品牌認知

在 AI 回答中被提及，不等於被推薦。認知評估回答如何談論你的品牌： 每次提及的語氣、引擎與你及競爭對手關聯的屬性，以及分數變化背後的具體 負面提及。認知包含在所有方案中，會從你追蹤的回答自動填入。

淨情感得分

每個測量視窗會得到一個從 -100 到 100 的淨情感得分（NSS），按該視窗 已分類品牌提及的提及量加權。表格顯示每個視窗的分數，並附提及數與正負 面拆分，因此變動的分數總是伴隨背後的數據量。沒有品牌提及的視窗沒有 分數；當你的品牌在回答中被提及後，情感就會出現。

負面提及

負面提及清單顯示最近的負面分類及其證據：帶有負面語氣的回答文字簡短 摘錄，按品牌與日期列出。分數下滑時，你可以在這裡逐個引擎找出原因， 再決定要修正什麼。修復工作流程見 建議。

屬性認知

屬性矩陣顯示引擎與各品牌關聯了什麼：每個屬性一列（例如「可靠」或 「昂貴」），每個追蹤品牌一欄，每個儲存格顯示平均顯著度與提及次數。 儲存格越強，代表該屬性在關於該品牌的回答中出現得越早、越頻繁。屬性 根據引擎的實際表述自動聚類，因此詞彙來自市場本身，而不是固定的分類 法。

用矩陣找出定位缺口：競爭對手擁有而你沒有的屬性，以及附著在你品牌上、 可以透過內容處理的負面屬性。

警示

情感變化警示規則會在 NSS 在測量視窗之間越過你的閾值時通知你。見 警示。

匯出

認知資料可透過 API 取得：sentiment 提供視窗 彙總，attributes 提供屬性登記， attribute-mentions 提供執行層級的 證據。