1. 添加种子问题
建议按用户真实提问方式写，覆盖定义、推荐、比较、风险、场景五类意图。
2. 设置监测平台
3. 记录本轮采样结果
每个问题在每个平台下选一个状态。未填写的格子不计入统计。
4. 统计结果
使用说明
怎么用这张表
四个状态的含义
- 未提及答案中完全没有出现品牌名。
- 提及答案中出现了品牌名，但没有作为信息来源引用。
- 引用答案把品牌内容作为来源引用，通常带链接或来源说明。
- 事实错误被提及了，但描述与事实不符。务必在备注里写下具体错在哪。
三个使用原则
- 每轮采样保持问题文本完全一致，中途不要改问题
- 保存每轮的答案原文截图或摘录，这是后续分析的唯一依据
- 看趋势不看单次——单个问题的波动可以忽略
建议节奏
每两到四周完整记录一轮，每轮导出一次 CSV 存档。三个月后你会有一条清晰的趋势线， 而不是一堆感觉。
常见问题
关于监测表
这个监测表的数据存在哪里？
数据保存在你当前浏览器的本地存储（localStorage）中，不会上传到任何服务器，刷新页面不会丢失。但换设备或换浏览器后数据不会同步，建议定期用「导出 CSV」备份。
多久记录一次？
建议每两到四周完整记录一轮。频率过高会受模型随机波动干扰，过低则难以及时发现问题。每轮记录后导出一次 CSV 存档，便于对比不同周期。
「提及」和「引用」怎么区分？
「提及」指答案中出现了品牌名，但没有把品牌内容作为信息来源标注；「引用」指答案明确把品牌内容作为来源引用（通常带链接或来源说明）。引用比提及更强，说明 AI 不只是知道你，还愿意把你当作依据。
为什么要把「事实错误」单独记录？
因为被 AI 用错误的方式描述，往往比不被提及更糟。单独记录错误内容，可以帮你发现品牌公开信息中存在的歧义或矛盾——同类错误反复出现，说明源头描述需要治理。
种子问题应该怎么设计？
按用户真实的提问方式写，不要堆关键词。建议覆盖五类意图：定义类（是什么）、推荐类（有哪些）、比较类（怎么选）、风险类（有什么坑）、场景类（我这种情况适合吗）。