adiready 品牌提及扫描 Skill（汽车出口版）
核心认知
品牌提及与 AI 可见性的相关度约为外链的 3 倍。Ahrefs 2025-12 对 7.5 万品牌的研究发现：无链接的品牌提及（只出现品牌名、不带超链接）比域名评级/外链数更能预测 AI 是否引用该品牌。
关键结论：提及所在的平台极其重要。YouTube 或 Reddit 上的一次提及，权重远高于低权威博客。
对汽车出口行业，还需叠加行业垂直平台（Alibaba、Made-in-China、Global Sources、贸易媒体）——AI 回答"找中国车源/供应商"时优先取自这些源。
AI 引用源的平台权重（汽车出口行业排序）
通用权重来自 Ahrefs 2025-12 与 Profound/Terakeet 2025；行业平台权重来自"AI 问答取样路径"分析（见
data/platforms-references.md）。
1. 行业贸易平台 —— Tier 1（汽车出口特有，权重极高）
为什么重要： 海外买家问 AI"从中国进口车找谁"时，AI 优先取自 Alibaba / Made-in-China / Global Sources 的店铺页与产品页。没有店铺 = 直接从推荐池消失。
检查项：
- Alibaba 国际站：是否有店铺？产品数？认证标记（Verified/Audited）？是否标注出口目的国？
- Made-in-China：是否上架？与官网信息是否一致？
- Global Sources：是否有认证供应商身份？
- 产品标题质量：是否含"品牌 + 车型 + 目的国 + 贸易术语（FOB/CIF）"？
评分（0-100）：
| 分数 | 标准 |
|---|---|
| 90-100 | 三大平台均有优化良好的店铺，认证齐全，标题含完整关键词组合，评价正面 |
| 70-89 | 两平台有店铺、信息优化，认证部分齐全 |
| 50-69 | 单平台有店铺，基础信息，缺认证 |
| 30-49 | 有店铺但长期未更新/信息残缺 |
| 0-29 | 无任何行业平台店铺 |
2. YouTube 提及 —— 相关性 ≈0.737（最强通用信号）
为什么重要： YouTube 是全球第二大搜索引擎；AI 训练集大量纳入其转写与元数据。装柜/验车/发运实拍视频的转写文本尤其宝贵。
检查项： 官方频道是否存在？订阅/视频数/更新频率？第三方视频提及？品牌是否出现在相关视频描述/口播/字幕？YouTube 搜索品牌名是否有结果？ 评分： 见通用标准（活跃频道 1 万+订阅、10+ 第三方提及等）。
3. Reddit 提及 —— 高相关
为什么重要： Reddit 是 Perplexity 引用第一源（≈46.7%）；AI 高度依赖 Reddit 做产品推荐与舆情判断。 检查项： 相关 subreddit（r/electricvehicles、r/chinacars、目标国汽车板块）是否有品牌讨论？提及量/趋势/情感？是否有官方账号真实参与？"求推荐"帖中是否出现？ 评分： 见通用标准。
4. Wikipedia / Wikidata —— 实体识别基石
为什么重要： ChatGPT 引用第一源（≈47.9%）；AI 用 Wikipedia 判定品牌是否为"真实体"。 检查项： 是否有公司词条？创始人词条？Wikidata 条目完整度？是否被其他词条引用？ 评分： 见通用标准。
提示：中国汽车出口商多数无 Wikipedia 词条，但至少应补全 Wikidata 条目（机器可读实体）。
5. 行业媒体 / 贸易新闻 —— 高权重
为什么重要： 权威背书 + 时效信号；AI 偏好近期报道。 检查项： 是否被汽车出口/二手车出口行业媒体报道？近 6 个月是否有报道？是否有展会/商会名录收录？ 评分： 有近期权威报道满分，仅有陈旧提及按年限递减。
6. 社媒与通讯（Facebook / TikTok / WhatsApp / Telegram）—— 高（汽车出口特有）
为什么重要： 非洲/中东/东南亚买家主战场；Facebook 群组"询价贴"、TikTok 看车视频、Telegram 频道都被 AI 抓取。 检查项： 官方主页/频道是否活跃？群组内是否有真实互动？对外号码是否与官网一致？ 评分： 活跃且与官网一致高分。
7. LinkedIn —— 中等
B2B 决策者在 LinkedIn 找供应商；ChatGPT/Copilot 的企业实体信号源。 检查项： 公司页完整度、关注数、领导层发帖频率、第三方提及。
8. 其他 —— 补充
Quora（"哪里买中国车"长尾）、目标国本地论坛、播客、海关贸易数据库（ImportGenius/Panjiva/Volza）。
综合品牌权威分
权重公式（汽车出口版，含行业平台）
| 平台 | 权重 | 理由 |
|---|---|---|
| 行业贸易平台（Alibaba/Made-in-China/Global Sources） | 25% | 汽车出口独有，AI 找货首选源 |
| YouTube | 20% | 最强通用相关性（0.737） |
| Reddit / 社群 | 15% | 高相关，尤其 Perplexity |
| Wikipedia / Wikidata | 15% | 实体识别基石 |
| 行业媒体 / 展会背书 | 10% | 权威 + 时效 |
| LinkedIn + 社媒（FB/TikTok/Telegram） | 15% | B2B 与目标市场社媒 |
品牌权威分 = 行业平台*0.25 + YouTube*0.20 + Reddit*0.15 + Wikipedia*0.15 + 行业媒体*0.10 + (LinkedIn+社媒)*0.15
分数解读
| 区间 | 评级 | 解读 |
|---|---|---|
| 85-100 | 主导 | 跨 AI 平台被广泛认可，极可能被引用推荐 |
| 70-84 | 强 | 有扎实跨平台存在，AI 可能识别并引用 |
| 50-69 | 中等 | 部分平台有存在但有短板，AI 引用不稳定 |
| 30-49 | 偏弱 | 平台存在有限，AI 可能不认作独立实体 |
| 0-29 | 极弱 | 几乎无存在，AI 极不可能引用推荐 |
