带日期的检测，零结果也算在内：我们在自己产品上看到了什么

一次检测，就是用客户的原话、不提公司名称，向选定的AI助手提出客户的问题，每个问题都在全新的对话里问。

对每个回答，我们记录它提到了谁、答案从哪里来。结果是每个助手各自的一个数字：在多少个回答中，有多少个提到了这家公司。

没有日期的数字无法核实，也无法比较：您不知道它描述的是哪个时刻。而且AI的回答会变化：下面ShotBook的例子就显示了零变成另一个数字。所以我们不引用没有检测日期的数字。

日期也能防止旧数字被当成今天的数字。

只有在其他条件都没变时，才能比较前后。把一个问题换成更容易的，增长可能就来自措辞。加入一个本来就认识您的助手，也是同样的情况。

所以问题和助手在开始前就写下来，两次检测之间不更换。每个问题都逐字放进全新的对话里。什么算作结果，也在开始前写下来。

零是起点：只有这样才能看出有没有变化。而且，对“有没有效果？”这个问题，零是一个诚实的回答。

我们不隐瞒零结果：如果AI仍然没有提到您，您会第一个知道。

零结果会留在报告里，是否继续由您决定。

ShotBook是我们自己的产品，也是公开案例，一个面向导演和剪辑师的视频参考素材库。我们检测了AI提到ShotBook的次数。

这五个零不是故事里需要剪掉的尴尬部分。没有它们，第六次检测就没有可以比较的对象。

我们对自己也用同样的方法。2026年10月2日（当时我们还叫shyash.ai），我们向AI助手提出了关于我们服务的买家问题，不提我们的名字。没有一个助手提到我们：96个回答，0次提到。

这个零就是起点。下一次我们会用同样的问题，以新名称aigo进行检测，并把对旧名shyash.ai的提及也算在内。

提到我们的回答，2026年10月2日检测

0/96

当有人向您展示AI回答中的增长时，请问：

如果得不到这些回答，这个数字就无从核实。

同样的问题，同样的AI助手，全新的对话。我们把变化展示给您，零结果也不例外。