悦庭酒店

权威等级按白皮书 S/A/B/C 判定（条件见下方「等级怎么判的」）

C · 无权威

泛问进前 3

0%

细分场景命中

0%

信息准确性

33%

核心品类问题中几乎不被 AI 引用，处于权威池之外。 · 地理类提问（最细问到 地理-区级）全部没有提到你。

• 载体：能否被 AI 抓到 只有平台店铺页，没有自有官网（内容归平台，AI 引用的是平台页）
• 认知：AI 是否认识你 25 个问题里 5 个被提到（全是品牌词问题）；客户问「哪家好」时一次都没提到你
• 语料：有没有可引用内容 2 项 P0 内容缺口待补

不处理会怎样

悦庭酒店在 20 个获客问题里一次都没有被 AI 提到，同行最高被提到 41 次。这意味着潜在客户在 AI 里问「成都酒店哪家好」时完全看不到你，曝光机会整体流向了同行。

AI 有没有说错你

本段由 AI 基于上述公开数据生成（qwen-max）。本段由 AI 基于同一批公开数据生成，仅作解读参考；数据口径与免责说明见报告免责条款。

先修这两件（步骤在完整版）

• P0
  建立：官网（房型 + 价格区间）

  预计 2 天 · 具体改哪些字段、怎么验收在完整版

• P0
  确认并补齐：高德 / 点评 门店信息（地址、营业时间、电话、实拍图）

  预计 1 天 · 具体改哪些字段、怎么验收在完整版

为什么先修这两件、每件具体动哪里、补完怎么验收 —— 完整版逐条给，不占这页篇幅。

这个分数主要扣在「没有 AI 能读到的载体」上，不是你口碑不好 —— 补齐载体后的预期水平见第四节。

七类提问体检（白皮书 7 类 + 品牌词对照）

前 7 行是白皮书 7 类提问，决定权威等级；最后一行「品牌词」是对照 —— 问题里本来就有你的名字， AI 必然认得，不计入等级判定。

命中 = AI 回答里出现你的品牌名；「前 3 位」= 回答中你排在第几个被提到。 同城同行只在内部比对，对外一律匿名（同行 A / B / C）。

信息准确性核对（地址 / 营业时间 / 电话）

三项信息有 33% 的回答给出了具体值；地址、营业时间 在不同模型之间说法不一致（AI 读到的公开信息互相打架）。 这三项是 AI 判断「你是不是真实存在、值不值得推荐」的基础；说错或互相打架，采信等级会被压低。

AI 共识榜（同城同品类）

被 ≥3 个模型共同推荐的算「AI 共识头部」，共 3 家。

本次 5 个模型在 20 个获客问题里共点名 37 家同城同行。你未上榜（20 个问题里 0 个提到你）。

票数分布（被 N 个模型共同推荐的各有几家）：4 票 1 家 · 3 票 2 家 —— 具体是哪几家、各自出现在哪些问题里，在完整版。

稳定性：4 条关键问题各复问一次，两次推荐的名单重合度 71%。说明这批问题的结论相对稳定。

我们把 25 个真实提问 分别问了 5 个模型（deepseek-chat / doubao-seed-2-0-lite-260428 / ernie-5.1 / hy3 / qwen-max），共 91 次采样 · 采集于 2026-10-22 22:17 。25 个问题里有 5 个 被提到（任一模型提到即算）；按采样次数计 20/91 （22%）。 其中获客问题（不含品牌名的 71 次采样） 命中 0 次 = 0.0%（平滑后 1.4%，原始 0/71）； 品牌词问题命中 20/20 = 100%（问的就有你的名字，只作对照）。 单次采样会波动，趋势以 30 天复测为准。

跨模型一致性

5 个引擎的结论一致：获客 0.0%（0/71）· 品牌 100%（20/20），差异不足 0.5 个点，所以不画对比图。

同一批问题分别问不同模型：获客列才代表「客户问哪家好时会不会出现你」； 品牌词列几乎每个模型都是高分，因为问题里就有你的名字，不能当获客能力看。

哪类提问里完全没有你

还有 5 类场景未展示（含「榜单排名」「本地长尾」等高转化场景）。 完整版给出全部 7 类场景的对比。

AI 的答案提到哪些平台

这些是 AI 现在真正读到的位置；能不能被引用，取决于你有没有在上面留下结构化事实。

AI 原话（客户视角）

同城同行对比

同行名称已匿名；数字为本次提问中出现次数，不是搜索排名。被列出的同行都是你在这个城市 / 行业里会直接抢客的对手。

AI 声量份额（Share of Voice）

本次回答里一共出现 61 次品牌提及，其中「悦庭酒店」 20 次，占 33%； 同行合计 41 次。

口径：按本次 91 个提问的回答里出现的品牌名次数统计（同一回答里提两次算两次）； 没有同行样本时不计，避免出现「100%」的假象。

AI 在回答里一共提到了 6 个平台 —— 这些就是它现在真正读到的地方， 也是同行把内容铺上去的位置。完整版会逐个给出「这个平台该补什么、怎么补」。

完全缺席的提问类型：通用推荐、榜单曝光、知识引用、本地长尾。

AI 回答这类问题时，主要依据下面几项（按重要性排序）：

• 位置与交通

另有 4 项行业判断因子未展示（完整清单含权重与判定依据）。

AI 判断这个行业看什么

这个行业 AI 主要看 3 项信源：你已有 0 项， 1 项只有平台店铺页， 还有 0 项缺失。

缺的是哪几项、先补哪个、每项要几天、补完怎么验收 —— 在完整版里逐条给出。

你现在缺的，恰好是三件需要专业工具与持续投入的事 —— 不是「努力不够」。

按你现在的实测基线，补齐关键几块后，3–6 个月内 提及率与可抓取载体都有明确的提升区间 —— 具体区间、达成条件与复测口径在完整版。

我们不给「保证到多少」的空头承诺：区间按你的实测基线 + 行业经验值推导，并写明前提与复测方式。

数据来源：本报告只使用公开可访问的页面与 AI 引擎的实际回答，不读取你的后台、CRM 或未公开经营数据；同行名称对外匿名，报告不展示其真名。

个人信息：提交的手机号 / 邮箱仅用于交付报告与必要联系，加密存储、页面只展示脱敏结果；报告链接 30 天内有效，再次打开请用原链接，或在原浏览器重新提交 / 使用提交时的邮箱；换设备需联系顾问核实身份。你可要求查阅、更正或删除，方式见页脚联系方式。

采样与口径：本次为 25 个提问 × 按问题价值分配 2–5 个模型 = 91 次采样，属抽样观测而非全量；提及率主口径已剔除带品牌名的问题，并给出样本量与 95% 区间。单次采样存在波动，趋势以 30 天复测为准；部分采样会如实标注，不补假数据。

不承诺：不承诺排名位次、收录时间、被 AI 收录 / 引用 / 推荐，也不把提及率等同于销售额或线索量；报告中的区间为估算值。

责任边界：搜索与 AI 算法调整、竞争动作、站点自身故障、主体变更或违规处罚等不可控因素导致的变化，不属于效果考核范围。

完整规则见《隐私政策》《服务条款》《效果计量与免责口径》（见获客页页脚「法律与口径」）；争议以当期冻结快照与书面合同约定为准。本报告由系统自动生成，结论可回溯至逐条采样记录。