Scribble Network
Scribble Network 是一個 AI 可見度平台,它審計您的品牌在主要 AI 助手中的引用份額,並運行創作者懸賞以生成可供引用的內容,使您的品牌在 AI 回答中被推薦。
https://scribble.network/?ref=producthunt&utm_source=aipure

產品資訊
更新時間:2026年07月09日
什麼是 Scribble Network
Scribble Network 透過將「引用差距」轉化為創作者主導的內容活動,幫助品牌在 AI 搜尋中被發現。Scribble 不僅僅關注傳統的 SEO 排名,它還衡量 AI 助手(如 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot 和 Grok)是否真正提及並引用您的品牌,以回應重要的查詢。該平台結合了統一的審計儀表板(按模型、主題和時間顯示引用份額)和大型創作者網絡的訪問權限,該網絡在 AI 模型經常引用的平台上發布第三方內容,幫助品牌從隱形轉變為被推薦。
Scribble Network 的主要功能
Scribble Network 是一個 AI 可見性和創作者獎勵平台,可協助品牌在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot 和 Grok 等 AI 助理中被引用(進而獲得推薦)。它結合了一個稽核儀表板,可測量按模型和查詢劃分的引用份額、競爭對手基準測試以識別您在哪裡失去答案,以及一個獎勵工作流程,該工作流程會向大型創作者網絡發布簡報,以在 AI 可引用平台上發布第三方內容。Scribble 透過對模型 API 執行即時查詢、歸因哪些創作者作品影響了答案,並透過結構化、AI 可讀的自有內容加上一致的第三方報導來支援提高「引用準備度」,從而端到端地追蹤引用。
AI 可見性稽核和引用份額追蹤: 衡量 AI 模型在優先查詢籃子中提及/引用您品牌的頻率,按模型(ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Grok)、主題和時間細分,以識別您在哪裡強大或不可見。
按查詢進行競爭對手基準測試: 顯示 AI 在哪些查詢上推薦了哪些競爭對手而不是您,以及推薦了多少——將「丟失」的查詢轉化為優先行動清單。
針對引用(而非追隨者)優化的創作者獎勵: 將內容差距轉化為分發給大型創作者網絡的獎勵簡報,創作者根據在 AI 答案中被引用的可能性而不是受眾規模進行評分。
在 AI 可引用表面上進行多平台發布: 協調創作者在 AI 系統經常提取的平台(例如 X、Medium、Substack、Reddit、YouTube、Instagram、Quora)上的分發,以建立一致的第三方信號。
自有內容的引用準備度評分: 稽核您的網站/內容並標記可能阻礙 AI 助理引用您的內容,強調模型可以可靠解釋的結構化、AI 可讀內容。
透過即時模型查詢進行端到端工作證明: 追蹤哪個創作者發布了什麼以及何時發布,然後對模型 API 執行真實查詢,以顯示您的品牌是否被提及/引用——將活動活動與可衡量的引用變動聯繫起來。
Scribble Network 的使用案例
B2B SaaS 類別領導力: SaaS 公司可以針對「最佳 SOC 2 合規工具」或「頂級客戶資料平台」等高意圖提示,發布結構化的比較/常見問題內容,並利用創作者獎勵來獲得第三方報導,從而增加 AI 推薦。
消費者應用程式和市場發現: 消費者應用程式可以透過在受信任的第三方平台上生成一致、可引用的評論和解釋器,來改進在「最佳預算應用程式」或「最佳轉售市場」等提示中的包含。
大規模的加密貨幣/Web3 協議教育: 協議可以透過創作者主導的解釋器和社群貼文來彌補知識差距(運作方式、風險、比較、整合),當用戶詢問「最佳 L2」、「質押選項」或「跨鏈橋」時,AI 助理經常會引用這些內容。
電子商務和 DTC 產品推薦提示: 品牌可以針對「最佳膠原蛋白粉」或「扁平足最佳跑鞋」等提示,將領域內結構化的產品/常見問題內容與第三方創作者內容配對,以增加 AI 在購買答案中的包含。
聲譽修復和敘事控制: 面臨過時或稀疏網路報導的公司可以發布權威的自有內容並播種一致的第三方上下文,以便 AI 系統在答案中採納更新的敘事。
SEO + AI 可見性雙重增長: 由於創作者作品可以被索引並在傳統搜尋中排名,團隊可以執行一個活動簡報,同時建立 AI 引用信號並隨著時間的推移獲得有機搜尋流量/反向連結。
優點
直接針對多個主要模型中的 AI 引用進行優化,而不僅僅是傳統的 SEO 排名。
閉環工作流程(稽核 → 獎勵 → 發布 → 即時查詢驗證)將支出與可衡量的引用結果聯繫起來。
大型創作者網絡和多平台分發增加了建立一致第三方信號的機會。
缺點
結果取決於索引週期和模型行為;時間和提升效果可能因查詢/模型而異,並且可能需要數週才能累積。
