| 客戶原始痛點 | 品牌擁有極高線下知名度，但市場團隊不確定在年輕消費者使用 AI 助手挑選日常金飾、入門禮物時，品牌是否能進入推薦清單。 |
| 問見診斷動作 | 圍繞明星同款、婚嫁禮贈、學生入門預算、日常通勤疊戴等細分場景建立問題集，開展七輪非連續日跟蹤採樣並穿透分析引用信源。 |
| 核心業務價值 | 用量化證據揭示“知名度不等於場景推薦度”，指導內容與電商說明頁圍繞具體克重預算、疊戴場景與年輕系列補齊結構化信息。 |
分場景提及率實測對比（每題 N = 35 條有效回答）
一、為什麼單看“品牌總提及率”會掩蓋真實問題？
如果把所有問題混在一起計算平均提及率，明星同款與品牌直查題的高分（68.6% 乃至更高）會把均值拉高，給管理層造成“AI 表現已經很好”的錯覺。然而新增年輕客群在決策初期往往不帶品牌名提問，而是直接詢問“兩千元左右日常好搭配的黃金手鍊有哪些推薦”。
二、句子級引用溯源發現了什麼原因？
通過「問見智瞳」拆解低提及場景的參考網頁發現：競品在主流消費門戶與時尚專欄中沉澱了大量帶有明確預算檔位（如 1500–3000 元）、克重範圍、佩戴場合與工藝耐磨度對比的結構化選購指南；而本品牌的公開報道大多聚焦品牌盛典、代言人動態與宏觀文化敘事，缺少可供模型直接提取的具體選購條件。
三、從診斷數據到內容與官網行動優先級
基於診斷結論，客戶團隊暫停了泛品牌形象通稿的重複鋪發，轉而在官網系列頁與外部合規時尚消費媒體中系統補齊年輕入門系列的價格帶說明、日常疊戴搭配指南與工藝細節對比，使後續傳播投入精準對準高潛缺口場景。