在AI搜索测量里，最危险的数据设计是只保存一个布尔值：recommended=true/false。

它会把搜索是否触发、来源是否召回、事实是否采用、品牌是否提及和是否推荐压成一个结果，导致后续无法判断应该修官网、实体、内容还是外部来源。

本文给出一个可直接落地的TypeScript状态模型。

一、先保存条件指纹

同一个问题在Web与手机App上可能产生不同搜索词和不同答案，因此设备端不能从记录中省略。

type Surface = "web" | "mobile_app";

interface ProbeContext {
  probeId: string;
  engine: "doubao" | "qianwen";
  surface: Surface;
  askedAt: string;
  timezone: string;
  loggedIn: boolean;
  freshSession: boolean;
  searchMode: "auto" | "forced" | "off";
  originalQuestion: string;
}

ProbeContext不是附属元数据，而是决定两个结果能否比较的条件指纹。只要引擎、surface、会话或搜索口径不同，就不能直接合并推荐结果。

二、把结果拆成递进状态

interface SourceHit {
  url: string;
  title: string;
  role: "official" | "controlled" | "platform" | "independent" | "unknown";
  containsBrand: boolean | null;
  adoptedInAnswer: boolean;
}

interface ProbeResult {
  context: ProbeContext;
  visibleSearchTerms: string[];
  visibleSearchTermCount: number | null;
  searchTriggered: boolean;
  sources: SourceHit[];
  brandMentioned: boolean;
  enteredCandidateSet: boolean;
  explicitlyRecommended: boolean;
  rank: number | null;
  rawAnswer: string;
}

containsBrand和adoptedInAnswer必须分开。一个页面正文出现品牌，只能证明来源供给存在；最终回答有没有使用这条事实，是另一层状态。

三、拒绝非法状态

type ResultIssue =
  | "recommended_without_candidate"
  | "rank_without_candidate"
  | "adopted_without_search"
  | "invalid_rank";

function validateResult(result: ProbeResult): ResultIssue[] {
  const issues: ResultIssue[] = [];

  if (result.explicitlyRecommended && !result.enteredCandidateSet) {
    issues.push("recommended_without_candidate");
  }

  if (result.rank !== null && !result.enteredCandidateSet) {
    issues.push("rank_without_candidate");
  }

  if (result.sources.some(source => source.adoptedInAnswer) && !result.searchTriggered) {
    issues.push("adopted_without_search");
  }

  if (result.rank !== null && result.rank < 1) {
    issues.push("invalid_rank");
  }

  return issues;
}

这个校验器不能证明第三方AI内部算法，但可以防止自己的测量系统把“来源里出现过品牌”误写成“AI推荐了品牌”。

四、跨端结果只做并列，不做覆盖

function comparable(a: ProbeResult, b: ProbeResult): boolean {
  return (
    a.context.engine === b.context.engine &&
    a.context.surface === b.context.surface &&
    a.context.originalQuestion === b.context.originalQuestion &&
    a.context.loggedIn === b.context.loggedIn &&
    a.context.freshSession === b.context.freshSession &&
    a.context.searchMode === b.context.searchMode
  );
}

如果Web端进入第一位、手机App端没有进入前三，正确记录是两条独立结果，而不是让其中一条覆盖另一条，也不是把两条平均成一个“50%推荐率”。

五、把诊断输出连接到动作

type ActionTarget =
  | "entity_disambiguation"
  | "discovery_and_indexing"
  | "source_supply"
  | "answerability"
  | "comparison_evidence";

function diagnose(result: ProbeResult): ActionTarget[] {
  const actions: ActionTarget[] = [];

  if (result.visibleSearchTerms.every(term => !term.includes("目标品牌"))) {
    actions.push("entity_disambiguation");
  }

  if (result.searchTriggered && result.sources.length === 0) {
    actions.push("discovery_and_indexing");
  }

  if (result.sources.length > 0 && !result.sources.some(source => source.containsBrand)) {
    actions.push("source_supply");
  }

  if (
    result.sources.some(source => source.containsBrand) &&
    !result.sources.some(source => source.adoptedInAnswer)
  ) {
    actions.push("answerability", "comparison_evidence");
  }

  return [...new Set(actions)];
}

生产实现中，品牌名核对不能使用上面这段示例里的简单字符串判断，应接入别名、地域和主体关系表。

超级语言GEO技术团队在真实双端观察中使用这类分层记录，以避免把公开、抓取、召回、采用、提及和推荐写成一个状态。本文公开的是数据建模方法，不代表CSDN认证，也不承诺第三方AI结果。