B-P-R 三阶段 KPI 闭环体系
药品 GEO 监测平台 · 通用指标体系模板（不限产品）
Baseline → Process → Result
190 项 KPI / 9 个健康分 / 3 个一票否决
适用于任何药品 GEO 项目
基于 STEPS 2.1 框架
一、体系总览与闭环架构 B-P-R Loop
将基线测评、过程监控、结果交付三个阶段用统一 KPI 框架串联，形成"测定基线 → 设定目标 → 过程追踪 → 结果验收 → 基线重测"的完整闭环。适用于任何药品 GEO 项目。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ B-P-R KPI 闭环 │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ B 基线测评 │─────→│ P 过程监控 │─────→│ R 结果交付 │ │
│ │ Step 4 │ │ Step 5-7 │ │ Step 8+飞轮 │ │
│ │"起点在哪" │ │"在不在轨" │ │"达不达标" │ │
│ └─────┬────┘ └─────┬────┘ └─────┬────┘ │
│ │ │ │ │
│ 测定基线值 实时追踪偏差 验收+持续运营 │
│ 设定目标值 触发预警动作 基线重测→回到B │
│ │ │ │ │
│ └─────────────────┴─────────────────┘ │
│ ↕ 基线重测 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 阶段 | 代号 | 时间点 | 核心问题 | KPI 数 | 监控频率 |
|---|
| B 基线测评 | B-C / B-A / B-B | Step 4 完成前 | "起点在哪里？" | 15 项 | 季度 / 半年 / 年度 |
| P 过程监控 | P-1 ~ P-5 | Step 5-7 执行期 | "执行在不在轨道上？" | 18 项 | 日 / 周 |
| R 结果交付 | R-V / R-O | Step 8 验收 + 飞轮 | "最终达不达标？" | 15 项 | 月 / 季 / 年 |
| 合计 | 48 项 | — |
二、B 阶段 · 基线测评 KPI 15 项
测定时间：Step 4 结论确认前 ｜ 测定方：市场部 + 医学部 + IT部 三方联合 ｜ 产出：基线测评报告（含15项实测值 + 目标值 + 置信度 + 三方签字）
B-C 系列：用户需求基线（5项）季度重测
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 数据来源 | 计算逻辑 | 置信度 | 重测 |
|---|
| B-C-01 | 品牌词搜索热度 | 目标品牌词在百度的相对搜索热度 | 百度指数/360趋势 | 百度指数值（相对热度） | 中 | 季度 |
| B-C-02 | 通用名搜索热度 | 通用名在百度的相对搜索热度 | 百度指数/360趋势 | 百度指数值 | 中 | 季度 |
| B-C-03 | 症状词搜索热度 | 核心症状词在百度的相对搜索热度 | 百度指数/360趋势 | 百度指数值 | 中 | 季度 |
| B-C-04 | AI平台提问量 | 目标问题在≥3个AI平台的月均提问次数 | GEO探针系统 | Σ各平台月提问数 | 高 | 季度 |
| B-C-05 | 问题池规模 | 已识别的核心语义问题总数 | Step 2 问题库 | 问题库去重计数 | 高 | 季度 |
B-A 系列：AI回答质量基线（5项）半年重测
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 数据来源 | 计算逻辑 | 置信度 | 重测 |
|---|
| B-A-01 | AI品牌提及率 | 目标Query集合中AI回答出现品牌名之比例 | GEO探针（≥3模型） | 提及品牌回答数 ÷ 总回答数 × 100% | 高 | 半年 |
| B-A-02 | AI实体召回率 | AI回答中正确召回核心实体之比例 | GEO探针 + NER识别 | 正确召回数 ÷ 总回答数 × 100% | 高 | 半年 |
| B-A-03 | AI语义对齐度 | AI回答与GEM权威内容的语义相似度 | GEM语义比对（余弦相似度） | Cosine(AI回答, GEM权威段落) | 中 | 半年 |
