產業話題的變化方向;SIGO指數報告則把品類內的觀測數字彙整成單一指數,呈現整體AI推薦環境的走勢。

這些內容幫助你掌握的不只是單一品牌的位置,而是整個商業環境的脈動。

可以。只要品牌所屬的品類在SIGO觀測範圍內,你的品牌就會持續被收錄,累積出現次數、涵蓋品類與最新一次收錄紀錄。如果你的行業或產品品類尚未涵蓋,也歡迎告訴我們,這是SIGO觀測擴充品類時重要的參考依據。

每個有進入觀測範圍的品牌都有專屬的品牌頁面,在AI答案中的表現若通過一定的門檻,我們會生成專屬的品牌檔案,彙整上月全月觀測數據,把該品牌在各品類中的AI推薦排行整理成單一頁面:涵蓋品類數與觀測次數、各品類的名次與AI推薦分數、名次波動與競爭品牌脈絡、AI在回答中如何描述這個品牌、以及所有提到這個品牌的相關報告列表,都會完整呈現。

需要提醒的是,SIGO觀測不是為單一品牌量身打造的檢測服務,我們記錄的是整個品類內所有品牌的表現,你的品牌只是其中之一。這個角度反而更有價值:你看到的不只是自己有沒有被AI提及,而是在同一個品類中,哪些品牌被提得多、哪些正在流失能見度,這些對照才是判斷自己實際處境的關鍵依據。

SIGO觀測的內容分成兩層。基礎層是持續產出的觀測報告,包含記錄各產業品牌實際被AI推薦情況的AI推薦觀測報告、觀察各產業話題與變化的AI趨勢洞察、以及彙整單一品牌在AI推薦中出現紀錄的品牌檔案,這三類報告構成SIGO觀測資料庫的核心。

在基礎層之上,SIGO各品類指數彙整上個月該品類的所有觀測,呈現推薦集中度與穩定度的變化;針對區域性比較強的品類例如台北補習班,則有區域性AI推薦榜來觀察在地品牌推薦情況,不計入總指數。

每期各品類指數再彙整為SIGO總指數,呈現整體AI推薦環境的變化方向,讓單一觀測數據最終串接成可長期追蹤的產業指標。

AI推薦觀測報告
記錄AI在各產業、各品類實際推薦了哪些品牌
AI趨勢洞察
觀察AI回答中的產業話題與市場變化
品牌檔案
累積單一品牌在不同品類、不同時期的AI出現紀錄
↓
SIGO各品類指數
將一段期間內的品類觀測累積為指數,觀察品牌推薦集中度與穩定度的變化
↓
區域性AI推薦榜
觀察特定地區的AI品牌推薦情況及其跨期變化
不匯入總指數
SIGO總指數
彙整各品類指數,觀察整體AI市場推薦環境的變化方向

我們的觀測題目都是以推薦意圖為核心的固定提問。因為「推薦」是消費決策前最高頻的查詢組合之一,也是品牌方最重視的關鍵字,可以視為品牌在AI市場中的「聖杯」:能夠穩定進入推薦名單,代表品牌已經具備一定程度的市場認知與AI推薦優勢。

