KHB 研究院
KHB 的獨立研究部門 — 我們發佈季度 AI 影響力基準報告、跨模型一致性研究，以及引用經濟白皮書，讓 AI 對品牌的影響變得可衡量、可比較、可改善。
讓 AI 影響力可衡量、可比較、可改善
建立在獨立性、長期資料與開放方法論之上的研究任務，而非為了銷售軟件。
AI 影響力已成為一項實質的商業變數：它決定哪些品牌會被推薦、哪些資料來源會被引用、哪些敘事會被放大。然而直至 2025 年，業界仍缺乏一套共享且可重現的衡量方法。KHB 研究院正是為填補這個缺口而成立。我們的使命是建立長期資料集、透明指標與可經同行評審的方法論，讓企業、媒體與監管機構能以對待搜尋排名或品牌聲量的同等嚴謹態度，來對待 AI 影響力。
為保障客觀性，研究部門在結構上與 KHB 的商業顧問及平台團隊完全分離。研究人員不收取與客戶合約掛鈎的佣金，已公佈的排名無法被銷售部門修改，每一份資料集在發佈前都須經內部倫理委員會審核。這種分離機制，使我們的基準能在沒有利益衝突的情況下被第三方引用——這正是我們的數字即使被非客戶品牌信任的原因。
我們的研究方法採長期追蹤而非快照式取樣。我們持續追蹤超過 1,000 個品牌、橫跨 8+ 主流 AI 模型，每月刷新超過 1,200 個品牌特定查詢。最終產出包括季度旗艦基準、每月行業洞察簡報，以及按需觸發的異常警報——這樣的發佈節奏旨在為決策者提供訊號而非雜訊，並讓每一個評分都能被任何下載我們方法論說明的人重現。
六大研究計劃追蹤 AI 如何重塑品牌影響力
每個計劃均運行於同一個長期觀測面板，研究發現可交叉引用而非各自孤立。
AI 可見度基準
跨行業觀測面板，衡量品牌在高意圖買家查詢中被 AI 回應點名的頻率。我們為每個品牌、每個模型、每個行業計算可見度比率，再每季度公佈排行榜，讓企業能將自己與直接競爭對手及行業均值進行比較。基準方法論完全開放，任何分析師都能在我們公佈的查詢庫上重現結果。
引用來源分析
AI 模型在解釋答案時，實際上會引用哪些出版商、域名與文件類型？此計劃以規模化方式繪製引用圖譜，量化被引用來源的冪律分佈。對品牌與公關團隊而言，它揭示了哪些媒體投資能轉化為 AI 權威，而哪些出版品儘管人流高，卻對模型而言實際上隱形。
推薦決策模式
是什麼讓一個 AI 模型從點名品牌，進階到主動推薦它？我們將推薦決策拆解為特徵訊號——時效性、權威性、具體性、情緒與結構位置——並執行受控實驗以隔離每個因素在各模型中的權重。產出為每個品牌的推薦評分，以及按優先順序排列的干預槓桿清單。
多語言 AI 影響力
AI 模型在不同語言下表現並不一致。此計劃以相同的品牌查詢集，比較英文模型（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity）與中文模型（DeepSeek、文心、通義）的差異。研究發現揭示了在引用來源、實體識別與推薦邏輯上的結構性分歧——這對於在大中華與全球市場營運的跨境品牌而言，是關鍵情報。
AI 幻覺與品牌風險
當模型以錯誤的創辦人、錯誤的產品或錯誤的總部描述一個品牌時，代價是真實而無聲的。此計劃按品牌、按類別、按模型量化幻覺率，並追蹤錯誤描述在更正發佈後會持續多久。我們將資料集與顧問團隊共同開發的補救操作手冊配套提供。
跨模型一致性
若八個 AI 模型對同一品牌給出八個不同答案，買家應該相信哪一個？我們的一致性指數衡量每個被追蹤品牌在整個模型面板中的答案分歧度，標記出模型在事實、排名或推薦上意見不一致的實體。高分歧度是品牌風險的領先指標，也是我們顧問客戶的早期預警訊號。
近期研究發佈
執行摘要免費提供；完整資料集可應訂閱者及認證媒體要求提供。
2026 年第一季 AI 影響力基準報告
跨 12 個行業、480 個品牌的橫向基準——涵蓋金融服務、消費科技、醫療、製造、奢侈品、零售、教育、物流、法律、地產、旅遊與快消品。核心發現：金融服務業平均可見度最高，達 72/100；製造業最低，僅 31/100——41 分的落差源自對結構化知識資產的投資不足。報告同時首次發佈縱向差異，比較 2026 年第一季與 2025 年第四季的基準。
《引用經濟》白皮書
首份系統化描繪 AI 模型實際資料來源地圖的研究。在 120 萬筆抽樣引用中，我們記錄到陡峭的冪律分佈：前 50 大出版商貢獻約 80% 的引用，而超過 14,000 個域名的長尾僅分享剩餘 20%。白皮書列出每個行業的熱門被引域名，解釋為何傳統 SEO 權威無法對應至 AI 權威，並探討對媒體商業模式的结构性啟示。
跨境 AI 影響力研究