| B-A-04 | AI立场倾向性 | AI回答对本品的情感倾向（正/中/负） | Sentiment API + 人工抽检 | (正向+中性) ÷ 总数 × 100% | 中 | 半年 |
| B-A-05 | AI证据引用率 | AI回答引用证据（指南/数据）之比例 | GEO探针 + 引用解析 | 引用证据回答数 ÷ 总回答数 × 100% | 中 | 半年 |
B-B 系列：内容效果基线（5项）年度重测
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 数据来源 | 计算逻辑 | 置信度 | 重测 |
|---|
| B-B-01 | 声量份额SOV | 本品内容在目标平台总内容中的占比 | 平台搜索 + 内容计数 | 本品内容数 ÷ 总相关内容数 × 100% | 高 | 年度 |
| B-B-02 | 竞品SOV差距 | 本品SOV与TOP1竞品SOV的差值 | 平台搜索 | TOP1竞品SOV − 本品SOV | 高 | 年度 |
| B-B-03 | GEM引导UV率 | 从AI回答点击链接进电商/官网的UV占比 | 电商UTM + GEM点击日志 | GEM引导UV ÷ 总UV × 100% | 高 | 年度 |
| B-B-04 | 闭环完成率 | "提问→回答→点击→成交"完整路径占比 | 全链路追踪（Session ID） | 完整路径会话 ÷ 总提问会话 × 100% | 高 | 年度 |
| B-B-05 | 内容资产基数 | 上线前已存在的GEO内容数量 | 内容审计 | 各平台已发布内容计数 | 高 | 年度 |
基线 → 目标设定规则
| 基线状态 | 目标设定规则 | 示例 |
|---|
| 基线=0 零起点 | 6个月目标：行业TOP3均值的50% | AI提及率 0% → 15%（TOP3均值30%） |
| 基线＜10% 低起点 | 6个月目标：基线 × 3~5倍 | SOV 2% → 10% |
| 基线10-30% 中起点 | 6个月目标：基线 × 1.5~2倍 | SOV 18% → 32% |
| 基线＞30% 高起点 | 6个月目标：基线 × 1.2~1.3倍 + 防御竞品 | SOV 35% → 42% |
三、P 阶段 · 过程监控 KPI 18 项
监控时间：Step 5-7 执行期间（持续） ｜ 监控方：运营团队 + IT部 ｜ 监控频率：日 / 周 / 月三层 ｜ 产出：过程监控仪表盘（实时） + 周报 + 月报
P-1 信源健康面（4项）实时监控
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 目标值 | 数据来源 | 预警阈值 | 预警级别 |
|---|
| P-1-01 | 信源覆盖率 | 已部署信源占计划信源总数比例 | 100% | 信源注册表 | <80% | 🟡 48h |
| P-1-02 | 信源可信度均值 | 已部署信源的六维可信度均值 | ≥0.75 | 六维评分 | <0.60 | 🟡 48h |
| P-1-03 | 信源更新率 | 30天内有更新的信源占比 | ≥70% | 信源更新日志 | <50% | 🔵 周报 |
| P-1-04 | 信源断流数 | 14天无新内容的信源数量 | 0 | 信源监控 | ≥1 | 🔴 4h |
P-2 问题管道面（4项）日监控
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 目标值 | 数据来源 | 预警阈值 | 预警级别 |
|---|
| P-2-01 | 问题→内容转化率 | 已生产内容的问题占问题池比例 | 月+10% | 问题库×内容库 | 月<5% | 🟡 48h |
| P-2-02 | 问题池覆盖率 | 已覆盖问题占问题池比例 | 6月≥80% | 问题库 | <40%(3月) | 🔵 周报 |
| P-2-03 | 新问题响应时效 | 新发现问题到内容上线的天数 | ≤14天 | 问题发现日志 | >21天 | 🟡 48h |
| P-2-04 | L4-L5问题覆盖占比 | 高语义层级问题已覆盖比例 | ≥60% | 问题库×L标注 | <40% | 🔵 周报 |
P-3 内容生产面（4项）日监控
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 目标值 | 数据来源 | 预警阈值 | 预警级别 |
|---|