此外,跨期比較要求題目恆定,題目一旦變動,數值的升降就無法區分是AI推薦傾向改變,還是提問方式改變。

平台選擇的依據是台灣使用者的實際接觸範圍,而非模型本身的技術評價。

SIGO記錄的是消費者可能真實接收到的推薦內容,因此納入標準是普及程度,不是能力排名。

ChatGPT在台灣的一般使用者滲透率最高,是多數人第一個接觸的AI對話工具。

Gemini依託Google既有的服務入口,在搜尋與行動裝置端擁有廣泛的自然觸及。

Perplexity則是兩大巨頭之外知名度最高的獨立平台,在資料查找與報告寫作場景中有明確的使用族群,而因其預設會先搜尋再回答,所以是GEO操作的重要參考平台。

其他平台目前不納入,原因各異。

Grok的主要入口X.com在台灣屬於相對小眾的社群平台,一般消費者接觸機會有限。

Claude在技術與網路社群中知名度高,但在一般消費族群中的普及程度尚未達到同等水準。這些判斷會隨市場變化重新評估,平台名單並非永久固定。

觀測平台的增減將視使用者接觸範圍的實際變化調整,任何調整都會在方法學說明中記錄變更時點,並在指數計算上維持前後期的可比處理。

五種內容對應五種不同的觀測單位:單次、跨期、地區、品牌、產業。理解差別最快的方式,是看它們各自回答什麼問題。

觀測報告:某一次觀測看到了什麼

以品類為單位,每次觀測完成即發布,記錄該次三個平台各自給出的品牌名單與排序。觀測序號累計不重置,是可回溯的原始記錄。

SIGO指數:跨期彙整和分析,展示這個產品類別的推薦格局如何變動

以品類為單位,將整月多次觀測結果彙整為單一數值,並以基期正規化。指數頁提供跨期比較、排名變動、平台間分歧來源等解讀,回答的是趨勢問題而非單次問題。

SIGO指數詳細說明

地區排行榜:同一服務在不同城市的推薦差異

適用於推薦結果會因地區而異的服務型品類,採城市層級分眾。排行榜為獨立產品,不納入SIGO總指數計算,避免地區樣本影響跨品類可比性。

品牌檔案:單一品牌在各品類的表現軌跡

以品牌為單位橫向彙整,呈現該品牌的歷史表現、被提及的品類分布、以及推薦來源結構。品牌檔案是查詢入口,觀測報告與指數則是它的資料來源。

被AI提及過的品牌不會自動建立檔案,需通過穩定度門檻,避免名單灌水而失去參考價值。

趨勢洞察:AI如何回答這個產業的消費疑問

以產業為單位,提出五題開放式問題,涵蓋風格趨勢、預算配置、選購考量等消費者實際會問的內容,記錄三個平台的完整回答並交叉分析。

洞察觀察的是論述內容而非品牌名次,因此不產生分數,也不進入指數計算。它回答的是AI對整個產業的認知框架正在如何移動。

五者的關係

觀測報告與趨勢洞察是兩條並行的原始層,前者問品牌,後者問議題。指數與品牌檔案都由觀測報告彙整而來,方向不同:指數往時間軸縱向累積,品牌檔案往品牌橫向收攏。地區排行榜自成一套,與總指數各自獨立。

不會,這也不是SIGO觀測要做的事。SIGO觀測的角色是記錄與呈現AI實際推薦了哪些品牌,而不是介入或改變AI的推薦結果,這個角色分際是SIGO觀測公信力的基礎。

不過,看得懂數據本身就有價值。

透過品牌檔案與品類指數,你可以清楚看到自己在哪些平台、哪些品類中被提及,AI又是用什麼方式描述你的品牌,這些觀測結果能幫助你判斷目前所處的位置,以及該採取的行動。

每份報告裡的共識分數、出現率、穩定度、SIGO指數,量的是不同層面的東西:

共識分數看AI多常把品牌排在前面。

出現率看AI提不提到這個品牌。

穩定度看提到的時候名次可不可靠、穩不穩定。

SIGO指數則是跨期統計和分析,方便掌握市場真正的變化。

共識分數 = 結果
出現率、覆蓋平台、平均排名 = 組成這個結果的細節
名次區間、穩定度 = 這個結果到底穩不穩

這幾個指標搭配著看,才能判斷一個品牌是穩定站上前段班,還是少數幾次剛好衝到前面。

完整說明與計算邏輯,可以參考SIGO觀測數據與排名說明大全。

最常見的誤會,是只憑感覺比較兩個品牌的曝光狀況,結果被公式的乘法效果搞混了。

共識分數其實可以拆解成:

共識分數(%)=出現率(%)×(平均每次出現拿到的積分÷10)

這代表出現率其實是分數的天花板:不管一個品牌每次出現時排名多好,只要出現率不夠高,分數就是衝不上去——因為公式把「沒出現的那幾次」算成0分,一起攤進分母裡。

舉個例子,同樣觀測10次:

品牌C:出現9次(出現率90%),但每次都排第9名(2分)→ 積分9×2=18分 → 共識分數18分。

品牌D:只出現4次(出現率40%),但每次都排第1名(10分)→ 積分4×10=40分 → 共識分數40分。

品牌D出現的次數比品牌C少一半以上,共識分數卻是品牌C的兩倍多。乍看「品牌C幾乎每次都出現,應該比較強」,但因為排名一直在後段,分數反而被拉低;品牌D雖然常常缺席,但只要出現就是第一名,含金量高,分數就上得去。

所以看到兩個品牌「感覺條件差不多」但分數差很多的時候,先分別去看它們的出現率和平均排名這兩個數字,答案通常就藏在這兩個數字的落差裡,不是共識分數算錯了。