只看自己的数字没有刻度
在 24% 的答案里被点名，本身既不算好也不算差。如果第一名是 30%，那就不错；如果第一名是 80%，那就很差。没有来自同一批测量的竞品数据，可见度数值就是一个没有单位的读数。
两边必须同一口径
最常见的错误是不对称计数：自家品牌只要出现就算，竞品则只在被推荐时才算。仅这一处不对称就可能让份额虚高一倍。应当对所有品牌使用同一条规则 —— 通常是「在答案正文中被点名」—— 并且无例外地执行。
问题集也是一样。用自家的问题算份额、而竞品只在其中一部分题上计数，那不是份额。
被提到不等于被推荐
「不建议选某某品牌，售后较差」也是一次提及。按简单口径计数会抬高你的可见度数值，而它描述的其实是一次商业意义上的失败。情感倾向必须与提及一并记录，负面提及应当单独报告，而不是与正面提及相抵。
谁算竞品
只有买家可能转而选择、且处于同一品类的品牌才算。平台、目录站、媒体与测评站不是竞品，即使它们频繁出现 —— 把它们计入只会让你的份额显得很小，且没有任何有用含义。反过来，漏掉一个真实竞品会悄悄抬高你的份额。
清单一开始就不会准
第一轮通常会暴露出两三个你原本没当成竞品、但模型显然当成竞品的品牌。把它们加进清单、记录版本变更，并把模型的归类当作关于市场认知的信息来看待。