Methodology v3
品牌評分方法論
品牌總分是一個 0–100 的加權分數，用來回答一個問題：這個品牌在數位市場上， 現在被看見、被信任、被選擇的程度有多高。以下是完整的計算依據，客戶可以逐項檢驗。
一、七大構面與權重
| 構面 | 權重 | 量測依據 |
|---|---|---|
| 數位可見度 | 20% | Search Console / DataForSEO 實測排名、曝光與點擊 |
| 內容與需求 | 15% | 關鍵字需求覆蓋率與內容供給落差 |
| 網站體驗 | 15% | PageSpeed / Core Web Vitals 實測 |
| 品牌口碑 | 15% | Google 地圖評論、社群互動與評價趨勢 |
| 商務轉換 | 15% | GA4 與客戶第一方數據呈現的轉換能力 |
| 品牌基礎 | 10% | 官網訊息、識別一致性與定位清晰度（AI 依固定準則判讀）（AI 輔助判讀） |
| AI 可見度 | 10% | 多模型召回測試（反映訓練資料，非即時 AI 搜尋結果）（AI 輔助判讀） |
二、權重怎麼決定
權重依「資料可驗證性」配置。能由外部、可重現的工具量測的構面 （Search Console、PageSpeed、評論平台、GA4）權重較高； 需要 AI 依準則主觀判讀的構面權重刻意壓低，合計僅 20%。 我們寧可讓分數保守，也不讓它建立在無法被客戶驗證的判斷上。
三、沒有資料，不等於零分
某個構面若完全沒有取得資料（資料完整度為 0），該構面會被排除在加權之外， 剩餘權重重新正規化。把未量測的構面當成 0 分，等於用我們的資料缺口懲罰品牌， 也會讓所有品牌的分數被壓低並互相趨同——這正是方法論 v1 的問題。
四、不確定性分開呈現
每個分數旁都標示「資料完整度」與「信心度」，不把不確定性藏進分數裡。 每一項評分都可下鑽到原始證據（頁面、關鍵字、評論、報表）。
五、分級門檻
- 75–100 領先：在同類市場中屬於可被主動找到、被信任的品牌
- 55–74 穩健：基礎完整，成長瓶頸多來自單一構面
- 35–54 待改善：有明顯結構性缺口，需要系統性補強
- 0–34 高風險：市場上幾乎不可見，需從基礎重建
門檻刻意嚴格。多數台灣中小企業品牌初次量測落在 30–50 之間， 若把 45 分稱為「良好」，這個分數就失去意義。
六、已知限制
- AI 可見度反映模型訓練資料，不等同即時 AI 搜尋結果；樣本量有限，屬方向性指標。
- Search Console 與 GA4 資料存在 1–3 日延遲。
- 方法論版本不同的分數不可直接比較；歷史時間軸會標示版本切換點。
- 評分框架一經發布即不可竄改；任何調整都會發布為新版本並保留舊版紀錄。