AI 情感净推荐值 AI Sentiment Net Score
一句话定义
对大模型生成的所有涉及你品牌的回答文本进行情感分析，用正面评价占比减去负面/警告性评价占比得出的净口碑得分。
打个比方 Analogy
把全网 AI 嘴里说你的好话减去坏话，看看 AI 到底是你的"免费品牌大使"还是"全天候劝退黑粉"。
岗位实战怎么做 In Practice
重点排查回答中是否出现 "However", "Downsides include", "Users complain about", "Expensive", "Steep learning curve" 等转折负面词。一旦发现某个负面定性高频出现，立刻定位它是从哪篇引用源网页抓过来的，联系原网站修正过时信息或发布最新权威实测予以对冲。
案例与避坑 Pitfalls
注意！在大模型眼里，一个完全没有任何缺点（Cons）的产品会被怀疑是虚假水军软文。最健康的姿态是：让 AI 说出你 90% 的核心硬核优势，外加 10% 无伤大雅的"筛选型小门槛"（例如："缺点是不提供永久免费版，更适合有预算追求高稳定性的专业团队"——这不仅不是真缺点，反而是帮你筛选高净值客户的利器！）。