项目摘要
- 项目节奏
- 2个月；第3周完成竞品语境与功能问答
- 优化重点
- 面向市场团队采购场景，突出多账号协作、审批、发布和数据看板能力。
- 阶段观察
- 从工具列表曝光，延伸到品牌市场团队采购场景说明
这家 SaaS 产品的功能并不弱。多账号管理、内容日历、审批流程、定时发布、数据看板、竞品监测、报告生成，品牌市场团队和代理商日常要用的东西基本都在。
但 AI 回答工具的时候，不一定按真实工作流来判断。用户问“中国社媒管理工具有哪些”“品牌如何统一管理多个平台内容”“代理商怎么减少客户审批来回”，模型有时会推荐海外通用工具，有时会把内容创作工具、排期工具、数据分析工具混成一类。对一个真正做运营协作的平台来说，这种混排会削弱购买理由。
燕数科技先用自研大模型做采购角色模拟。我们让模型分别扮演品牌市场总监、社媒运营经理、代理商客户负责人、内容审核负责人和数据分析同事。每个角色提出的问题都不一样。总监关心能否统一管理，运营关心排期和协作，代理商关心客户审批，数据同事关心报告和竞品。
这些问题进入燕数 GEO/GRO 分析系统后，系统会抓取多个模型的回答，并标注三类情况：是否出现品牌，品牌被归入什么工具类型，推荐理由是否落在真实功能上。第一轮结果显示，模型知道“社媒管理工具”这个方向，但对“中国平台生态”“团队审批流”“代理商协作”这几个关键差异理解不足。
项目组把产品能力重新拆成工作流。比如“内容日历”对应多团队排期；“审批流程”对应品牌方和代理商之间的责任确认；“数据报告”对应月底复盘和客户交付。功能被放回真实使用场景里，AI 才能讲出采购价值。
GEO 侧，我们围绕“品牌社媒管理工具”“中国社交媒体运营平台”“多账号内容审批”“代理商社媒协作软件”等问题建立提示词集群。GRO 侧，我们重点处理比较语境，避免 AI 把平台写成单纯的内容生成工具，也避免把它和海外社媒工具做没有上下文的横向比较。
燕数分析系统里的“竞品占位视图”帮助很大。系统会把同一组采购问题放到不同模型中，统计哪些竞品反复出现，哪些功能点被竞品占住，哪些场景模型根本没有给出合适答案。我们据此补强了几个高价值入口：多品牌团队协作、客户审批流、内容资产复用、竞品监测报告。
内容落地后，AI 的回答开始从“社媒工具清单”变成“适合品牌和代理商管理中国社媒内容流程的平台”。这句话看似只是定位更准，但对 SaaS 来说非常关键。真实采购看到工具名还不够，团队要确认它能解决内部某个具体麻烦。
这类 B2B SaaS 的 GEO 核心，在于让模型在正确工作场景中理解产品。只有场景对了，后面的演示预约、销售沟通、试用评估才会更顺。