品牌识别类
例如查询某个品牌或公司的基本信息，观察公开资料是否能够被正确核对。
RESEARCH METHOD
继续了解
先把测试方法固定，结果才有比较价值
国内 AI 产品的回答和来源会变化。研究不追求一次测试得出结论，而是尽量让问题、记录字段和判断口径保持一致。
◇ 固定问题◇ 记录时间◇ 区分事实与判断
问题按真实用户场景来选
测试问题不为了让某个品牌更容易出现而临时改写。
服务选择类
例如企业网站、CRM、AI 应用或 SEO/GEO 服务怎么选，观察平台引用哪些来源。
问题解决类
从企业真实业务问题出发，观察回答会引用服务商官网、技术资料还是第三方内容。
每一轮都保留时间、平台、问题和来源
如果平台界面明确显示联网、搜索或来源状态，就按当时可见状态记录；无法确认的字段不猜。
原始问题不改写
同一测试问题保持原文，必要的版本变化单独编号，不把不同问题混成一条趋势。
结果按字段拆开
品牌出现、官网引用、第三方引用、明确推荐分别记录。
异常单独说明
联网失败、无来源、回答被中断或平台功能变化时，标记异常而不是把它当成正常样本。
不把相关性写成因果关系
页面被收录、外部资料增加与 AI 引用变化可能同时发生，但只有长期重复观察后才能讨论是否存在稳定关系。
单次出现不是稳定结果
一次被提到只能说明当次回答，不代表长期保持。
引用不等于认可
来源被引用说明它被用于回答，不代表平台对企业服务质量作出了认证。
推荐需要单独判断
只有回答明确把企业列入候选或建议，才记录为推荐。