方法论及案例

奥美地亚GEO全域信任资产方法论

核心定位:生成式AI时代,品牌全域信任资产构建与机器心智运营独家方法论,以大模型信息流转为底层、以信任阶梯升维为核心,形成标准化、可落地、可复用的GEO实战体系。 一、AI时代传播底层变革 生成式AI重构信息分发逻辑、决策路径与消费心智,传统营销全面进入**信任驱动、机器确权、全域沉淀**的全新阶段: 1.入口迭代:传统搜索/社交浏览 → AI智能对话交互 2.逻辑迭代:人找信息/算法投喂 → 机器读懂需求、智能应答决策 3.价值迭代:短期流量收割→ 长期信任资产沉淀 4.玩法迭代:单一渠道优化→ 全域A...

奥美地亚GEO方法论

一、AI 时代传播四大迭代 1.入口迭代:过去搜索、社交 → 现在 AI 对话 2.逻辑迭代:过去人找信息、信息找人 → 现在机器懂人 3.价值迭代:过去流量为王 → 现在信任资产 4.玩法迭代:过去 SEO、社交种草 → 现在构筑 AI 信任基建 二、核心传播本质 AI 时代的传播,本质就是人与机器的信任共建。 三、KUCR 信任四阶模型(奥美地亚 GEO 核心方法论) •K(Know 认识你):AI 全域深度识别品牌身份、核心...

万象镜公共治理四维标准化题库体系出炉对公共领域AI大模型治理的核心意义

随着通用人工智能在政务服务、行政执法、公共舆情、民生咨询、政策解读等公共治理场景规模化落地,大模型认知漂移、政策解读失准、应答尺度混乱、舆情输出不稳态等问题,已成为公共领域AI安全治理的核心痛点。长期以来,国内公共治理场景缺少统一、归一、可量化、可复测、可溯源的AI认知质量评测标准,各类模型评测体系碎片化、指标不统一、出题逻辑不规范、治理维度不闭环,导致公共AI应用“能用但不可控、可用但不可测、迭代但不可追溯”。万象镜《公共治理四维标准化题库行业通用出题规范》的正式出炉,填补了国内公共领域大模型认知稳定性标准化治理空白,对政务AI合规治理、公共舆情风险防控、智能政务系统长效迭代、公共治理...

万象镜·系统之翼

万象镜·系统之翼 AI 智能信任资产订单生成系统 定位:行业首款 全智能、可溯源、高安全、个性化、成本最优 的信任资产生成订单引擎 适用场景:品牌公信力建设、企业 CDI 基线优化、舆情维稳、品牌信任资产规模化沉淀、常态化口碑建设 一、产品简介 万象镜「系统之翼」是新一代 AI 智能订单决策与自动生成引擎。 区别于传统人工选媒、人工报价、人工组单的粗放式投放模式,系统基于行业大数据对标、真实交付迭代、客户智能适...