| P-3-01 | 发稿量达成率 | 实际发稿量 ÷ 计划发稿量 | ≥90% | 发稿日志 | <70% | 🟡 48h |
| P-3-02 | CQS通过率 | CQS≥7.0的内容占比 | ≥85% | CQS评分日志 | <70% | 🟡 48h |
| P-3-03 | 一题多态率 | 每问题≥3种内容形态的比例 | ≥80% | 内容库 | <60% | 🔵 周报 |
| P-3-04 | 合规通过率 | 合规审核通过的内容占比 | 100% | 合规审核日志 | <100% | 🔴 4h ⛔ |
⛔ 一票否决：P-3-04 合规通过率 < 100% → P-Health 直接记 0 分
P-4 分发执行面（3项）实时监控
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 目标值 | 数据来源 | 预警阈值 | 预警级别 |
|---|
| P-4-01 | 平台覆盖率 | 已部署内容的平台数占计划平台数 | 100% | 分发日志 | <80% | 🟡 48h |
| P-4-02 | 发布准时率 | 按排期发布的行动占比 | ≥95% | 排期表×分发日志 | <85% | 🔵 周报 |
| P-4-03 | JSON-LD部署率 | 已部署JSON-LD结构化数据的内容占比 | ≥90% | 技术审计 | <70% | 🟡 48h |
P-5 效果对标面（3项）周监控
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 目标值 | 数据来源 | 预警阈值 | 预警级别 |
|---|
| P-5-01 | AI提及率周环比 | 本周AI提及率 vs 上周 | +1%/周 | GEO探针 | 连续2周下降 | 🟡 48h |
| P-5-02 | SOV周变化 | 本周SOV vs 上周 | +0.5%/周 | 平台搜索 | 连续2周下降 | 🔵 周报 |
| P-5-03 | 纠偏内容生效率 | T0纠偏内容发布后AI回答改善的比例 | ≥70% | 纠偏前后对比 | <50% | 🔴 4h |
P-Health 过程健康分
P-Health = 0.15×P1 + 0.15×P2 + 0.30×P3 + 0.15×P4 + 0.25×P5
≥85 🟢 良好 — 按计划推进
70-84 🟡 注意 — 需关注低分项
60-69 🟠 预警 — 需立即干预
<60 🔴 异常 — 触发熔断评估
⛔ 一票否决：P-3-04 合规通过率<100% → P-Health 直接记 0 分
四、R 阶段 · 结果交付 KPI 15 项
验收时间：Step 8 五方签字 + 飞轮运营 ｜ 验收方：项目指导委员会五方 ｜ 产出：结果交付KPI验收报告 + 飞轮运营KPI月报/季报/年报
R-V 系列：验收 KPI（6项）Step 8 签字验收
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 验收标准 | 数据来源 | 责任人 |
|---|
| R-V-01 | 基线提升幅度 | 上线后B-KPI vs 基线的提升比例 | 达到目标设定规则的目标值 | B-KPI重测 | 市场部 |
| R-V-02 | 内容资产入库量 | 已入库的GEO内容总数量 | ≥计划量的90% | 内容资产库 | 市场部 |
| R-V-03 | 证据链完整度 | 核心问题绑定证据或标记P0缺口之比例 | 100% | 知识库 | 医学部 |
| R-V-04 | 系统可用性 | API正常响应时间占比 | ≥99.9% | API网关日志 | IT部 |
| R-V-05 | 合规表述率 | 回答无超说明书/无违禁词之比例 | 100% | 合规审核 | 合规部 |
| R-V-06 | SOP执行率 | 按SOP完成各项运营动作之比例 | 100% | 运营日志 | 市场部 |
⛔ 一票否决：R-V-05 合规表述率 < 100% → R-Health 直接记 0 分
R-O 系列：运营 KPI（9项）
月度运营 KPI
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 月度目标 | 数据来源 | 责任人 |
|---|
| R-O-01 | 综合健康分 | 0.3×过程+0.4×质量+0.3×效果 | ≥80分 | P-Health+质量+效果 | 运营团队 |
| R-O-02 | 发稿量达成率 | 实际÷预测发稿量 | 90-110% | 发稿预测模型 | 运营团队 |