需要持續的活動來建立持久的「引用護城河」,這可能不適合尋求一次性努力的團隊。
在許多平台上擴展第三方創作者產出時,品質控制和品牌合規性可能具有挑戰性。
如何使用 Scribble Network
1) 開始免費試用並建立您的品牌工作區: 前往 https://scribble.network/ 並點擊「開始免費試用」。建立您的帳戶並為您希望提高 AI 可見度的品牌設定工作區。
2) 執行 AI 可見度審計(基準): 在 Scribble 審計儀表板中,執行審計以衡量您當前在各模型(ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Grok)中的「引用份額」。這將為您提供一個基準,了解您的品牌在哪裡被提及/引用,以及在哪裡是不可見的。
3) 按模型、主題和時間審查引用份額: 使用統一的儀表板按模型和主題細分績效。確定您在哪個助手上最弱,以及哪些主題/查詢對您的業務最重要。
4) 在優先查詢上基準測試競爭對手: 開啟競爭對手基準測試,查看 AI 在哪些查詢上推薦了哪些競爭對手而不是您,以及推薦程度。使用此資訊來優先處理您想要獲勝的查詢集。
5) 檢查您的「引用準備度分數」(網域內阻礙因素): 執行引用準備度/網站審計,查看是什麼阻礙了 AI 系統引用您的網站而不是競爭對手。利用這些發現來規劃改進您的自有內容結構和清晰度。
6) 選擇您追蹤的查詢籃: 選擇您想要追蹤的一組高意圖查詢(買家向 AI 助手提出的查詢)。Scribble 使用此查詢籃來計算您的引用分數,即包含您品牌的回答百分比。
7) 在您自己的網域上建立可供引用的內容: 發布或更新自有內容,使其結構適合 AI 閱讀(清晰的標題、直接的答案、範圍明確的頁面)。Scribble 的流程強調自有內容作為第三方創作者內容可以引用的錨點。
8) 將競爭對手獲勝的查詢轉化為懸賞簡報: 根據審計結果,將最大的差距(競爭對手獲勝的查詢)轉化為創作者可以撰寫的「懸賞簡報」。簡報應指定目標查詢、定位以及創作者應引用您網域上的哪些頁面。
9) 向創作者網絡發布 Scribble 懸賞: 將懸賞發布到 Scribble 的創作者網絡(50,000 名創作者)。創作者根據引用歷史(引用機率)而非追蹤者數量進行評分,並競爭製作最佳作品。
10) 在 AI 模型提取資訊的表面上發布: 確保創作者內容發布在 Scribble 強調為關鍵 AI「表面」的平台上:X、Medium、Substack、Paragraph、Reddit、YouTube、Instagram 和 Quora。這些第三方提及有助於模型將您的品牌視為可信的信號。
11) 優化「被 AI 引用」,而不僅僅是「已發布」: Scribble 的模式是當內容被 AI 引用時才支付費用,而不僅僅是內容上線時。利用這種激勵來迭代簡報和內容格式,使其更有可能在 AI 回答中被引用(比較、解釋、社群討論串等)。
12) 等待索引和信號接收(時間線預期): 預期一個典型的週期:第一週發布,第二週索引,第三週模型開始反映新信號。許多品牌在第一個活動上線後約 25 天內看到引用動態。
13) 在儀表板中端到端追蹤提及和引用: 使用 Scribble 的追蹤功能,查看哪個創作者發布了什麼、在哪裡、何時發布,以及現在哪些 AI 模型正在提及/引用它。Scribble 即時運行追蹤的查詢,並顯示包含您品牌的真實模型回應。
14) 了解 Scribble 如何衡量結果(提及與引用): 「提及」是指模型在回答文本中提及您的品牌。「引用」是指模型明確引用一個來源(例如,連結/來源歸屬)指向您的網域或關於您的創作者內容。Scribble 透過在模型中運行您的查詢籃並計算包含提及/引用的回應百分比來計算您的引用分數。
15) 迭代:逐個模型彌補差距: 因為每個模型對來源的權重不同(例如,Perplexity 偏愛最近索引的內容;ChatGPT 偏愛權威的第三方提及;Gemini 獎勵結構化的網域內內容),所以使用每個模型的儀表板來識別差距,並運行後續的懸賞/內容更新來彌補這些差距。
16) 透過持續的活動複合結果: 持續數個季度運行活動。Scribble 強調複合效應:一旦您出現在一個 AI 回答中,您就更有可能出現在相關回答中,並且每個活動都會增加更多的索引內容和第三方信號。
17) (可選) 預約懸賞設定通話: 如果您需要指導設定,請使用網站上的「設定 Scribble 懸賞會議」連結 (Cal.com) 來協調您的查詢籃、懸賞簡報和衡量計劃。
Scribble Network 常見問題
Scribble 是一個用於監控和建立 AI 可見性的平台。它會審核您的品牌在 AI 回答中被提及/引用的位置(以及未被提及/引用的位置),然後透過一個擁有 50,000 名創作者的網絡,幫助您建立和推廣可供引用的內容,讓 AI 助理更有可能推薦您的品牌。











