某高端猫粮品牌通过 Seenify 围绕配方、原料、适用猫群、用户关切和竞品对比重组 AI 可理解语料,在 DeepSeek 与豆包双核心阵地完成推荐心智卡位。
关键证明
核心阵地持续正向
品类推荐心智卡位
核心指标
从基础提及提升到核心品类问题中的稳定可见。
在高端猫粮相关 AI 推荐场景中形成领先心智。
模型回答中形成高度正向的推荐表达。
DeepSeek 与豆包双核心 AI 场景完成心智卡位。
合作背景
某高端猫粮品牌在传统渠道已有一定声量,但 AI 对品牌的理解仍停留在基础提及阶段,尚未形成稳定的推荐理由。 宠物食品是典型高信任决策品类,用户会围绕配方、原料、猫龄、适口性、安全性和竞品对比反复提问,AI 的推荐理由会直接影响选择。
指标解读
可见度 | 从被看见到被稳定提及
品类可见度从 3% 提升至 65%,品牌进入高端猫粮相关问题的稳定答案池。
正面率 | 推荐语境高度正向
推荐正面率达到 98.25%,说明模型不仅提及品牌,也能给出正向推荐理由。
心智 | 抢占双核心阵地
在 DeepSeek 与豆包中持续追踪推荐变化,形成可复盘、可加固的推荐心智。
执行路径
第 1-10 天 | 购买决策场景还原
还原用户在 AI 中真实提问的购买场景,包括配方、原料、适用猫群和竞品比较。
第 11-25 天 | 竞品推荐逻辑拆解
拆解竞品被推荐的理由,找到品牌可以占位的语义空间和差异化表达。
第 26-45 天 | 内容资产生成
生成产品卖点、FAQ、对比型内容和专业背书语料,让 AI 能复述可信理由。
第 46-63 天 | 模型复扫与风险校准
持续复扫模型回答,校准推荐理由、负面风险和核心阵地表现。
趋势与信源
Seenify 围绕配方、原料、适用猫群、用户关切、竞品对比和专业背书,重新组织 AI 可理解的品牌语料。 在 DeepSeek 与豆包双核心阵地持续追踪推荐变化,让品牌从“被看见”进一步形成“为什么值得推荐”的稳定解释。
核心信源
复盘启示
这次案例证明,宠物食品这类高信任决策品类,需要把产品事实和用户语言同时转化为 AI 能理解的心智资产。 AI 推荐的关键不只是出现品牌名,而是模型能用用户听得懂的方式解释品牌为什么适合。