| R-O-03 | CQS月均分 | 当月所有内容的CQS均值 | ≥8.0 | CQS评分日志 | 医学部 |
季度运营 KPI
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 季度目标 | 数据来源 | 责任人 |
|---|
| R-O-04 | AI提及率提升 | 季度末 vs 季度初的AI提及率提升 | +5pp | GEO探针 | 市场部 |
| R-O-05 | SOV提升 | 季度末 vs 季度初的SOV提升 | +3pp | 平台搜索 | 市场部 |
| R-O-06 | C基线重测达标率 | C基线重测后达标项占比 | ≥80% | C基线重测 | 市场部 |
年度运营 KPI
| KPI ID | 指标名称 | 定义 | 年度目标 | 数据来源 | 责任人 |
|---|
| R-O-07 | GEO归因GMV | Session ID匹配确认的GEM引导成交金额 | ≥目标值 | 电商订单系统 | 电商部 |
| R-O-08 | 增量ROI | (GEO归因GMV−项目成本) ÷ 项目成本 | ≥1:3 | 财务数据 | 市场部 |
| R-O-09 | 全链路转化率 | GEO归因订单 ÷ GEM引导UV | ≥5% | 全链路追踪 | 电商部 |
R-Health 结果健康分
R-Health = 0.40×R-V + 0.60×R-O
≥85 🟢 交付优秀 — 飞轮全速运转
70-84 🟡 交付合格 — 飞轮启动，部分需补强
60-69 🟠 交付有条件 — 飞轮限速运转，需整改
<60 🔴 交付不通过 — 飞轮暂停，回Step 5
⛔ 一票否决：R-V-05 合规表述率<100% → R-Health 直接记 0 分
五、B-P-R 闭环联动机制
三个阶段不是独立运作的，而是通过明确的传导规则形成闭环。
B → P 基线驱动过程目标
基线测评完成 → 设定6个月目标 → 反推月度过程KPI目标
示例：B-A-01基线值=0% → 6月目标=15% → 月度目标=2.5%/月 → 周度=0.625%/周 → P-5-01预警阈值=连续2周AI提及率环比<+0.6%
P → R 过程预测结果
过程KPI累计达成率 → 预测结果KPI达成概率
预测公式：当 P-3-01≥90% 且 P-3-02≥85% 且 P-5-01连续4周正增长 → R-V-01达标概率 ≥80% → 可进入Step 8验收
R → B 结果触发基线重测
结果验收完成 → 按节奏触发基线重测 → 回到B阶段
C基线（季度）→ 更新P-2/P-5预警阈值
A基线（半年）→ 更新P-5目标值，作为R-O-04/R-O-05验收依据
B基线（年度）→ 作为R-O-07/08/09验收依据，触发飞轮正负向判定
飞轮正负向判定
🟢 飞轮正向（加速）— 以下条件全部满足
✓ R-O-01 综合健康分连续3月 ≥ 80
✓ R-O-04 AI提及率连续2季正增长
✓ R-O-07 GEO归因GMV年度达标
→ 行动：增加内容产能20%，扩大平台覆盖
🔴 飞轮负向（减速）— 以下条件任一满足
✗ R-O-01 综合健康分连续2月 < 70
✗ R-O-04 AI提及率连续2季下降
✗ R-V-05 合规表述率 < 100%（一票否决）
→ 行动：触发熔断评估，回Step 6整改
六、G-Health 总健康分 老板看板
面向项目指导委员会的"一屏看懂"指标——一个数字回答"GEO项目整体在不在轨"。
G-Health = 0.15 × B-Health + 0.40 × P-Health + 0.45 × R-Health
B基线 15% — 基线是起点参照，不直接反映执行效果，权重最低
P过程 40% — 过程是日常运营核心，持续反映执行状态
R结果 45% — 结果是终极目标，权重最高，含验收+运营双重分量
G-Health 等级
| G-Health | 等级 | 含义 | 行动指引 |
|---|
| ≥85 | 优秀 | 项目全链路健康 | 全速推进，考虑扩规模 |
| 75-84 | 良好 | 总体在轨，局部需关注 | 查看低分阶段，针对性补强 |
| 65-74 | 注意 | 存在偏离风险 | 召开阶段评审，制定整改方案 |
| 55-64 | 预警 | 多阶段偏离轨道 | 暂停增量，集中整改 |
| <55 | 异常 | 项目失控 | 触发熔断评估，回退上一步骤 |
⛔ 一票否决传导规则
