01 / GEO研究
品牌GEO健康度AI诊断
AI 重构品牌流量格局：以模型识别与推荐能力抢占增量红利；通过四大维度诊断，为品牌构建清晰可落地的战略行动指南。
信源分析模拟问答校对口碑改进建议
可体验：品牌GEO健康度诊断、数据一致性检测、信源生态分析、口碑分析、导出可视化报告。
AI 应用 · 电商数据
把业务问题，变成
可验证的 AI 工作流。
我是肖沐沂，拥有电商推广与消费者运营经验。关注品牌如何被 AI 看见，也关注怎样把反复做的分析，通过 AI 转成能够复用、检查和改进的工具。
GEO OBSERVATORY虚构样例 / 禾序 CRM
品牌被提及之后，
还需要看清证据。
从问题集，到回答记录，再到下一步行动。
12计划观测
11有效回答
2示例引擎
每个结论都能回到回答记录。
从真实业务出发
以下为过往的电商业绩，
+15 pt产品线销售占比提升
+10%核心TA人群渗透率提升
+40 pt白盒人群占比提升
+18% 大促 ROI 同比提升
SELECTED WORK
让问题看得见，让流程标准化，让结果可落地
01 /Geo研究
GEO提问引擎
面向“品牌在用户的哪些问题中被推荐”这一运营问题，把简单的健康分，拆解成可复核的观测记录体系。
设计问题集记录模型回答核对引用制定复测计划
可体验：生成研究计划、筛选样本、导入 CSV、查看原始证据、导出复盘报告。
02 / 数据 X AI
素材AI分析工作台
AI 视觉解析素材，生成多维视觉标签，实现素材量化评估；对话式 AI 构建专项分析框架，挖掘要素深层关联。
视觉标签标签识别分析框架AI分析深度结论
可体验：素材视觉分析、测试分组、基础数据分析、AI专项分析、可视化报告导出。
02 / 数据 X AI
数据分析看板
将重复性数据复盘固化为标准化业务流程，自动完成指标测算，输出有据可依的运营决策建议，并生成下一轮AI测试假设。
校验数据汇总指标识别差异导出结论
可体验：导入 CSV、渠道筛选、加权指标、规则摘要与分析提示词导出。
我希望展示的，
是完整的运营思路与AI的结合。
让把工具回归真实业务场景
01
把目标拆成可观测问题
从用户决策场景出发设计问题，让问题可量化
02
把 AI 输出放进校验流程
保留回答、来源与口径。对分析框架先行核查，再进入分析得到结论。
03
把分析接到下一步动作
明确优化对象、验收方式与复测条件。结果不仅是一张图，也是一份工作计划。
01 / GEO研究
GEO提问引擎--先有证据，再有判断。
围绕用户问题观察品牌可见性，形成可复查的研究记录与优化计划。
离线演示：内置“禾序 CRM”为虚构品牌；本页不调用模型或搜索引擎。导入你实际采集的记录后，指标会据此重新计算。
品牌提及率72.7%8 / 11 条有效回答
明确推荐率54.5%6 / 11 条有效回答
引用覆盖率45.5%5 / 11 条有效回答，尚需核验
采集完成率91.7%11 / 12 次计划观测
当前样本中，8 条回答提及品牌，6 条明确推荐。
1 次失败已单列，建议补采后再比较。 5 条回答包含引用地址；引用相关性与原文支持程度仍需人工检查。 所有示例链接均为占位地址，不构成真实品牌证据。
按问题看覆盖
每个问题单独统计。一次命中不能代表整体排名。
下一步运营动作
- 先核对采集质量
补采 1 条失败记录，保留失败原因；使用相同的问题、模型版本与联网条件。
- 逐条校验来源
核验 5 条带引用的回答：品牌主体是否一致、页面能否打开、原文是否支持结论。没有引用的回答保留为缺证据。
- 形成内容假设并复测
优先查看未提及与未推荐的问题。确认内容缺口后补充对应页面，在固定条件下复测；不承诺一定被模型推荐。
回答记录与证据
点击“查看”展开原始回答与来源| 问题 | 引擎 / 轮次 | 品牌提及 | 明确推荐 | 推荐位 | 证据 |
|---|---|---|---|---|---|
| 中小团队如何选择 CRM？ | 示例引擎 A / 1 | 是 | 是 | 1 | |
| 中小团队如何选择 CRM？ | 示例引擎 A / 2 | 是 | 是 | 2 | |
| 中小团队如何选择 CRM？ | 示例引擎 B / 1 | 是 | 是 | 3 | |
| 中小团队如何选择 CRM？ | 示例引擎 B / 2 | 是 | 是 | 1 | |
| CRM 的价格与实施成本？ | 示例引擎 A / 1 | 是 | 是 | 2 | |
| CRM 的价格与实施成本？ | 示例引擎 A / 2 | 是 | 否 | — | |
| CRM 的价格与实施成本？ | 示例引擎 B / 1 | 否 | 否 | — | |
