方法与限制
Aitrack 记录新加坡商家在一组明确的顾客问题和所选 AI 答案环境中如何出现。本页说明报告背后的证据链、四类核心信号应怎样理解，以及结论的边界在哪里。
每一条可用观察结果，都把一个顾客问题、一个 AI 来源和本次检查连接在一起。这个组合很重要：商家可能在一种意图下出现、在另一种意图下缺席；没有返回可用证据的来源，也不能被当成负面答案。
公开方法可以分为四个阶段。每个阶段都会收窄最终报告可以得出什么结论。
界定检查范围
商家背景、行业细节、相关标签与地区共同定义本次检查的范围。
组织顾客问题
问题尽量反映中立的真实顾客意图，不会为了让目标商家出现而刻意引导答案。
观察所选来源
只有本次选择或默认采用、并能返回可用证据的来源，才会形成观察结果。
分类返回证据
报告先区分提及、推荐、引用、竞品出现与来源可用状态，再对本次检查作汇总。
这些信号彼此相关，但不能互相替代。每一项都只说明本次观察到的答案中发生了什么。
这个视图让每条答案都保留产生它的问题和来源，同时把“商家未出现”与“来源未运行”分开，避免把覆盖缺失误报成表现不佳。
产品界面示例，使用样例数据。它用于说明证据状态如何区分，图中数值并非客户结果。
顾客问题
每一行都保留原始顾客意图。
观察状态
每个单元格记录该问题与来源实际返回了什么。
覆盖边界
来源未运行与观察到商家未出现，始终是两种不同状态。
先看哪些来源实际运行并返回了可用证据，再检查答案层面的提及、引用与竞品。汇总分数可以帮助定位重点，但支撑证据才说明报告真正观察到了什么。
产品界面示例，使用样例数据。来源可用状态属于每份报告的解释边界。
已完成
该来源在本次检查中返回了可用观察结果。
答案信号
提及与引用信号都以该来源实际观察到的答案为基础。
不可用
来源没有返回可用证据时，不据此作表现结论。
Aitrack 目前提供 8 个可选 AI 来源：ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Claude、Grok、Perplexity、Doubao 和 DeepSeek。产品可选范围大于任何一份单独报告的实际覆盖范围。
把报告当作以证据为基础的决策辅助。先确认覆盖范围和实际返回的答案，再利用汇总信息判断哪些问题值得核实或改善。
确认覆盖范围
先看哪些来源返回了可用证据，哪些没有。
检查答案证据
查看按问题与来源整理的答案、引用页面和竞品出现情况。
区分不同缺口
先分清公开事实缺失、支持证据不足与竞品压力，再决定要改什么。
用相近条件复查
如果要判断观察结果是否变化，应尽量保持检查条件相近。