评估与认知
AI 可见性评估
了解品牌与产品在 AI 中介渠道中的呈现情况，找出最明显的曝光短板。
典型交付内容
- 30–50 个优先 Prompt 提示词检验
- 5–10 个竞品对标分析
- 核心页面、Feed 结构及机器可读性审查
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好的
为多入口场景与 AI 驱动的发现方式，做好电商系统的准备
TMO 帮助品牌搭建产品数据、内容、治理机制、API 与效果衡量等基础能力，让产品能够在搜索引擎、电商平台、社交渠道、AI 助手以及新兴电商入口中被发现并获得推荐。
了解品牌与产品在 AI 中介渠道中的呈现情况，找出最明显的曝光短板。
典型交付内容
评估现有的系统与目录架构，确定哪些 AI 能力当前可行、缺失什么以及实施前需调整的内容。
典型交付内容
构建并部署 AI 商务功能，同步搭建其依赖的数据、内容、系统集成与效果衡量基础。
典型交付内容
随渠道演进，持续提升 AI 可见度、内容质量、Feed 效果以及竞争定位。
典型交付内容
面向现代电商的智能层
要让系统在这些环境中有效运转，信息不能只是“人可以看懂”，还必须结构化、可被机器读取、准确、受到治理，并能开放给外部系统调用。
以系统为先的架构
各项能力以结构化、模块化的系统形式构建，可延伸至任意单一店面、渠道或平台之外。
统一的电商数据层
产品知识、客户信号与交易数据均按结构化方式组织，以便 AI 调用、治理与访问。
搭建支撑多入口电商的基础能力
把分散的产品信息，转化为可支持搜索、比较、推荐、分发与 AI 辅助体验的结构化知识。通过结构化格式，准确呈现产品、库存、价格与政策信息让产品更容易被理解、比较和推荐。
提升产品与品牌信息在传统渠道及 AI 渠道中的曝光效果。
定义电商系统与 AI 交互入口应当如何理解、呈现并处理业务信息。
通过共享的数据架构、API、适配器与系统集成，让商务信息可被官网、电商平台、社交平台、AI 助手及未来渠道访问。
衡量 AI 渠道与交互入口是否准确呈现品牌，并为商业结果带来实际贡献。
把分散的产品信息，转化为可支持搜索、比较、推荐、分发与 AI 辅助体验的结构化知识。通过结构化格式，准确呈现产品、库存、价格与政策信息让产品更容易被理解、比较和推荐。
提升产品与品牌信息在传统渠道及 AI 渠道中的曝光效果。
定义电商系统与 AI 交互入口应当如何理解、呈现并处理业务信息。
通过共享的数据架构、API、适配器与系统集成，让商务信息可被官网、电商平台、社交平台、AI 助手及未来渠道访问。
衡量 AI 渠道与交互入口是否准确呈现品牌，并为商业结果带来实际贡献。
主要不取决于平台。TMO 可以基于 Shopify Plus、Adobe Commerce（Magento）、Headless 及其他电商架构开展工作。AI 就绪度更取决于产品信息、价格、库存、政策、商品信息流、API 与效果衡量，是否已经结构化，并且能被需要它们的系统访问。
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）关注的是如何让内容与品牌信息更容易被生成式搜索系统理解并呈现。AI 搜索可见度，衡量的是品牌或其产品在 AI 生成的答案与推荐中出现的频率和准确程度。AI 电商就绪度的范围更广，涵盖支撑 AI 驱动的发现与商务所需的数据、内容、商品信息流、API、治理与效果衡量等基础能力。
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）关注的是如何让内容与品牌信息更容易被生成式搜索系统理解并呈现。AI 搜索可见度，衡量的是品牌或其产品在 AI 生成的答案与推荐中出现的频率和准确程度。AI 商务就绪度的范围更广，涵盖支撑 AI 驱动的发现与商务所需的数据、内容、商品信息流、API、治理与效果衡量等基础能力。
AI 系统需要可靠、机器可读的信息，才能理解产品，并比较价格、库存、规格、兼容性、变体与政策等属性。产品 Schema、商户商品信息流以及结构清晰的商品目录数据，能让搜索引擎、购物平台和 AI 助手更容易、也更一致地解读和使用这些信息。
就绪度评估会审视商品在 AI 渠道中被发现、被推荐并完成电商交易所需的基础能力，，包括产品数据与分类体系、结构化内容、Schema、商户商品信息流、API 与系统集成、治理、技术可访问性、数据分析以及 AI 引荐流量的效果衡量。目标是在实施之前，明确哪些已经可用、缺失什么，以及哪些应优先处理。
为Agentic Commerce做准备，需要让关键的电商能力在官网之外也能被调用。这包括结构化的产品知识、可靠的价格与库存数据、可访问的 API、交易与履约服务、权限控制、治理与效果衡量，从而让 AI 助手及其他交互入口能够安全地发现产品、辅助决策，并最终参与电商流程。