針對 240 個跨境品牌，將美國英文模型（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity）與中國中文模型（DeepSeek、文心、通義）進行並列比較。我們量化品牌識別、推薦邏輯與引用來源的分歧度，並歸納出三種跨境影響力失效模式。研究與兩個學術合作夥伴共同發佈，並附上可重現的方法論附錄。
AI 推薦工程框架
KAIF™ 方法論白皮書的公開發佈。它將五大工程層——知識、權威、影響、足跡——形式化為可衡量的框架，定義每一層的投入與產出，並公佈顧問團隊使用的評分準則。框架以創用 CC 授權釋出，以邀請更廣大 AI 影響力研究社群進行同行評審與外部貢獻。
為可重現性而建，不為頭條而生
我們公佈的每個評分，都能由任何下載我們方法論說明與查詢庫的人重新推導。
資料採集運行於一組固定的八個主流 AI 模型——ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、DeepSeek、Copilot、百度文心一言（ERNIE）以及阿里通義千問。針對每個被追蹤品牌，我們每月執行超過 1,200 個品牌特定查詢，取自涵蓋發現、比較、推薦與疑難排解意圖的已公開查詢庫。查詢以模板化方式控制措辭變異，從無先前品牌互動紀錄的中立帳號執行，並按滾動排程重複執行，以捕捉模型漂移而不污染觀測面板。
從原始回應中，我們計算三項一級指標。可見度比率衡量品牌在相關回應中被點名的頻率；引用指數衡量模型引用由品牌掌控或已賺得的來源的頻率；推薦評分衡量品牌作為模型主要推薦選項的頻率。每項指標均按行業標準化，確保跨行業比較具意義，並同時公佈其原始分佈而非僅平均值，讓離群值得以被看見。
透明度與隱私是不可妥協的底線。完整的方法論說明、查詢模板與評分準則與每份報告同步發佈，可於本頁面下載。我們不儲存使用者提交的查詢內容、不將私有客戶資料納入公開基準面板，並在每次更新指標定義、模型面板或查詢庫時，於方法論變更紀錄中公佈——確保跨版本的歷史比較保持可重現。
與 KHB 研究院合作的三種方式
我們與企業、媒體與學術機構合作，每種合作均有清晰界定的合作模式。
企業可委託保密的單一行業基準研究與競爭可見度審計。所有委託研究均明確標示為贊助性質，其底層方法論與公開基準完全一致——贊助換取的是規模與保密性，絕非不同的結果。媒體合作夥伴可在聯合署名下共同發佈行業報告，並以獨立編輯審查換取對封存資料集的優先存取權。學術研究人員則可申請免費使用完整資料集進行同行評審研究，並由我們的研究人員提供方法論支援。
無論何種合作模式，相同規則一律適用：方法論公開發佈、資料隱私受保護、利益衝突如實披露。若您希望規劃專案、申請媒體合作，或提交學術研究計劃書，請透過 research@khb.com（此網站的示範電郵地址）聯絡我們的研究團隊。我們會在三個工作天內回覆合資格的查詢。
若您希望以結構化對話取代電郵，我們的顧問團隊亦能引導您了解當前基準發現，並協助您解讀自身品牌在最新發佈中的位置。
關於 KHB 研究院的常見問題
關於獨立性、存取方式、定制研究、模型覆蓋與更新頻率的簡短解答。
KHB 研究院是否獨立於 KHB 的商業服務？
是的。KHB 研究院在結構上與 KHB 的商業顧問及平台團隊完全分離。研究人員不收取與客戶合約掛鈎的佣金，方法論與資料集均由內部倫理委員會審核，已公佈的排名無法被銷售部門修改。正是這種分離機制，使我們的基準能夠在沒有利益衝突的情況下被媒體、學界與監管機構引用。
如何取得完整研究報告？
執行摘要與方法論說明可於本頁面免費下載。完整基準資料集、品牌層級評分卡及底層查詢庫則向企業訂閱者及認證媒體按需提供。學術研究人員可將簡短研究計劃書寄至 research@khb.com 申請免費使用權限。
我們公司可以委託定制研究嗎？
可以。企業可委託保密的單一行業基準研究、競爭可見度審計，以及與 KAIF 對齊的方法論評估。所有委託研究均明確標示為贊助性質，其底層方法論與公開基準完全一致。請聯絡 research@khb.com 規劃專案。
KHB 研究院追蹤哪些 AI 模型？
我們的活躍觀測涵蓋八個主流模型：ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、DeepSeek、Copilot、百度文心一言（ERNIE）以及阿里通義千問。觀測面板每年更新一次，任何新增或移除均會公佈於方法論變更紀錄中，確保歷史比較可重現。
基準多久更新一次？
跨行業旗艦基準每季度發佈一次。行業洞察簡報每月發佈，當被追蹤品牌的可見度偏離其過去 90 天基準超過兩個標準差時，即時異常警報會推送給訂閱者。