01

PRODUCT / THE OPERATING SYSTEM

不是做一次优化,
而是建立长期推荐资格。

96project 将品牌经营能力转译为 AI 可理解、可验证、可引用、可推荐并可持续修正的知识与行动系统。

96project 完整方法

占位战略×认知主权×可信推荐×窗口运营×行动转化×持续校准
= AI 推荐生态

CAPABILITY STACK / 09

九个模块,
协同解决一个经营问题。

每个模块都对应明确问题、可交付资产和可复测指标。项目会根据主经营需求、行业对象、平台窗口和决策阶段组合,不机械全套打包。

01
应该占据什么认知位置?

占位策略

从生意目标、用户任务与竞争替代出发,确定品牌在人脑与 AI 中值得占据的问题、品类、场景或价值位置。

  • 业务与用户任务诊断
  • 竞争框架与认知位置
  • 品牌选择理由与边界
02
哪个版本才是品牌事实?

事实底座

把主体、人物、产品、门店、场景、证据、日期与来源组织成可治理的品牌事实中枢,掌握品牌认知主权。

  • 事实母本与实体关系
  • 公开权限与有效期
  • 版本、审核与纠错机制
03
AI 为什么敢于推荐?

可信推荐

用产品事实、专业证据、真实体验与独立来源交叉验证品牌主张,形成准确、有边界、可追溯的推荐理由。

  • 推荐理由证据链
  • 异议与风险边界
  • 跨信源一致性治理
04
如何进入真实问题空间?

GEO 窗口

按平台、模型、联网状态、查询意图、多轮追问与多模态入口,运营发现、理解、引用与推荐路径。

  • 五平台基线
  • 提示词与追问矩阵
  • 窗口适配与竞争差距
05
什么内容值得被引用?

内容语料

围绕真实问题组织标准答案、FAQ、指南、观点与案例,让内容同时服务人的判断与 AI 的解析。

  • 问题—答案语料包
  • 官网知识中心架构
  • 内容原子与更新责任
06
谁来验证品牌的主张?

公关信源

先建立自有事实锚,再让专业媒体、行业机构、真实用户与合作伙伴在不同语境中提供外部验证。

  • 信源地图与优先级
  • 可核验议题与证据包
  • 发布、引用与纠错规范
07
图片、视频和声音是否说着同一件事?

多模态

统一图像、视频、音频、商品与门店数据中的主体、事实和承诺,防止生成内容反向污染品牌认知。

  • 多模态母资产
  • 素材授权与事实追溯
  • 跨载体一致性检查
08
被推荐之后,下一步是什么?

销售转化

把答案连接到咨询、预约、导航、购买、招商、合作与人工接管,让推荐进入可核验的业务行动。

  • 行动路径与承接页面
  • 销售/客服标准事实
  • 合格线索与业务代理指标
09
推荐资格如何长期维持?

动态复测

固定平台、提示词、版本、联网状态与时间持续复测,依据错误、来源变化和业务反馈校准资产。

  • 监测仪表与证据留存
  • 问题分级与修复 SLA
  • 月度复测与资产复盘

AI RE / CLOSED LOOP

诊断不是报告的终点,
而是下一轮执行的起点。

每轮动作都要回到固定平台、问题与证据中复测,决定保留、修正或停止。

01

诊断

实测是否出现、如何定义、事实是否准确、引用何处、与竞品差多少。

02

定策略

缺信息补事实,理解错误重建语境,不推荐则补场景、差异与证据。

03

系统执行

建设事实中枢、语料包、自有阵地、外部信源、多模态与承接路径。

04

数据验收

固定平台、提示词、版本、联网状态和时间,保存回答、引用与变化。

MEASURE WHAT MATTERS

不做一个看起来很高的
“综合排名分”。

出现

提及、引用、来源覆盖与新鲜度

正确

主体、事实、时间与重大错误

关联

品类、问题、场景与价值标签

推荐

候选、推荐理由、边界与竞争差距

信任

证据追溯、跨源一致与异议覆盖

行动

咨询、预约、导航、购买与人工接管

START WITH A REAL ANSWER

你的品牌,最先缺的是哪一块?

从五平台基线开始,判断问题属于生意、产品、品牌、传播还是 AI 可见性。

五平台基线事实冲突清单行动优先级
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