| CRM 的价格与实施成本？ | 示例引擎 B / 2 | 否 | 否 | — | |
| 制造业销售有哪些 CRM 选择？ | 示例引擎 A / 1 | 是 | 是 | 3 | |
| 制造业销售有哪些 CRM 选择？ | 示例引擎 A / 2 | 是 | 否 | — | |
| 制造业销售有哪些 CRM 选择？ | 示例引擎 B / 1 | 否 | 否 | — | |
| 制造业销售有哪些 CRM 选择？ | 示例引擎 B / 2 | 采集失败 | — | — |
统计口径与限制
有效回答 = status 为 ok 的记录。提及率 = mentioned=1 / 有效回答数；推荐率 = recommended=1 / 有效回答数；引用覆盖率 = 有至少一个 HTTP(S) 引用地址的有效回答 / 有效回答数。引用存在不代表来源真实、相关或可靠，仍需人工核查。
失败记录不进入以上分母，但单列展示；成功但未提及品牌的回答计入分母。推荐位只有在回答明确排序时记录；无排序留空，不推定第一名。不同模型、时间与问题的结果只代表当前样本，不能推断全网排名。本版不生成综合健康分。
研究对象：禾序 CRM。先用 3 个无品牌问题做可见性基线，再单独核对品牌事实。
- 无品牌 · 品类发现我是20 人左右销售团队的负责人，正在考虑选择适合团队、容易实施且成本可控的 CRM。有哪些面向中小企业的 CRM 软件值得了解？请说明适用条件，并提供可核查的来源。
- 无品牌 · 方案比较针对选择适合团队、容易实施且成本可控的 CRM，选择面向中小企业的 CRM 软件时应该比较哪些方案？请列出优缺点、价格信息的时间及来源，不确定的信息请注明。
- 无品牌 · 风险与实施对于20 人左右销售团队的负责人，实施面向中小企业的 CRM 软件时常见的成本、限制和风险有哪些？有哪些服务方值得进一步考察？请说明依据。
- 带品牌 · 事实核查（单独分析）请说明禾序 CRM的主体、产品、适用客户和可验证案例，逐项提供来源与日期；没有可靠依据的项目请标记未知。
采集与验收约定
固定问题文本；至少选择 2 个引擎、每题重复 2 轮，记录模型版本、采集时间、联网状态和原文。每次新建会话，避免历史上下文干扰。
无品牌问题用于可见性评估；带品牌问题用于核对事实，分开统计。保存原始链接并人工核查关联主体，缺失标记“未知”。优化前后使用相同条件复测，同时保留采集失败记录。
准备观测记录
先下载模板。每行对应一次独立回答；失败的采集也需要保留。
字段说明
brand, query, engine, model, run, captured_at, status, mentioned, recommended, rank, answer, source_url
status 只能为 ok / error；mentioned、recommended 为 0 / 1。推荐必须同时提及。rank 可空或正整数。source_url 多条时用竖线 | 分隔。日期使用 ISO 格式并包含时区（如 2026-10-20T10:00:00+08:00）。单文件只放同一品牌，同一问题+引擎+模型+轮次不得重复。
文件与粘贴文本仅在此页面内存中处理，不上传、不自动保存；刷新页面会恢复样例。建议只使用已获授权、脱敏后的数据。
02 / 数据 X AI
数据分析看板--让每次复盘，都能继续行动。
从投放数据里找差异，把指标、判断与待验证问题放在一起，构建标准化流程。
内置数据为合成演示。指标由在线真实计算；摘要由公开规则生成，不是大模型输出。点击“导出 AI 分析提示词”可交给你自己的模型进一步分析。
合成演示数据 · 6 行 · 2026-10-01 至 2026-10-02 · 全部渠道
广告花费¥44,540成交额 ¥165,820
整体 CTR3.8%19,500 点击 / 515,000 曝光
整体 CVR4.0%777 成交 / 19,500 点击
整体 ROAS3.72成交额 / 广告花费，非利润 ROI
当前范围内，「产品解释 B」的 ROAS 最高，为 4.39。
规则建议：核对素材对应人群、投放位置与归因窗口，再在可比条件下小规模复测；不能仅凭此排行直接扩量。
同名素材跨日期与渠道先汇总，再计算比率。
这份分析如何使用 AI
- 确定性计算交给程序
用总量相除计算 CTR、CVR 和 ROAS，避免简单平均各行比率。
- 解释与假设交给模型辅助
把汇总结果和指标口径放进提示词，要求模型区分事实、推测与补充数据。
- 预算决策保留人工确认
不同素材可能面对不同人群；观察性差异不等同于随机 A/B 测试结论。
