METHODOLOGY
從問題集到人工覆核：
如何閱讀 AI 可見度基線
一個基線不是一個漂亮百分比
AI 回答會受問題、地區、語言、裝置、時間、來源可用性與產品變更影響。可用的基線必須顯示每一次觀測的條件和分母，讓讀者知道結果代表甚麼、沒有代表甚麼。
題組要分層
非品牌買家問題可用作核心觀測；競品比較題和品牌適配題用於診斷回答如何比較、描述或理解品牌，但不應與核心題混成單一「曝光率」。這能減少點名品牌題目的污染。
例外也是結果
未出現 AI 回答、供應商錯誤、缺少引用網址、格式異常及語意偏題都必須保留。來源未知是未知，不是未被引用；有待覆核或例外的觀測不可進入客戶 KPI。
為何需要三個日期
單日的回答是快照。可供客戶閱讀的核心 KPI 要求同一鎖定配置在三個不同日期完成，並且每輪都有原始證據和人工 QA。三輪應分開呈現，以理解波動及支持下一輪調整。
AI 可以協助，但不能作裁判
模型可以根據已捕捉的低敏感證據提出分類或內容假設；它不能取代證據擷取、決定分數、補寫引用，或處理 CRM／個人資料。任何建議都需標示為「AI 建議，需人手覆核」。
編輯說明：此方法頁描述 CLEARCRAFT 的受控 Beta 量度原則；它不應被視為任何平台或業務的長期結果預測。