07-1 · 指标体系：Share of Model 与 Share of Voice
一句话：别再只盯排名/点击——核心问题是”当 AI 谈到你的类目时，多大比例提到 / 引用你（vs 对手）”。 本页定位：《测量规范·上篇——指标定义》。把”看哪些数”锁成精确、可复算、可辩护的口径；采样怎么跑见下篇 07-2-采样方法论与统计可靠性。两页合为对内的产品测量 schema + 对外的”我们怎么测”透明依据。
🎯 为什么要”规范”而不只是”指标”
平台型 GEO 服务的生死线是方法论可辩护性——客户问”这个 SoV 怎么算出来的、为什么可信”，答得上才专业。规范 = 冻结的公式 + 冻结的计数口径 + 冻结的采样协议，任何分析师/任何一次跑批都得同一口径，趋势才可比、数字才敢上”法庭”。
三层指标
| 层 | 指标 | 计量对象 |
|---|---|---|
| 出现（提及类） | Share of Model / Share of Voice（提及份额）、提及率、情感、位置/显著度 | 文本里被”谈到/推荐” |
| 引用（链接类） | 引用率 / 被引频率、引用位置、被引来源是谁 | 带链接/明确来源归属 |
| 业务 | AI 引荐流量、转化、暗流量估计 | 见 07-3-归因-从AI引用到流量转化 |
提及 vs 引用是两套分别计数的东西——机制辨析见 02-6-引用vs提及。
📐 指标公式（本所采用标准 · 分平台计算）
记号：在某平台、某查询池上，单个观测= 一次
(prompt × run)的 AI 回答。N= 查询池题数，M= 每题重复次数，有效观测n = N×M（采样参数见 07-2-采样方法论与统计可靠性）。
| 指标 | 公式 | 口径要点 |
|---|---|---|
| 提及率 Mention Rate | 含品牌提及的观测数 / n | 单观测内多次提及计 1（出现/未出现的二元） |
| Share of Voice / SoM | 你的提及观测数 / 类目内全部品牌提及观测数之和 | 对比性指标；分母 = 你 + 所有竞品；可按显著度加权（见下） |
| 引用率 Citation Rate | 含你被引(带来源归属)的观测数 / n | 引用 ⊂ 提及；无来源归属不计引用 |
| 被引来源分布 | 各来源域被引次数 / 总被引次数 | 喂”引用源解剖”（→ 05-3-竞品与SoM基线分析） |
| 情感分 Sentiment | Σ(单提及情感∈[-1,+1]) / 提及观测数 | 仅在”提及”子集上算；正/中/负三档→映射数值 |
| 显著度加权 SoV（可选） | Σ(你提及×位置权重) / Σ(全类目提及×位置权重) | 位置权重：首位/被推荐 1.0、列表内 0.6、末尾/附带 0.3 |
| Citation Delta 引用落差 | 真实市场份额 − AI感知份额(SoV) | 揭示”被低估/高估”缺口；正=被低估=机会 |
⚠️ 位置权重 / 情感档值 / 显著度系数为本所默认约定（方向性、可调），不是行业真值——但一旦选定就冻结，换值要升版本号并标注断点。
🔢 计数口径（最易”定义漂移”的地方，逐条冻结）
- 何为一次”提及”：品牌名/已登记别名/常见拼写变体/子品牌归一化到同一实体后命中即算（归一化表随实体库维护，呼应 A1-实体识别与知识图谱）。
- 何为一次”引用”：回答中出现可点击来源或明确来源归属（“据 X 网站""[1]“）才计；纯文字提及不升级为引用。
- 各引擎引用”长相”不同（解析规则要分别写）：Perplexity 显式编号脚注；ChatGPT 行内链接/来源块；Google AIO 来源卡片；Gemini 链接附注——抽取规则按引擎适配（产品侧规则见 08-3-数据集成与自建采样）。
- 分析单元：先在
prompt级聚合M次 run（得每题的提及/引用概率），再到平台级聚合N题；绝不跨平台混表。
⚠️ 注意
- 分平台计：各平台是”各自的星球”，混在一起的仪表盘会误导 → 03-0-平台横向对比矩阵；平台集按优先级选 → 05-4-平台优先级与渠道组合。
- 报分布、不报点估计：单次结果不可靠，必带置信区间 → 采样与 CI 见 07-2-采样方法论与统计可靠性。
- 分离三件事：可见性 / 引用 / 情感——别揉成一个数。
- 阈值是约定不是真值：触发打法的阈值（如 SoV<X%）在 06-0-诊断到打法规则引擎 统一定义，可调但要冻结+记版本。
🧪 口径冻结声明（对外可出示）
本所对每个客户项目固定：指标公式 + 计数口径 + 归一化表 + 采样协议，并随交付物附”测量方法说明”。任何口径变更升版本号、标注生效日，变更前后不直接比较趋势——这正是区别于”截图当结论”的专业底线。
相关
- 概念 → 02-6-引用vs提及；采样协议（下篇）→ 07-2-采样方法论与统计可靠性
- 诊断 → A2-品牌提及 · A4-第三方共识源与提及来源鸿沟；打法选择 → 06-0-诊断到打法规则引擎
- 基线分析 → 05-3-竞品与SoM基线分析；产品侧自建/抽取 → 08-3-数据集成与自建采样；工具 → 08-工具与技术栈
📌 关于本页（“成熟”级 · 测量规范上篇）：与下篇 07-2-采样方法论与统计可靠性 合为《测量规范》——既是内部产品的指标 schema，又是对客户的方法论透明依据。指标概念为业界共识；公式/权重/阈值为本所采用的标准约定（方向性、可调、但冻结+版本化）。