GEO.AI · B2B 兴趣电商 + Question Intelligence
GEO.AI 是 Markett OS 2.0 的“问题大脑”：以 B2B 兴趣电商与 GEO 为底层逻辑， 从一个品类或产品出发构建完整的市场问题地图、Persona 与 AI 问句库， 让算法主动把你推到买家面前，而不是被动等搜索。
方法论一：从问题出发的 GEO Sprint
GEO.AI 并不是一份静态报告，而是一套可复制的 Market Question Sprint。 对每个品类，我们都按同样的流程输出可落地的策略资产。
1. Domain Brief & 官方信息整理
汇总 TikTok / 官网 / PDF / 过往素材中的关键信息，构建产品与场景的「事实层」； 同时确认业务目标（拉新 / GMV / 联盟 / 私域沉淀）。
2. Persona & Use-case Mapping
将潜在买家按 Persona 与上下游角色拆分，构建「人在何处、何事、何种约束」的使用场景地图， 输出 persona_map 与 scene_map。
3. AI 问句地图（Question Map）
站在这些 Persona 的角度，生成他们会在 ChatGPT / Gemini 上提出的具体问句， 按购买阶段和问题簇组织，形成 question_clusters。
4. Content & Offer Blueprints
将问题簇翻译成内容选题、产品结构与价值主张： 哪些问题需要长文、哪些适合短视频/直播、哪些要进入产品配置。
5. Prompt & Script Templates
把核心问题簇编码成 Prompt 模板与脚本蓝本， 直接喂给 TK Product Review 系统与 StudioX 进行测评与视频生成。
方法论二：6+1 阵地与“货找人”逻辑
在 GEO.AI 的长期项目中，我们会按“建阵地 → 打流量 → 落体系”的顺序，帮你从零搭建 B2B 兴趣电商的底层架构。
01 · 建阵地（6+1 矩阵）
建立“6+1”流量矩阵：六大社交媒体主页 + 独立站 + 多语言 HTN 博客系统， 让 GEO 文章与视频有稳定的承载与沉淀位置。
02 · 打流量（货找人）
利用 GEO 深度文章与社交大数据，配合平台算法主动推送给目标客户， 从“人找货”切换到“货找人”的流量逻辑。
03 · 落体系（闭环成交）
部署 RocDesk 与 Melark 等系统，打通从社交曝光、内容消费、询盘到成交的全流程， 把一次项目变成长期可管理的成交体系。
核心服务与生态系统（节选）
GEO.AI 不是单一的“内容服务”，而是一整套围绕 AI 排名、媒体矩阵与企业知识库的长期建设工程。
AI GEO 排名保证
围绕核心问题与选题，在 ChatGPT、Gemini、Claude、Grok 等主流大模型上做系统性布局， 以 6 个月为周期追踪与优化 GEO 排名，让你的品牌稳定出现在 AI 回答中。
250+ 媒体分发矩阵
把 GEO 深度文章分发到全球 250+ 新闻与行业媒体网站， 提升权重与外链的同时，保证内容被训练集充分收录，为 AI 提供“正确示例”。
企业 AI 知识库与机器学习
收集产品说明书、技术参数、FAQ 与历史案例，搭建企业专属 AI 知识库， 让后续所有 Prompt 与内容生成都在你的知识边界之内，避免信息失真。
AI 问答监控与优化
持续监控主流大模型在关键问题上的回答质量与品牌呈现， 将“错误或缺失的答案”视作机会，持续回填 GEO 内容与媒体布局。
成功案例（节选）
以下是 GEO.AI 在不同行业中沉淀出来的真实询盘与场景案例。 每个项目背后，都经历了从问题地图到内容与渠道落地的完整过程。
商业照明、工业灯、生长灯
地区：上海 · 行业：LED 照明
结果示例：工程商在 WhatsApp 主动发送询盘
内容从“如何为 10000 平米仓库选工矿灯”这样的 GEO 问题切入，
引导客户给出明确数量、参数与项目背景。
机器设备（制冰机 / 冷链）
地区：广州 · 行业：工业设备
结果示例：食品工厂客户通过社交渠道发起定制化需求，
明确目标产能与应用场景。
GEO 内容重点回答“适配场景 + ROI + 安装维护”三大问题。
示例：从一个产品到完整问题地图
以下示例仅为简化版，用于展示 GEO.AI 的输出形态。 实际项目会有更细的 Persona、问题簇与多语言版本。
品类：LED 工矿灯（面向欧美仓储与工厂客户）
采购商画像（片段）
- 采购经理（Warehouse / Factory），负责照明改造预算与供应商筛选。
- Owner / General Manager：关注总体节能 ROI 与维护成本。
- 电工 / 承包商：需要安装便捷、兼容现有布线的解决方案。
他们会问的 AI 问题（片段）
- “how many watts of led high bay lights do i need for a 10000 sq ft warehouse”
- “best led high bay lights for cold warehouse –20℃”
- “difference between ufo high bay and linear high bay for factories”
内容 & 选题示例
- 《3 种典型仓库面积下，如何计算所需工矿灯数量？》
- 《低温冷库 vs 普通仓库：工矿灯选型完全指南》
- 《UFO 高棚灯 vs 条形工矿灯：哪种更适合你的车间？》
Prompt / Script 蓝本（片段）
- 将上述问题翻译成长文大纲、视频脚本结构和 Sora Prompt 轴（场景 × 卖点 × 风格）。
- 直接供 `/reviews` 生成单品评测与 100 条 Sora Prompt，再交给 StudioX 批量生成视频。
GEO.AI 在 Markett OS 2.0 中的位置
GEO.AI 是整个系统的「入口和大脑」。无论你最后的主战场在 TikTok、精选联盟、独立站还是私域， 我们都建议从问题和 Persona 开始，再进入内容与视频生产。
向上连接：Research & Leadership
GEO.AI 可以直接为管理层提供市场问题报告与决策建议， 与 wide_research Playbook 结合，做多品牌、多地区的对比分析。
向下连接：StudioX, TikTok & Reviews
GEO 输出的 question_map 与 prompt_blueprints 被写入 TK Product Review 与 StudioX， 变成可执行的脚本与视频资产，再进入 TikTok / 精选联盟 / 私域矩阵。