品牌对象
正式名、简称、产品线、旧称和需要区分的关联品牌。
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演示目标
先选一个主问题，再补充边界
适合带来的问题
品牌在 AI 推荐中缺席、事实被说错、竞品替代、社交媒体负面是否影响 AI、三类信息环境周报口径不一致，都是可演示的问题。
不适合期待的结论
一次演示不能证明固定准确率、覆盖全部数据源、保证排名提升，也不能替代法务、质量或商业归因。
不要问“功能多不多”，要问“这条异常如何回到证据、进入任务并完成复测”。
演示评估原则
采购团队用一条真实业务链路，比观看所有菜单更容易判断适配度。
演示路径
建议用一条链路走完四步
步骤 01
配置问题
查看品牌、竞品、关键词、议题和 AI 提示词如何形成监测范围。
01
步骤 02
打开证据
从总览下钻到原文、完整问题、回答、时间和可见引用。
02
步骤 03
解释变化
观察 AIUC 如何形成对象、议题、风险和来源信号，并说明复核边界。
03
步骤 04
进入行动
把确认后的建议写成负责人、证据、截止条件与复测目标。
04
准备材料
带上六项信息，演示才能贴近真实采购
核心竞品
优先列出真实决策中会被比较的品牌，不求数量多。
重点议题
新品、售后、风险、口碑或竞品替代等当前决策问题。
AI 问题集
准备推荐、比较、事实校验、场景与风险问题。
代表样本
可公开使用的权威媒体、社交媒体内容和已保存 AI 回答。
采购范围
品牌、市场、渠道、历史、报告、席位、集成与部署要求。
参会角色
让真正使用和验收的人都提出一个问题
业务负责人
确认平台能否回答管理问题，以及哪些结论仍需人工判断。
日常使用者
验证筛选、复核、报告、通知和任务是否符合现有工作流。
采购与技术
核对版本、用量、权限、数据、安全、集成、部署与服务条款。
现场提问
把演示话术变成可核验回答
不要只问
改成这样问
希望看到的证据
是否全渠道
改成这样问
本项目具体有哪些平台、入口、字段和历史范围
希望看到的证据
范围清单、样本与限制说明
是否实时
改成这样问
不同数据与通知的更新方式怎样进入合同
希望看到的证据
版本、服务级别与例外
是否准确
改成这样问
如何用本品牌难例抽检并处理低置信结果
希望看到的证据
原文、标签依据与复核流程
是否能集成
改成这样问
API、CRM、私域或 BI 各需什么前提
希望看到的证据
项目评估、权限与责任边界