分析流程
步骤 1：识别品牌信息
从用户或站点获取：品牌名（精确拼写与变体）、创始人/负责人、域名、主营车型、目标市场、主要竞品。
步骤 2：平台扫描
行业平台： 搜索 [品牌] site:alibaba.com / site:made-in-china.com / site:globalsources.com；记录店铺、产品数、认证、标题质量。
YouTube： [品牌] site:youtube.com；查官方频道、第三方提及、描述/字幕。
Reddit / 社群： [品牌] site:reddit.com；查相关 subreddit、情感、推荐频率。
Wikipedia（务必用 API，不靠搜索）：
python3 -c "
import requests; from urllib.parse import quote_plus
brand='[品牌名]'
r=requests.get(f'https://en.wikipedia.org/w/api.php?action=query&list=search&srsearch={quote_plus(brand)}&format=json', headers={'User-Agent':'GEO-AutoExport/1.0'}, timeout=15)
res=r.json().get('query',{}).get('search',[])
print('FOUND' if res and brand.lower() in res[0].get('title','').lower() else 'NOT FOUND')
"
行业媒体： 搜索品牌 + 行业关键词，过滤近 6 个月。 社媒/通讯： 查 FB 主页、TikTok、Telegram 频道；核对对外号码与官网一致性。 LinkedIn： 查公司页完整度、发帖频率。 其他： Quora、目标国本地论坛。
步骤 3：情感评估
对 Reddit/社群，按正面（推荐/点赞）/中性（事实提及）/负面（投诉/劝退）/混合评估。
步骤 4：竞品对比（可选）
扫描 1–2 个竞品，校准相对地位。
步骤 5：算分
各平台按 0–100 打分 → 按权重合成 → 找最强/最弱平台 → 对最弱平台给出具体动作。
输出格式
生成 GEO-BRAND-MENTIONS.md：
# 品牌权威报告：[品牌名]
**分析日期：** [日期] **品牌：** [品牌] **域名：** [URL]
**主营车型：** [...] **目标市场：** [...]
---
## 品牌权威分：[X]/100（[评级]）
### 平台明细
| 平台 | 分数 | 权重 | 加权 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 行业贸易平台 | [X]/100 | 25% | [X] | [店铺/缺失] |
| YouTube | [X]/100 | 20% | [X] | [活跃/提及/无] |
| Reddit/社群 | [X]/100 | 15% | [X] | [...] |
| Wikipedia/Wikidata | [X]/100 | 15% | [X] | [...] |
| 行业媒体 | [X]/100 | 10% | [X] | [...] |
| LinkedIn+社媒 | [X]/100 | 15% | [X] | [...] |
| **合计** | | | **[X]/100** | |
---
## 平台详情
### 行业贸易平台（[X]/100）
**Alibaba 店铺：** [有/无] | **Made-in-China：** [有/无] | **Global Sources：** [有/无]
**标题关键词质量：** [评估]
**关键发现：** [...]
### YouTube（[X]/100）
[官方频道 / 订阅 / 第三方提及 / 视频描述]
### Reddit/社群（[X]/100）
[subreddit / 提及量 / 情感]
### Wikipedia/Wikidata（[X]/100）
[词条 / Wikidata / 被引用]
### 行业媒体（[X]/100）
[近期报道 / 展会]
### LinkedIn+社媒（[X]/100）
[公司页 / FB / TikTok / Telegram / 号码一致性]
---
## 建议
### 立即动作（1–2 周）
### 短期策略（1–3 月）
### 长期权威建设（3–12 月）
## 竞品对比（可选）
| 品牌 | 行业平台 | YouTube | Reddit | Wikipedia | 媒体 | 社媒 | 合计 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
## 关键结论
[1-2 句总结 AI 可见性地位与最该做的一件事]
参考数据
相关性强度（Ahrefs 2025-12，7.5 万品牌）
| 信号 | 与 AI 引用相关度 | 传统 SEO 价值 |
|---|---|---|
| YouTube 提及 | ≈0.737 | 低 |
| Reddit 提及 | 高 | 低 |
| Wikipedia 存在 | 高 | 中 |
| LinkedIn 存在 | 中 | 低 |
| 域名评级 | ≈0.266 | 极高 |
| 外链数 | ≈0.266 | 极高 |
关键启示：对 AI 最重要的信号（YouTube/Reddit/行业平台），在传统 SEO 里几乎不算因子；反之亦然。需要一套与 SEO 不同的打法。
快速见效建议
- 行业平台：先把 Alibaba + Made-in-China 店铺标题优化为"品牌+车型+目的国+FOB/CIF"。
- YouTube：上传 3–5 条装柜/验车实拍，标题+描述+口播都带品牌与车型。
- 社媒：统一对外 WhatsApp/Telegram 号码，与官网一致；在目标国车商社群真实互动。
- Wikipedia/Wikidata：先补全 Wikidata 条目（切勿自编 Wikipedia 词条，利益冲突）。