场景 1：监测品牌在 AI 回答中的曝光
核心场景
企业想知道，当用户向 ChatGPT、DeepSeek、豆包、通义千问等 AI 提问时，自己的品牌是否会出现在答案中。
- 解决痛点：企业不知道自己在 AI 搜索渠道中的品牌曝光情况。
- GEO 的做法：批量测试用户常见问题，统计品牌提及率、推荐率、引用情况和排名变化。
- 典型用户：品牌市场部、营销负责人、企业管理层。
场景 2：分析竞争对手为什么被 AI 推荐
企业发现用户询问“推荐几个好用的 CRM 软件”时，AI 总是推荐竞争对手，却没有推荐自己。
- 解决痛点：不知道竞争对手的 AI 曝光优势来自哪里。
- GEO 的做法：对比品牌提及率、推荐顺序、产品卖点、引用来源及不同模型的回答差异。
- 典型用户：竞品分析人员、产品经理、营销团队。
面向企业品牌的 GEO 平台，提供五大 AI 平台品牌监测、竞品分析和智能内容创作能力。通过 AI Agent 编排完成文章生成与审核修订，结合任务调度实现定时媒体投放，覆盖品牌监测、内容生产、投放跟踪及会员支付流程。
1. 后端开发与业务建模： 独立负责整个后端开发，按业务域划分账号、项目、会员及分析模块，完成数据模型与接口设计，统一身份认证、数据归属校验、异常处理和日志追踪。
2. AI Agent 编排： 基于 Spring AI 与 Alibaba StateGraph，将上下文收集、规划、标题选择、正文生成和审核修订组织为显式状态图，结合条件路由、工具调用及模型路由推进写作流程，通过 SSE 输出生成内容和执行进度。
3. 异步任务调度： 对接五平台外部采集服务，实现业务任务映射、回调幂等、超时处理及失败重试，串联回答入库、品牌提及分析、竞品对比和排名统计。
4. 定时任务与并发控制： 基于时间槽和状态机实现定时写作与 PFW 发稿，采用数据库租约锁、条件更新和稳定任务标识处理重复调度、锁超时恢复及过期任务回写，将模型调用与数据库事务分离。
5. c交易一致性与积分计费： 接入微信、支付宝支付，实现订单处理、会员权益发放及按 Token 用量计费；结合事务、业务唯一键和行锁实现写作结算幂等，控制并发请求与重复执行导致的重复扣费。
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