检测方法 / YuSeen
我们如何评估商品在海外 AI 平台中的表现？
YuSeen 根据目标市场的消费需求设计测试问题，在相关 AI 平台进行多次检测，再将实际回答与商品资料逐项核对。
整个过程强调测试条件明确、证据可追溯、结果可比较。
最终交付的不只是检测结论，还包括需要处理的问题及其优先级。
我们的检测原则
三项基本原则01每一项发现都应有依据
报告中的问题判断，需要对应具体的 AI 回答、测试记录或商品资料。
我们尽可能保留原始回答、截图及相关信息来源，便于客户独立复核。
02不以单次回答代表整体表现
生成式 AI 的回答存在波动。单次出现或缺席，不足以说明商品在相关平台中的稳定表现。
我们在约定条件下进行重复测试，观察商品提及与信息描述的实际情况。
03所有优化以真实信息为基础
商品参数、认证、评价及交易条件必须有事实依据。
我们不编造商品信息、不制造虚假评价，也不采用专门误导 AI 的内容优化方式。
一次完整的检测如何开展？
检测流程从消费者问题设计，到商品信息核验与后续复测。
01设计测试问题
首先明确商品类型、销售市场、主要竞争品牌及消费者的典型购买需求。
根据这些信息，建立适合目标市场的测试问题组。
| 测试类型 | 英文示例 | 主要观察内容 |
|---|---|---|
| 商品推荐 | What's the best carry-on backpack for a 14-inch laptop? | 商品是否进入相关候选 |
| 场景适用 | Which backpack can fit under an airline seat as a personal item? | 商品信息能否支持具体使用需求 |
| 竞品比较 | Brand A vs. Brand B: which is better for a weekend trip? | AI 的比较依据及差异描述 |
| 品牌与服务 | Is Brand A reliable, and what is its return policy? | 品牌资料和交易信息的准确性 |
建立基准测试问题组后，复测阶段尽量保持问题、语言及其他可控测试条件一致，以提高前后结果的可比性。
02在相关 AI 平台开展测试
根据目标市场和服务范围，选择适用的 AI 搜索或购物助手开展检测。
测试可能包括 ChatGPT、Google AI 模式、Microsoft Copilot、Perplexity 和亚马逊的 AI 购物助手（美国站为 Alexa for Shopping，原 Rufus）等。
我们关注商品是否被提及、AI 如何描述商品、与哪些品牌进行比较，以及回答中引用了哪些可核验的信息。
平台可用性及具体测试范围将在项目开始前确认。
03核对商品信息
将测试结果与公开商品资料、商家政策和相关数据字段进行核验，重点检查五个方面。
01商品身份与信息一致性
品牌、型号、商品名称及不同页面中的描述是否清晰、一致。
02商品规格完整性
尺寸、重量、材质、功能和适用场景是否完整，是否采用目标市场常用的计量单位。
03交易与售后信息
价格、库存、运费、配送时效、退货政策和质保条件是否明确，是否存在互相矛盾的信息。
04品牌可信信息
品牌介绍、适用认证、真实评价及交易核验所需的商家资料是否准确、便于核验。
05信息可访问性
网站公开内容与相关数据是否存在访问或技术配置问题，影响外部服务获取商品资料。
04优化后的效果复测
在商品信息修改并上线后，通常建议预留 2–4 周的观察期，再按约定测试条件进行复测。
复测主要关注商品提及情况、信息准确性及竞品表现的变化。
需要说明的是，网页信息更新不一定立即反映在 AI 回答中，不同平台也可能存在不同的更新周期。
2–4 周为复测规划建议，不代表任何平台的更新周期承诺。
最终可以获得哪些结果？
交付成果01商品提及情况
展示商品在测试问题组中的被提及记录，以及与主要竞品的对比情况。
02信息准确性核验
列出 AI 描述中可以确认的错误、遗漏或缺乏依据的内容，并标明相关证据。
03竞争差异分析
整理可观察到的商品差异、信息差异和推荐表述，说明需要进一步核验的因素。
04优先改进清单
根据问题的重要程度和实际可执行性，形成明确的改进建议，便于企业内部安排任务。
我们如何理解检测结果？
AI 平台的模型、数据来源及回答策略可能随时间变化。
因此，检测报告反映的是特定时间、平台和测试条件下的观察结果，而不是对未来所有回答的预测。
YuSeen 重视长期趋势和可复核证据，不将单次结果视为排名承诺，也不保证某项优化必然带来特定销售增长。
了解你的商品当前在 AI 平台中的表现
提交一个目标市场和 3–5 款重点商品链接，即可申请免费初步检测。