阶段一：多源监测与 48 小时预警

我们把 DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、Kimi 等 10+ 平台的提及数据接入同一个仪表盘，利用异常阈值与情感标签判断是否需要启动“预警工单”。本次案例在凌晨 1:40 出现提及陡增，我们在 30 分钟内完成信号确认并同步到品牌团队。

• 跨平台指标对齐：以“提及频次 + 引用段落 + 链接来源”作为基础字段，确保不同引擎的信号可以在同一张表里对比。

• 48 小时预警节奏：分为 0~6 小时确认、6~24 小时策略共创、24~48 小时结构化交付，避免团队疲于救火。

阶段二：结构化数据 + AEO 同步

确认提及暴涨背后是新品话题后，我们把品牌与产品的关键信息拆成 23 个结构化字段，同步给文心一言与豆包的 AEO 模板，同时更新官网 Schema 与知识图谱，确保每一次引用都能拉回最新事实。

周屿 · AEO 策略顾问

“我们把品牌内容拆成『问题—证据—行动』三段式，让每个 AEO 模板都能被 AI 引擎快速引用，也方便公关团队复用。”

阶段三：GMM / GVM 放大与复盘

预警阶段结束后，GMM 团队把洞察整理成多语种新闻稿与短视频脚本，在 24 小时内同步发布到 6 个媒体渠道与 4 个视频平台，形成“AI 引用 + 媒体背书”的闭环。

• GMM：12 篇稿件 + 3 种语言，覆盖行业媒体与品牌自有渠道。

• GVM：1 条脚本拆分为 6 个短视频版本，对应不同平台的推荐规则。

• 复盘：输出 AI 可见性周报，记录提及波动、引用段落与外链健康度。

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全部评论

王琪

2025年4月13日

监测仪表盘截图可以分享吗？想看看你们是如何把 DeepSeek 与豆包的提及数据统一到同一套指标上的。

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刘行

2025年4月12日

我们也尝试用结构化数据同步到文心一言，但经常被覆盖，想了解你们如何保证事实的优先级？

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陈黎

2025年4月11日

GMM 的多语种脚本是一次性翻译还是针对各平台重新写？希望能听听细节。

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