当前数据明细
可查看分母与原始总量| 日期 | 渠道 | 素材 | 曝光 | 点击 | 成交 | 花费 ¥ | 成交额 ¥ | CTR | ROAS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-01 | 信息流 | 场景痛点 A | 100,000 | 3,100 | 124 | 6,200 | 24,800 | 3.1% | 4.00 |
| 2026-10-01 | 搜索 | 产品解释 B | 65,000 | 2,600 | 156 | 7,800 | 34,320 | 4.0% | 4.40 |
| 2026-10-01 | 信息流 | 用户证言 C | 80,000 | 3,600 | 90 | 7,200 | 19,800 | 4.5% | 2.75 |
| 2026-10-02 | 信息流 | 场景痛点 A | 110,000 | 3,300 | 132 | 6,600 | 26,400 | 3.0% | 4.00 |
| 2026-10-02 | 搜索 | 产品解释 B | 70,000 | 2,940 | 176 | 8,820 | 38,720 | 4.2% | 4.39 |
| 2026-10-02 | 信息流 | 用户证言 C | 90,000 | 3,960 | 99 | 7,920 | 21,780 | 4.4% | 2.75 |
指标定义与结论边界
CTR = 点击 / 曝光；CVR = 成交 / 点击；ROAS = 成交额 / 广告花费。分母为 0 时显示“—”。ROAS 不代表利润 ROI；未提供独立访客 UV，不计算 UV 价值。数据约定采用同一归因窗口；点击≤曝光，成交≤点击，单位为人民币，样例仅示意。
本页未进行随机分流、样本量规划或显著性检验，不标注“A/B 测试胜出”。规则摘要只给出描述性差异及下一步核查项。
导入自己的 CSV 数据
字段为 date, channel, creative, impressions, clicks, orders, cost, revenue。支持中文内容、带逗号的引号字段和 UTF-8 BOM。一次最多 2 MB / 5,000 行。
EXPERIENCE
广东丸美生物技术股份有限公司
2024.07 - 2026.04电商推广 · 电子商务部
- 操盘低渗透率胶原产品线，重定位目标受众，推动胶原产品线销售占比提升15pt，花费同比增加46%，ROI增加12%，形成店铺第二增长曲线。
- 重构产品线人群运营逻辑，跳出存量模式，构建新客认知+老客召回的全链路投放体系，其中拉新人群花费增长192%、ROI提升8%；搭建白盒定向体系，白盒人群占比翻倍至80%+。
- 利用 RPA 实现自动化取数，落地大促小时级监控报表。借助AI大模型开展人群及投放专项分析。
- 协同 MKT 团队，对接 Campaign、明星官宣及直播等营销事件，动态调整投放策略及人群定向。
青木数字技术股份有限公司
2023.08 - 2024.05消费者运营专员 · 商业智能中心
- 负责Tmall/JD双店铺推广与人群运营，核心类目ROI提升12%，大促ROI提升18%，助力店铺销售达成率200%。
- 精细化人群运营，核心TA人群渗透率提升10%+，拉新人群ROI提升18%。
- 使用 Power BI 搭建自动化数据看板，落地素材 A/B 测试。
- 对接商品团队与品牌客户，将业务需求转成投放调整和阶段汇报。
广州大学
2019.09 - 2023.07工商管理 · 本科 · 管理学院
项目说明
GEO 项目
1、GEO企业现状AI诊断平台：输入企业基本信息，AI将自动完成四个维度的 GEO 诊断：全网数据一致性、AI 推荐排名情况、品牌内容信源生态、口碑倾向，并生成图文可视化报告与逐条改进建议。
2、GEO 提问诊断引擎：输入品牌基础信息、目标客群及决策场景，平台自动生成多组探测问句模板，支持用户将模板交付待测 AI 模型开展校验，形成可追溯的诊断台账与可执行优化策略。
数据AI分析项目
1、素材AI分析平台：搭载素材标签AI识别、结构化数据归集、测试分组管理、预置分析模板与 AI 交互式分析入口，自动生成可视化洞察报告。将素材评估体系化量化，依托 AI 开展深度专项洞察，锚定素材对受众的作用效能，并输出后续行动指引。
2、数据分析工具：标准化数据处理中台，内置预设规则完成数据前置分析；支持用户输出经预处理的数据集，交付 AI 开展规范化深度研判。将高频重复性分析沉淀为可视化看板，基于标准化预处理数据集，让 AI 实现可复用、规模化深度分析。