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title: "AMI（AI 品牌心智指数）是什么？| Daimonia"
description: "AMI = AI Mindshare Index，把品牌在 AI 回答中的表现按品牌域、品类域、场景域三个问题域加权合成一个可追踪的数。定义、三域构成、测法与口径。"
url: "https://daimonia.cn/glossary/ami/"
language: "zh-CN"
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# AMI（AI 品牌心智指数）是什么？

术语库

AMI（AI 品牌心智指数）是什么？

AMI（AI 品牌心智指数）是把品牌在 AI 回答中的表现合成的一个复合指数：按品牌域（S1）、品类域（S2）、场景域（S3）三个问题域分别压测心智率。再加权合成一个 0–100 的数，用来看清位置、追踪变化、和同行对比。

别名与对照 AMI (AI Mindshare Index) · AI 品牌心智指数 · AI Mindshare Index · 心智指数

## 一个数要解决什么问题

AI 答案推荐率和品牌事实引用率各自都很清楚，但推荐率与引用率是单项指标。品牌方真正想知道的是一件更整体的事：**在 AI 的认知里，我现在处在什么位置，比上周好了还是差了。**

一堆分散的率回答不了这个问题。AMI 将各项指标合成一个可追踪、可比较的数值。

## 三域：AMI 的构成

AMI 不是把所有问题混在一起算平均。问题先按提问意图分成三个问题域（Question Stage），各自算心智率，再加权合成。

| 问题域        | 问题长什么样                   | 典型提问情境          |
| ---------- | ------------------------ | --------------- |
| **S1 品牌域** | “XX 家的产品怎么样？”“XX 靠谱吗？”   | 已经知道你，在查证       |
| **S2 品类域** | “这个品类哪个牌子好？”“A 和 B 怎么选？” | 知道要买什么，在选谁      |
| **S3 场景域** | “我遇到了某某问题，该怎么办？”         | 只有需求，还不知道该找哪个品类 |

分域的意义在于：**三个域的难度是倒过来的。**

品牌域最容易：用户都点名问你了，AI 大概率会说点什么，做到 90% 以上不难，也说明不了什么。场景域最难：用户压根没提品类，AI 要自己判断该推荐什么方向、再推荐谁。但恰恰是场景域的问题量最大，也是增量客户的来源。

如果只有品牌域得分高，品类域与场景域的得分会拉低综合指数。分域计算用于识别各阶段的差距。

这三个域不是为了这个指数临时发明的。Daimonia 的[行业指南](https://daimonia.cn/industries/)里，每个细分行业都按同样的三域结构整理了真实问题集，压测种子直接从那里来。

## 怎么测

匿名环境下批量提问，统计品牌在回答中被提及的比例，分域汇总后加权。要点和[AI 答案推荐率的测法](https://daimonia.cn/glossary/visibility-metrics/)一致：

- **问题集固定**：基线定下来之后不再改，改了就没法比
- **匿名**：不带任何身份信息提问，避免个性化污染结果
- **多大模型**：中文与海外主流平台都覆盖，单一平台的波动不代表大盘
- **周期一致**：每轮条件相同，看的是趋势不是单次快照

![AMI 指数示例：AMI 指数卡（五档刻度与近 8 周走势）、AI 口碑仪表、问题域构成与大模型分布，以及按问题域（品牌域 / 品类域 / 场景域）分组的问题 × 大模型压测表](https://daimonia.cn/images/prototype/brandspace-mindshare-zh.webp)

AMI 指数示例。图中数据用于说明指标与测量方式。实际读数由 [AI 品牌心智监测（AI Mindshare）](https://daimonia.cn/products/ai-mindshare/) 按周提供。

## AMI 的适用边界

AMI 是 Daimonia 提出并在用的指数，不是行业标准，也不该被当成权威分数。AMI 用于按相同口径复核和追踪变化。

同样地，**跨品类比 AMI 没有意义**。不同品类的问题集难度差得很远，两个不同行业的品牌拿 AMI 数值直接比大小，比出来的是品类差异，不是品牌差距。

相关词条：[AI 答案推荐率与品牌事实引用率](https://daimonia.cn/glossary/visibility-metrics/) · [什么是 AI 答案可见性](https://daimonia.cn/glossary/ai-answer-visibility/) · [什么是 A2A 营销](https://daimonia.cn/glossary/a2a-marketing/)

Daimonia 在这个环节做什么

AI 品牌心智监测（AI Mindshare）

AMI 的读数由 AI 品牌心智监测（AI Mindshare）按周提供。同一份报告里还有 AI 答案推荐率与品牌事实引用率（已服务客户实测 86% / 72%），AMI 把这些率按三域加权合成一个数。

[了解服务](https://daimonia.cn/products/ai-mindshare/)

AMI 和 AI 答案推荐率、品牌事实引用率是什么关系？

推荐率和引用率是原始的率类指标，回答“AI 提不提你”“AI 引不引用你的内容”。AMI 是根据推荐率与引用率计算的复合指数：把问题集拆成品牌域、品类域、场景域三个问题域。分别算心智率，再按权重合成一个数。率类指标看单点，AMI 看整体位置。

为什么要分三域，直接看一个总体推荐率不行吗？

因为三个问题域的难度和价值完全不同。品牌域（用户直接问你的名字）几乎人人都能做到高分，做到 95% 说明不了什么；场景域（用户只描述需求、还不知道该找哪个品类）才是增量所在，也是最难的。混成一个总数，会让容易的那部分掩盖掉真正的差距。

AMI 多少分算好？

跟推荐率一样，没有普适基准。品类竞争度、问题集口径、市场成熟度都会影响绝对值。有意义的用法是先建基线，再看自己每周的变化趋势，以及同一问题集下与同行的相对位置。任何承诺“保证做到多少分”的说法都不成立。

这个指数是行业标准吗？

不是。AMI 是 Daimonia 提出并使用的内部指数，不是行业公认标准。Daimonia 公开 AMI 的构成与测量方法，供客户核对结果。

本页目录

1. [一个数要解决什么问题](#一个数要解决什么问题)
2. [三域：AMI 的构成](#三域ami-的构成)
3. [怎么测](#怎么测)
4. [AMI 的适用边界](#ami-的适用边界)
5. [常见问题](#faq)

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[AI 答案推荐率与品牌事实引用率是什么？ AI 答案推荐率指在一组相关问题的 AI 回答中品牌被提及的比例；品牌事实引用率指 AI 回答中引用了品牌方内容（官网、知识库等）的比例。两者合起来，是衡量 AI 答案可见性最常用的率类指标。](https://daimonia.cn/glossary/visibility-metrics/)

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