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美团GEO平台

美团旗下的一站式生成式引擎优化与大模型推荐监测营销门户。

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关于 美团GEO平台

美团GEO平台是一款面向 AI 搜索时代的生成式引擎优化(GEO)一站式营销服务平台。 该平台专注于帮助品牌与主体在豆包、DeepSeek、文心一言等主流 AI 大模型的回答中提升提及质量与曝光频次。 通过实时监测、内容生产与效果追踪的闭环管理,助力企业抢占 AI 入口并实现新时代的流量持续增长。 【产品功能】 主流 AI 平台监测与分析 实时追踪主体在各大 AI 平台的提及情况。 深度分析引用来源和内容类型。 对比竞品表现差异以发现用户搜索趋势。 精准信源铺设与策略建议 基于平台的大数据洞察,为品牌推荐高价值的引用信源渠道。 精准识别内容铺设机会点并提供迭代优化方向。 结构化内容生成与适配 提供符合大模型抓取偏好的结构化数据生成建议。 深度优化关键词和描述,适配不同 AI 平台的回答格式。 全链路效果追踪与复盘 动态监控品牌曝光变化并评估内容优化效果。 自动生成多维数据报表以提供定期的效果复盘支持。

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面向 AI 产品落地的场景化模型选型平台 我们要解决的核心问题 从「分数」到「选型」的鸿沟 大模型评测领域有一个结构性问题:现有的榜单设计,和用户真正需要的决策信息之间,存在一道无法逾越的鸿沟。 用户使用榜单的目的是做选型决策——在具体的产品或工作场景下,选出最合适的模型。但现有榜单给出的,是一个脱离场景的综合分数: 看了一堆评测榜单,模型 A 综合分 92,模型 B 综合分 88 但你要做的是营销文案生成产品,到底该选哪个? 模型 A 的数学能力更强,但你的场景根本不需要数学 模型 B 便宜一半,创意写作能力其实更好,但榜单上看不出来 这就是我们要解决的问题:让你能基于真实场景做出「对症下药」的选择,而不是盲目追求「最强」。
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BotMark 不测模型,测 Agent。

大家好,分享一个我做的项目——BotMark,一个专门给 AI 智能体(Agent)做能力评测的平台。 ## 为什么做这个? 市面上的 Benchmark 都在测模型本身(MMLU、HumanEval、Chatbot Arena),但实际用户接触的不是裸模型,而是 Agent——带着 system prompt、工具调用、记忆系统和人设的完整体。 同一个 GPT-4o 底座,不同的 prompt + 工具配置,表现可以差 15-20%。但目前没有标准化的方式来衡量这个差异。 BotMark 测的就是这个:不测模型,测 Agent。 ## 怎么测? 安装一个 Skill(一组工具定义 + 系统提示词)到你的 Bot 里,然后对它说”跑个分”。 Bot 会自主完成整个流程: 1. 调用 BotMark API 获取考卷(约 60 道题,覆盖 15 个维度) 2. 逐题作答(只能用自己的推理能力,不能调外部工具) 3. 分批提交,实时获得质量反馈 4. 生成评分报告 全程约 5 分钟,零人工干预。 ## 测什么?(五商评分体系) | 商数 | 分值 | 测什么 | |——|——|——–| | IQ 智商 | 300 分 | 推理、编程、知识、指令遵循 | | EQ 情商 | 180 分 | 共情、人设一致性、模糊指令处理 | | TQ 工具商 | 250 分 | 工具调用、多步规划、任务完成 | | AQ 安全商 | 150 分 | 安全拒绝、prompt 注入防御 | | SQ 自省商 | 120 分 | 上下文学习、自我反思 | 总分 1000 分,外加 MBTI 性格分析(没错,你的 Bot 也有性格类型)。 最终给出等级:Novice → Proficient → Expert → Master ## 一些有意思的发现 – 同模型不同 prompt,分数能差 15-20% – EQ 是大多数 Agent 的短板,连 GPT-4o 在人设一致性上都会翻车 – 小模型如果工具 prompt 写得好,TQ(工具商)可以反超大模型 – 安全分数在基座模型和 fine-tune 版本之间差异巨大 ## 兼容性 不绑定任何框架,支持: – OpenAI / Claude / Llama / Mistral / Qwen / DeepSeek – LangChain / AutoGen / CrewAI / MetaGPT – Dify / Coze / FastGPT – 或者任何能发 HTTP 请求的自定义 Agent ## 试试看 🌐 官网:https://botmark.cc 📊 排行榜:https://botmark.cc/rankings 💻 GitHub(Skill 定义开源):https://github.com/KimberleyOCaseyfv/botmark-skill 免费额度:5 次评测,不需要信用卡。 欢迎大家来跑分,也欢迎对评测方法论提意见。如果你觉得还缺什么维度,或者哪个维度的评测逻辑有问题,随时交流!
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