近日，绿雪智能科技发布AI心智指数3.7版本，新增20题标准检测，与原有30题深度检测形成互补。围绕企业在AI回答中的候选入围、推荐位置、竞争差距和内容依据，新版本进一步连接推荐监测、证据分析与GEO内容建设，为企业管理自身AI推荐表现提供更完整的观察路径。
当用户向AI询问“有哪些值得推荐的产品或服务”时，企业首先面对的是能否进入候选名单的问题。而当用户进一步提出具体需求、适用条件或选择标准时，企业又需要了解：自己的哪些信息进入了回答，在哪些场景中得到推荐，与其他候选相比呈现出怎样的差异。
AI心智指数3.7将这两个层次分别纳入标准检测与深度检测，让企业能够从常见推荐中的基础表现，继续进入具体决策条件下的分析。
新增标准检测以20道泛推荐问题为基础，根据用户确认的行业品类、检测对象及必要范围组织提问。问题不预先植入目标名称，观察品牌、产品或服务能否自然进入AI推荐名单。题库覆盖普通推荐、口碑与认可、优先选择三类问法，分别呈现不同选择诉求下的推荐结果。
这一设计为企业提供了三个具体观察角度：一般询问该品类时，目标是否出现；用户强调可靠、口碑或主流认可时，目标是否获得推荐；提出优先考虑或首选诉求后，推荐结果是否变化。企业可以进一步查看各组问题的原始回答，核查差异发生在哪些题目、哪些平台以及怎样的上下文中。
原有30题深度检测则围绕基础入围、具体决策因素和综合选择三个层次展开。系统将品类与业务需求转化为结构化问题，观察不同条件下目标与竞品的推荐表现，以及多个条件结合后目标是否仍被推荐。
对于业务需求较为明确的企业，这种分层观察可以将一个笼统的“AI是否推荐我”，拆解为更具体的内容建设问题。例如，客户关注某项能力时，回答是否呈现了目标的相关信息；强调适用场景时，推荐名单是否发生变化；综合多个要求后，哪些候选仍被保留。这些问题为企业核查产品表达、案例资料和公开信息提供了入口。
在结果分析中，AI心智指数区分主要推荐、条件推荐、仅提及和明确不推荐等关系，并结合有效推荐率、推荐呈现前三率、首位呈现率及平均推荐位置组织结果。自然呈现顺序与AI明确排序分别记录，使企业能够结合回答语境理解推荐覆盖与位置表现。
跨平台分析和竞品对标进一步提高了结果的可解释性。用户可以分别查看本次所选平台与使用方式的推荐表现，识别同一道问题上的结果分歧。标准检测支持查看最多十个符合计分条件的竞品，并回查竞品占优的问题、推荐理由与相关信源，将竞争差距落实到具体场景和回答证据。
对企业而言，差距分析的价值在于帮助确定后续核查重点。目标缺席的题目、竞品反复获得推荐的场景，以及回答中经常出现的选择理由，都可以成为检查自身信息表达和准备内容材料的线索。系统据此筛选有证据支持的核心问题，并可进一步生成可选择的内容方向及逐篇材料建议。
AI心智指数3.7还加强了来源观察与内容建设之间的连接。系统将同一次回答中的搜索候选、实际参考和明确引用按规范化链接合并去重，形成“已发现来源”概览，同时保留各阶段的独立信息。在证据可用时，用户可以继续核查来源与目标、竞品的关联。
其中，目标未出现的回答中被AI引用或参考的文章，为企业研究内容机会提供了直接材料。系统汇总这些来源的采用次数、涉及问题、平台及可用的发布时间信息，用户可进入原始链接，分析文章回答了什么问题、采用怎样的组织方式，以及其主题是否适合自身业务。
这类实际采用记录，有助于企业将选题讨论连接到具体的AI回答。符合资格的来源文章可以继续衔接内容生产流程，参考其选题意图和可迁移的结构，再以用户自身确认的资料组织原创稿件，使检测发现能够进入后续执行环节。
企业知识库为这一过程提供事实基础。产品介绍、服务流程、应用案例及资质等资料，可通过文字、公开网址和支持格式的文件整理进入知识库，经用户核对确认后用于写作。资料版本与实际使用记录便于追溯稿件依据，内容校验和审核则用于约束缺乏依据的企业表述。
用户可按需继续推进稿件确认与媒体发布，查看正式版本、发布状态、时间和上线链接等交付记录。通过后续复测或已配置的持续监测，企业还可以沿既定范围、题库与执行条件观察推荐表现，并核查达到规则条件的推荐下降、竞品变化、品牌认知风险和执行异常。
为支持内部协作，AI心智指数提供管理层摘要、完整诊断报告、PDF下载和版本化分享，并支持品牌、产品、服务、门店等对象分别建立项目。管理者可以掌握重点，执行人员可以进入题目、回答及来源明细，内容团队则可据此准备材料和推进稿件，让推荐监测、内容建设与后续复盘围绕同一份证据展开。
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