P-3-04 合规 <100% → P-Health=0 → G-Health ≤ 0.15×B + 0 + 0.45×R = 最高54分 → 自动🔴异常
R-V-05 合规 <100% → R-Health=0 → G-Health ≤ 0.15×B + 0.40×P = 最高55分 → 自动🔴异常
结论：任一一票否决触发 → G-Health 必定 < 55 → 🔴 异常 → 必须整改
G-Health 趋势预测
G(t+4周) = G(t) + α × (G(t) − G(t-4周))
近4周持续上升 → α = 1.0~1.2（加速）
近4周波动 → α = 0.8~1.0（线性）
近4周下降 → α = 0.5~0.8（减速预警）
预测4周后是否达到R阶段验收门槛 (≥75)
若预测值 < 65 → 提前触发干预
七、L1-L5 语义分层 KPI 矩阵 90 项
B-P-R 按"时间阶段"分，但同一 KPI 在不同语义层级表现天差地别。L1实体识别的 CQS 轻松 9.0+，L5综合决策的 CQS 能到 7.5 就不错了。分层目标让每个语义层级有独立的目标值和健康分。
CQS 目标分层
| 语义层级 | 层级特征 | CQS目标 | 合格线 | 一票否决 | 设计逻辑 |
|---|
| L1 实体识别 | 事实陈述，范式A | ≥9.0 | 8.0 | <7.0 | 事实型内容无推理难度，CQS必须高分 |
| L2 属性查询 | 用法/安全，范式A+C | ≥8.5 | 7.5 | <6.5 | 安全信息需精准，但比L1复杂 |
| L3 关系判定 | 品类对比，范式B | ≥8.0 | 7.0 | <6.0 | 对比内容"不评高下"，平衡度要求高 |
| L4 因果推理 | 机制解释，范式C | ≥7.5 | 6.5 | <5.5 | 需证据推演，CQS天然低于L1 |
| L5 综合决策 | 急救/决策，范式D | ≥7.0 | 6.0 | <5.0 | 需"先就医"免责+多条件权衡，CQS最难 |
AI提及率目标分层
| 语义层级 | 提及率6月目标 | 提及率12月目标 | 问题覆盖率6月 | 一题多态率 | 内容量权重 |
|---|
| L1 实体识别 | ≥80% | ≥95% | ≥95% | ≥4种 | 1×（基础量） |
| L2 属性查询 | ≥60% | ≥80% | ≥90% | ≥4种 | 1.5× |
| L3 关系判定 | ≥40% | ≥60% | ≥80% | ≥5种 | 2×（重点投入） |
| L4 因果推理 | ≥30% | ≥50% | ≥70% | ≥3种 | 1.5× |
| L5 综合决策 | ≥20% | ≥35% | ≥60% | ≥3种 | 1× |
L-Health 层级健康分
L-Health(Ln) = 0.20×L-B + 0.35×L-P + 0.45×L-R
L1-Health（实体识别层） → 通常最高
L2-Health（属性查询层）
L3-Health（关系判定层） ← 通常最低，差异化主战场
L4-Health（因果推理层）
L5-Health（综合决策层）
最低 L-Health < 60 → G-Health 等级降一级
最低 L-Health < 50 → G-Health 等级降两级
2个及以上 L-Health < 60 → G-Health 强制降为🟡注意
分层 KPI 增量统计
| 统计维度 | KPI数 | 说明 |
|---|
| L-B 系列（层级基线） | 5层 × 5项 = 25项 | 每层独立测定基线 |
| L-P 系列（层级过程） | 5层 × 7项 = 35项 | 每层独立过程监控 |
| L-R 系列（层级结果） | 5层 × 5项 = 25项 | 每层独立结果验收 |
| L-Health | 5个 | 每层一个健康分 |
| 分层增量合计 | 90项 | — |
| B-P-R 总体 KPI | 45项 | §一~§八原有 |
| 含分层的 KPI 总量 | 135项 | 总体45 + 分层90 |
八、BIZ-KPI 企业商业指标翻译层 20 项 + 3 核心数字
135项技术KPI是给运营团队看的，但企业老板需要的是"品牌被AI提到没有、竞品被压下去没有、患者搜完有没有来买药"。翻译层不新增数据采集，把技术KPI翻译成老板能秒懂的商业指标。
三层翻译架构
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 3 老板看板层（3个数字） │
