ai-visibility-cn — 中文 AI 引擎品牌可见性监测

ai-visibility-cn 是一个开源命令行工具:用同一组查询定期询问多个 AI 引擎(DeepSeek、Kimi、Perplexity 及任意 OpenAI 兼容端点),检测回答中是否提及你的品牌,输出提及率双曲线(联网检索 / 纯模型记忆)与质量标注,用于跟踪品牌在生成式引擎中的可见性。

西方同类工具(elmo / aperture 等)均不覆盖中文引擎;本工具为此而生,国际引擎亦可用。

它做什么

• 双模式测量:联网检索(快变量,反映搜索索引)与纯模型记忆(慢变量,反映训练语料沉淀)分列统计;
• 品牌命中检测:边界匹配正则,可配置品牌词与排除词(避免同名歧义误报);
• 质量标注:命中片段的情绪(正/中/负)与准确性(准确/失实)标注,误称专项规则可配置;
• 诚实覆盖申报:无公开 API 的引擎(豆包/元宝/夸克/秘塔等)生成人工月检清单,抽样不冒充全量。

快速开始

cp examples/queries.example.yaml queries.yaml          # 编辑你的查询矩阵
cp examples/engines.example.json engines.json          # 配置引擎端点,密钥走环境变量
cp examples/brand.config.example.json brand.config.json # 配置你的品牌词/域名/碰撞实体/误称规则
python3 src/track_citations.py --dry-run               # 校验配置(配置/输出均相对当前目录)
python3 src/track_citations.py                          # 全量跑,输出 csv + 周报

周报与 CSV schema 的输出格式示例(合成数据)见 examples/citations.example.md。

品牌配置(brand.config.json,亦可经 --brand-config 指定路径)各字段含义见 examples/brand.config.example.json 的 _meta:

• brand:品牌名、标准称谓(代入质量打标提示词)、官网主机名列表(来源引用层按此判定);
• mention:强锚品牌词(命中即提及)、裸缩写(须碰撞排除 + 上下文消歧)、消歧词;
• collisions:同名碰撞实体,命中记 entity_mismatch,不计入提及率;
• mislabel:误称规则——品牌词与误称词在邻接窗口内并置即记 P0 纠偏事件,window 为邻接窗口经验值(默认 16);
• quality_prompt:质量打标提示词模板。

未提供 brand.config.json 时使用内置默认配置;所有 pattern 为 Python 正则,(?i:...) 表示该段忽略大小写。

CSV 输出与旧表头迁移

输出 data/citations.csv 中,来源引用列字段名为 cited_target(回答的引用源命中品牌官网主机记 1)。早期版本该列名为 cited_smaapi:

• 读侧兼容:周报聚合同时识别新旧两个表头,旧数据不会被静默归零;
• 写侧拒绝:向旧表头文件追加新行会直接报错停止(避免列义错乱)。迁移只需把 CSV 首行中的 cited_smaapi 改名为 cited_target(数据行不动),或备份旧文件后另起新文件。

方法论边界(请先读)

• 测量通道必须干净:不要经过任何会注入系统提示/品牌人设的代理,否则结果是回声不是认知;
• 品牌词查询(如"XX 是什么")的命中是查询自回声,应与非品牌查询分开统计;
• 本工具不提供也不建议任何"提升收录"的投喂手段;批量投喂已被中国监管部门列为整治对象(中央网信办清朗专项,2026-04-30)。

License 与联系

MIT © 2026 ai-visibility-cn contributors(见 LICENSE)。

维护者联系方式:Rutledge_Langhxv@songwriter.net,问题与建议欢迎来信或提 issue。