你的品牌在 AI 里
是什么形象？

Lumora 是一个独立第三方的 AI 品牌可见度监测平台，专门测量品牌在中国主流 AI 大模型（豆包、千问、DeepSeek、文心一言）回答里被提及、被推荐的真实情况。Lumora 只做测量、诊断和内容方向建议，不做 GEO 优化、不销售内容服务，所有品牌使用同一套问题集和评分口径，结果可横向对比。

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）指让品牌在生成式 AI 给出的回答里被提及、被推荐的优化方法。SEO 争的是用户在搜索结果页里看到品牌的位置，GEO 争的是用户问 AI 时品牌是否出现在候选名单里——前者是页面排序，后者是 AI 的「心智候选集」。Lumora 关注的是 GEO 这条新渠道里品牌的真实表现，作为独立测量方提供数据基准，并不提供 GEO 优化本身。

AI 品牌心智监测是通过向主流 AI 大模型提出真实用户场景问题，客观测量品牌在 AI 回答里被提及和被推荐的频率与质量。它不是网络舆情扫描，反映的是 AI 在生成回答时主动呈现的品牌认知。Lumora 把这件事产品化：每次监测向四大中文 AI（豆包、千问、DeepSeek、文心一言）并发提问，约 50 道题覆盖真实购买决策场景，输出可量化、可对比、可追踪的品牌 AI 可见度数据。

传统品牌调研通过问卷、访谈、焦点小组了解「人」对品牌的认知；AI 品牌可见度监测了解的是「大语言模型」对品牌的认知。随着越来越多用户直接通过 AI 获取购买推荐，AI 已成为一条独立的影响渠道——AI 心里的你和真人心里的你可能不一样，但同样决定生意。Lumora 作为独立第三方测量平台，专门量化品牌在这条新渠道中的实际表现，不替代传统调研、也无法被传统调研替代。

Lumora 的报告按三层架构组织：① 监测层测「现在是什么」——综合分、市场可见度、定向可见度、跨模型热力图、竞争格局；② 诊断层回答「为什么是这样」——品牌资产缺口、失败归因、负面情报、危机韧性；③ 处方层告诉你「接下来怎么改」——可直接交给内容团队执行的内容 Brief，含话题、标题、平台与 AI 引用理由。监测和诊断由 Lumora 完成，处方是方向建议，具体内容生产始终在客户或代理方手里——Lumora 不下场做内容、不替换执行方，这是独立第三方测量的边界。

市场可见度衡量品牌在 AI 中的整体被提及率，可横向与竞品对比；定向可见度衡量 AI 是否把品牌推荐给了合适的目标用户。两者差距大（市场可见度高、但定向可见度低）通常意味着 AI 认识你的品牌，但不知道该把你推给哪类人——这是 Lumora 报告里最值得优先修复的信号之一，也是 Lumora 双维评分体系存在的核心理由。

危机韧性衡量品牌在 AI 面对负面信号时的真实抵御能力。Lumora 会对所有已配置的 AI 模型主动施压 3 道递进危机题（宽泛扫描 / 消费者疑虑 / 求助式），将回答自动分类为确认危机、已澄清、潜在风险、模糊回应、无信息，并由三个分量加权得出 0-100 分：资产厚度（60%，AI 是否认识你）+ 情感缓冲（20%，AI 已有的正负面认知）+ 抗压表现（20%，主动施压后的实际响应）。分数越高，品牌在 AI 中面对负面信号的抵御能力越强。

Lumora 目前覆盖四大主流中文 AI 大模型：豆包（字节跳动）、通义千问（阿里云）、DeepSeek 和文心一言（百度）。每次监测向这四个模型并发提问约 50 道题，覆盖品类推荐、场景匹配、竞品对比、精准决策等真实用户问法，交叉验证后给出跨模型横向对比。模型集会随中国 AI 生态变化定期评估扩充，口径变更会显式标注，确保历史趋势可追踪。

Lumora 报告包含七大核心模块：① 综合心智占有率评分（市场可见度、定向可见度、竞争力得分及历史趋势）；② AI 感知对比（AI 对你的实际理解 vs 品牌自述定位）；③ 竞争格局（场景流失地图——逐家拆解被哪些竞品在哪些场景抢走）；④ 品牌资产缺口与失败归因（逐题分析竞品为何胜出、你缺少什么内容）；⑤ 危机韧性 · 含负面情报（AI 主动传达的负面认知 + 主动施压的抗压能力评分）；⑥ 官网 AI 可见度检测（robots.txt / llms.txt / 结构化内容评估）；⑦ 行动建议（内容 Brief 含话题、标题、平台与 AI 引用理由）。

第一步先确认问题边界：用 Lumora 跑一次完整监测，看品牌在四大 AI 上的市场可见度、定向可见度、被哪些竞品在哪些场景替代——很多时候「AI 不推荐」其实是定向偏差或资产缺口的局部问题，而不是全面失败。第二步是看 Lumora 输出的内容 Brief：明确写什么、发哪里、为什么 AI 会引用，把诊断转成可执行的内容动作。具体内容生产由你或你的内容/代理团队完成，Lumora 提供独立测量基准用来评估前后变化。

从提交品牌信息到收到完整 Lumora 报告，通常在 1 个工作日内完成。系统自动向四大 AI 模型并发提问、解析回答、交叉验证，生成包含评分、热力图、AI 感知标签、失败归因、危机韧性、官网检测和内容 Brief 的完整报告，全程无需技术配置。

任何在中国市场运营、希望了解品牌在 AI 中真实形象与可见度差距的品牌都适用。比较典型的使用场景：消费品牌（护肤、食品、母婴、3C）评估 AI 渠道渗透；SaaS / 科技产品诊断 AI 中的定位偏差；本地服务品牌做竞品 AI 可见度对照；市场、品牌、内容团队需要一份独立第三方基准来评估自家或代理方的 GEO 工作效果。

Lumora 定位为独立第三方 AI 品牌可见度监测平台，不提供 GEO 优化服务、不销售内容方案，数据没有利益倾向。每次监测使用标准化问题集，对所有被监测品牌采用完全相同的方法和评分口径，结果以原始数据与统计分析呈现，不做人工干预——这是不同品牌之间横向可比、不同时间点纵向可比的前提，也是 Lumora 作为 GEO 测量基准存在的核心价值。