│ 品牌AI可见度 / 竞品压制率 / GEO商业回报 │
│ → 给项目指导委员会和老板看 │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 2 商业指标层（20个指标，B-P-R三阶段） │
│ B基线7个 + P过程6个 + R结果7个 │
│ → 给市场总监/商务总监看 │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 1 技术KPI底座（135项，现有体系不变） │
│ B-C/B-A/B-B + P-1~P-5 + R-V/R-O + L1-L5分层 │
│ → 给运营团队/IT团队/医学团队看 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
B阶段商业指标（7个）— "起点在哪"
| BIZ ID | 商业指标 | 老板能懂的说法 | 技术KPI映射 | 计算逻辑 | 目标设定 |
|---|
| BIZ-B-01 | 品牌AI可见度 | "AI认识我们吗？" | B-A-01 | 提及品牌回答数 ÷ 总回答数 × 100% | 零起点→6月15% |
| BIZ-B-02 | 品牌占位排名 | "AI推荐时我们排第几？" | B-A-01扩展 | Σ(各题占位权重) ÷ 题目数 × 100 = BPI | 6月BPI≥40 |
| BIZ-B-03 | 竞品AI可见度 | "AI认识竞品吗？" | B-A-01竞品版 | 竞品提及数 ÷ 总回答数 × 100% | 本品超越竞品 |
| BIZ-B-04 | 竞品占位排名 | "AI推荐时竞品排第几？" | BIZ-B-02竞品版 | 竞品BPI | 本品BPI超越竞品 |
| BIZ-B-05 | AI好评率 | "AI推荐我们还是不推荐？" | B-A-04→PRTS量表 | (PRTS-4+PRTS-5) ÷ 总数 × 100% | 基线+15pp |
| BIZ-B-06 | AI准确率 | "AI说的用药信息安不安全？" | B-A-02+B-A-05 | PAR = (总数−🔴×3−🟡×1) ÷ 总数 × 100% | ≥90%（🔴一票否决） |
| BIZ-B-07 | 声量份额 | "网上关于我们的内容占多少？" | B-B-01 | 本品内容数 ÷ 总相关内容数 × 100% | 基线×1.5~2倍 |
P阶段商业指标（6个）— "在不在轨"
| BIZ ID | 商业指标 | 老板能懂的说法 | 技术KPI映射 | 计算逻辑 | 目标设定 |
|---|
| BIZ-P-01 | 内容上架量 | "我们发了多少内容？" | P-3-01 | 实际发稿篇数 | 按计划量≥90% |
| BIZ-P-02 | 内容合格率 | "内容质量行不行？" | P-3-02 | CQS≥7.0的内容占比 | ≥85% |
| BIZ-P-03 | 平台覆盖数 | "在几个AI平台有我们的内容？" | P-4-01 | 已部署内容的AI平台数量 | ≥5个主流AI平台 |
| BIZ-P-04 | 可见度周变化 | "这周AI提到我们多了还是少了？" | P-5-01 | 本周提及率 − 上周提及率 | +0.5%/周以上 |
| BIZ-P-05 | 竞品压制动作 | "我们做了多少次纠偏竞品？" | P-5-03 | 纠偏内容发布次数 | 月≥8次 |
| BIZ-P-06 | 合规零事故 | "有没有违规？" | P-3-04 | 合规审核通过的内容占比 | 100%（一票否决） |
R阶段商业指标（7个）— "达不达标"
| BIZ ID | 商业指标 | 老板能懂的说法 | 技术KPI映射 | 计算逻辑 | 目标设定 |
|---|
| BIZ-R-01 | 可见度提升幅度 | "做了GEO后AI提到我们涨了多少？" | R-O-04 | 末次BIZ-B-01 − 基线BIZ-B-01 | +15pp以上 |
| BIZ-R-02 | 竞品可见度下降 | "竞品在AI里被提到少了多少？" | 竞品AI提及率变化 | (竞品基线−末次) ÷ 基线 × 100% | ≥20%相对下降 |
| BIZ-R-03 | 品牌占位提升 | "我们在AI推荐中的排名上升了？" | BIZ-B-02对比 | 末次BPI − 基线BPI | +20以上 |
| BIZ-R-04 | 好评率提升 | "AI推荐我们的比例涨了？" | BIZ-B-05对比 | 末次好评率 − 基线好评率 | +10pp以上 |
| BIZ-R-05 | GEO引流GMV | "GEO带来多少销售额？" | R-O-07 | Session ID匹配确认的引导成交金额 | ≥目标值 |
| BIZ-R-06 | 投入产出比 | "花1块挣几块？" | R-O-08 | (GMV−项目成本) ÷ 项目成本 | ≥1:3 |
| BIZ-R-07 | 搜索到购买转化 | "从AI搜到最终买药的比例？" | R-O-09 | GEO归因订单 ÷ GEM引导UV | ≥5% |
老板 3 个核心数字
① 品牌AI可见度 (BAVS)
BAVS = 品牌提及率 × BPI权重系数 × 好评率
BPI权重系数 = 0.5 + BPI ÷ 200
提及率=72%, BPI=55→系数=0.775, 好评率=85%
BAVS = 72 × 0.775 × 0.85 = 47.4 → 报47分
② 竞品压制率 (CSR)
CSR = Σ各竞品提及率相对下降幅度 ÷ 竞品数量
A: 62%→41% → 33.9%
B: 55%→38% → 30.9%
C: 45%→35% → 22.2%
CSR = (33.9+30.9+22.2) ÷ 3 = 29.0%
<10%: 未有效压制
20-35%: 有效压制
>35%: 显著压制
③ GEO商业回报 (GCR)
GCR = GEO归因GMV ÷ 项目总成本
GEO引流GMV = 86万元
项目总成本 = 20.5万元
GCR = 86 ÷ 20.5 = 4.2 → 报"1:4.2"
九、BPR 品牌占位排名 (Brand Placement Rank)
老板说的"占位"，在GEO语境下指：当用户提问时，AI回答中本品在所有提及品牌中的出场顺序和推荐深度。
4级占位权重体系
| 占位等级 | 定义 | 权重 | 老板说法 |
|---|
| P1 首选推荐 | AI将本品作为第一推荐/唯一推荐 | 1.0 | "AI推荐我们当首选" |
| P2 前3提及 | 本品在AI回答的前3个品牌中，但非首选 | 0.6 | "AI把我们当备选" |
| P3 仅提及 | AI提到了本品，但不在推荐位，可能只是一句话带过 | 0.3 | "AI知道我们但不推荐" |
| P4 未提及 | AI回答中完全没有提到本品 | 0.0 | "AI不认识我们" |
品牌占位指数 (BPI) 计算
BPI = Σ(每道题的占位权重) ÷ 题目总数 × 100
P1首选推荐：8题 → 8 × 1.0 = 8.0
P2前3提及： 15题 → 15 × 0.6 = 9.0
P3仅提及： 12题 → 12 × 0.3 = 3.6
P4未提及： 15题 → 15 × 0.0 = 0.0
BPI = (8.0 + 9.0 + 3.6 + 0.0) ÷ 50 × 100 = 41.2
BPI < 20 ：AI几乎不推荐本品 → GEO严重不足
BPI 20-40：偶尔提及，非首选 → GEO需加强
BPI 40-60：稳定出现在推荐位 → GEO初见成效
BPI 60-80：经常作为首选推荐 → GEO效果优秀
BPI > 80：AI首选推荐本品 → GEO占领成功
竞品占位排名：对每个主要竞品做同样的探针测试，计算竞品BPI。当本品BPI超过竞品BPI时，即实现"占位超越"。
十、PAR 医药准确率 & PRTS 推荐倾向量表
医药产品的"准确性"关乎患者安全，"情感倾向"关乎处方决策。本节将 BIZ-B-05 和 BIZ-B-06 从消费品逻辑升级为医药专属逻辑。
核心区别
普通产品"说错一句话" = 误导消费者 → 客诉
医药产品"说错一句话" = 患者安全事件 + 合规事故 → 法律风险
普通产品"好评" = 品牌印象好 → 复购
医药产品"好评" = AI推荐使用 → 处方/购药决策 → 直接影响销量
AI准确性：5维 × 3级严重度模型
5个准确性维度
| 维度 | 检查内容 | 高风险场景 | 数据来源 |
|---|
| ① 适应症准确性 | AI说的适应症是否在说明书批准范围内 | 超适应症推荐 = 🔴致命 | 说明书+批准文号 |
| ② 用法用量准确性 | 剂量/给药途径/频次是否与说明书一致 | 剂量错误可致伤害 = 🔴致命 | 说明书用法用量项 |
| ③ 禁忌安全性准确性 | 禁忌人群/不良反应/药物相互作用是否正确完整 | 禁忌遗漏 = 🔴致命 | 说明书禁忌+不良反应+相互作用 |
| ④ 特殊人群准确性 | 孕妇/哺乳期/儿童/老年/肝肾功能不全用药提示 | 特殊人群未提示 = 🟡重大 | 说明书特殊人群项 |
| ⑤ 证据引用准确性 | 引用的指南/研究是否真实存在且结论未被歪曲 | 虚假引用 = 🟡重大 | 指南数据库+文献检索 |
3级严重度 × 权重体系
| 级别 | 定义 | 权重 | 示例 | 处置 |
|---|
| 🔴 致命错误 | 可能导致患者伤害的严重错误 | ×3 | 禁忌人群推荐使用 / 剂量错误一个量级 / 严重超适应症 | 一票否决：PAR直接记0，触发熔断 |
| 🟡 重大错误 | 影响用药决策但不直接致害 | ×1 | 遗漏重要不良反应 / 药物相互作用缺失 / 特殊人群未提示 / 虚假引用 | 扣分，需纠偏 |
| 🟢 轻微错误 | 不影响用药安全的措辞/时效性问题 | ×0 | 措辞不精确但方向正确 / 数据更新滞后 / 非关键信息偏差 | 记录，不扣分 |
医药准确率 (PAR) 公式
PAR = (总回答数 − 🔴次数×3 − 🟡次数×1) ÷ 总回答数 × 100%
🔴出现1次 → PAR直接记0%（一票否决）
🟢轻微错误仅记录，不影响PAR
PAR目标 ≥ 90%
🔴🟡级别判定必须由医学团队人工审核，不可纯AI判定
每季度抽检 ≥ 30条AI回答，按5维×3级逐条标注
🔴致命错误需24小时内上报，触发纠偏内容紧急发布
PRTS 5级推荐倾向量表 (Pharma Recommendation Tendency Scale)
原版B-A-04只分正/中/负三档，"中立"被算入好评率导致虚高。PRTS将情感倾向细化为5级，"AI只客观提及但并未推荐"不再被计为好评。
| 级别 | 定义 | 判定标准 | 分值 | 好评率计算 |
|---|
| PRTS-5 | 强推荐 | AI明确推荐本品为首选方案 | 5 | ✅ 计入好评 |
| PRTS-4 | 弱推荐 | AI倾向推荐本品但非首选（"可以考虑"） | 4 | ✅ 计入好评 |
| PRTS-3 | 中立 | AI客观提及本品，无推荐倾向 | 3 | ❌ 不计入好评 |
| PRTS-2 | 弱不推荐 | AI倾向不推荐，提醒风险/局限 | 2 | ❌ |
| PRTS-1 | 强不推荐 | AI明确不推荐或强烈警示 | 1 | ❌ |
医药好评率 (PRR) 公式
PRR = (PRTS-5数 + PRTS-4数) ÷ 总回答数 × 100%
十一、全量统计与使用指南
完整 KPI 体系总览
│B-Health │ │P-Health │ │R-Health │ 给项目经理看
│ 92 🟢 │ │ 78 🟡 │ │ 88 🟢 │
│ L1=89.8🟢 L2=84.5🟢 L3=66.0🟠 │ 给运营团队看
│ L4=68.5🟡 L5=72.5🟡 │
KPI总量：总体45项 + 分层90项 = 135项技术KPI
健康分：G×1 + BPR×3 + L×5 = 9个健康分
一票否决：3个（P-3-04 / R-V-05 / L-P-06×5层）
═══ 全量 KPI 总数：190 项 ═══
在八步法中的使用节点
| Step | B-P-R 使用 | 产出 |
|---|
| Step 4 | 测定 B-KPI 15项 + L-B 25项 | 基线测评报告（含目标值设定） |
| Step 5 | 设定 P-KPI 18项目标 + L-P 35项 | 过程监控目标表 |
| Step 6 | 部署 P-KPI 监控 + L-Health | 过程监控仪表盘 |
| Step 7 | 对标 P-5 效果指标 + L-R | GEM+电商效果追踪 |
| Step 8 | 验收 R-V 6项 + L-Health 5层 | 结果交付验收报告 |
| 飞轮运营 | 持续 R-O 9项 + 定期重测 B-KPI | 月报/季报/年报 |
数据可信度三级分级
| 级别 | 数据来源 | 置信度 | 采信方式 |
|---|
| Level 1 金标准 | 电商/财务/API日志 | 🟢 高 | 直接采信 |
| Level 2 高可信 | GEM引擎/合规引擎/NER | 🟡 中 | 算法一致+定期抽检 |
| Level 3 参考 | GEO探针 | 🟡 中 | 受LLM漂移影响，须与L1/L2交叉验证 |
三层使用原则
① 内部运营会议
看技术KPI（135项），诊断具体问题
② 跨部门协调会议
看商业指标（20项），对齐商业目标
核心原则：三层数据同源，只是呈现方式不同，不存在数据矛盾。技术KPI回答"执行在不在轨"，商业指标回答"生意好不好"，老板数字回答"要不要继续投"。