昨天刷到 Pallas AI的官网，说实话，第一眼没太当回事。
又一个做「AI营销」「AI可见性」的项目，感觉这半年出来一箩筐。
但耐不住好奇，点进去随手看了两分钟，脑子里突然蹦出一句话：
❝完了，这东西，要么是一个新赛道的开端，要么，会把一部分营销团队，直接抬进「AI搜索时代」。
先说个画面。
你现在去问 ChatGPT、DeepSeek、豆包、Perplexity：
「推荐几个做跨境电商SaaS的工具」
「国内有哪些做金融SaaS的厂商」
「有什么适合中小企业的BI平台」
答案里会不会出现你的品牌？
这事，大部分团队，根本没量化过。甚至都没想过要量化。
以前我们做的是百度SEO、谷歌SEO，争的是搜索结果第一页。
现在，慢慢变成了：
❝大模型嘴里，提不提你。讲你时，讲得是否靠谱。
这就是 Pallas AI 正在干的事。
它不是传统那种「帮你发稿」「帮你写内容」的营销 SaaS
更像是给 AI 世界做「品牌公关部」，但管的是整个 AI 搜索入口的那块地盘。
我用了一圈，感觉可以拆成四个有意思的点。
先从最有冲击感的那个说起。
你问一句 AI，它在背后问了一万句
Pallas AI 有个很直观的能力。
它会像一个特别闲、但又特别敬业的运营同事。
全天 24 小时在 ChatGPT、DeepSeek、豆包、Perplexity 这些 AI 搜索引擎里，假装成普通用户，反复提问。
「谁是你所在行业的头部品牌」
「某某品类，有哪些比较可靠的服务商」
「对比一下 A 和 B」
「如果预算有限，你会推荐哪一家公司」
这些问题，它不是问一两次。
是换着花样、不停地问。
像在刷一张巨大的「AI问答雷达图」。
然后，把 AI 的回答抓回来，整理成一个大盘。
哪些问题会自然提到你。
在什么场景下，你会被当成优先选项。
又在哪些问题上，你被完全忽略。
那种感觉，有点像第一次用友盟看留存曲线。
你突然意识到：
原来 AI 眼里的世界，是这样排位的。
这里有个细节，我还挺在意。
很多人以为，这是在做「AI 口碑监测」。
听着很虚。
但 Pallas 做的，是把这种虚的东西，直接压成一条条数字：
❝可见性评分。
竞品对比。
问题粒度的归因。
比如，你能看到：
在「中小企业财务软件」这个问题上
你出现的概率是 12%
竞品 X 是 47%
而 Prompt 稍微一改成「适合小团队的财税工具」
你直接消失
这就不是一句「我们在 AI 里存在感不太行」能带过的。
而是一个可以立刻变成 OKR 的东西。
我还挺喜欢这种「把看不见的东西，拉到桌面上摊开」的产品表达。
反正，营销团队要焦虑，也得焦虑得明明白白。
AI 时代的「SEO」，终于有了雏形
说句可能得罪人的话。
过去很多所谓的「AI 营销」「AIGC 营销」，做来做去，就是帮你批量写软文、写长尾内容，往各个平台一扔。
至于这些东西，AI 到底能不能读懂、会不会优先引用，没人真正管。
Pallas 的一个核心点，在于它干的不是「内容生产」，而是：
为 AI 写内容。
它管这块，专门搞了一个自己的说法：AEO。
可以理解成「给 AI 看的 SEO」。
传统 SEO 做的是：标题、关键词、外链、结构化。
希望搜索引擎好抓、好排、好展示。
AEO 做的是：
AI 能不能理解这段内容
它会不会把这段话，当成解释某个概念时的优先引用
这段内容在 AI 的「知识网络里」是挂在哪个节点上的
为了这件事，他们搞了一个内容 Agent。
你丢给它一个需求：
❝比如「生成一套关于我们产品的 Q&A 知识库」
或者「写一篇适合 AI 引用的品牌介绍」
再或者「基于某个场景，生成一批高权重基础语料」。
它会同步做几件事情。
一边写，一边按 EEAT 的那套标准（专业性、权威性、可信度）去纠偏。
把内容里一些空话、废话、广告腔子自动削掉。
加上足够的事实、数据、来源、场景。
然后，再根据不同 AI 的「阅读习惯」，做轻微的风格和结构调整。
整个过程，你能看到的是一条流水线：
左边丢需求
中间自动拆成一个个「优化单元」
右边吐出一批相对规范、AI 友好的内容资产。
这里有个细节，挺戳人的：
我们平时写公关稿，是给人看的。
而这套，是既要给 AI 看，也要能被人看。
以前你可能写一段「愿景宣言」，又长又虚。
现在它会直接提醒你：
这玩意 AI 读不懂。
请来点具体的。
比如你说「我们是行业领先的解决方案提供商」。
它会怼回来：
❝领先体现在哪
解决了谁的什么问题
有没有数字支持
有没有具体场景
有点像你请了一个只认事实、不吃鸡汤的内容主编。
每天跟你杠。
营销图谱被做成了一块「动态面板」
Pallas 有一块「营销图谱」的东西，名字听着挺玄学。
用起来，会有一点「看交互城市规划图」的感觉。
但它又不是那种只用来好看的大屏，可视化炫技。
它干的事情很简单：
❝把「品牌 - 场景 - 意图」几件事，绑到一张动态图里。
你可以理解成，所有用户问 AI 的话，背后都有一个「意图标签」。
❝是做决策
是做对比
是找替代品
是查定义
还是单纯科普
再加上「用戶画像」
小B、大B、开发者、运营、老板
这些东西 Pallas 会一点点啃下来。
啃完之后，会告诉你两件关键的：
在哪些意图 + 场景组合下
你应该是第一推荐项，却完全没出现
在哪些你本来就不适合的场景里
AI 反而老把你抬出来，给你制造了一堆无效曝光
举个具体点的例子。
比如一个做企业安全的厂商。
正常情况，它该在这些问题里出现：
「公司需要做什么合规防护」
「新规出台后，系统需要如何调整」
「如何降低数据泄漏风险」
但现实里，可能它老出现在：
「有哪些安全意识培训课程」
「员工安全教育怎么做」
你看着曝光数据觉得还不错。
但一落地，全是对不上的流量。
这就是动态图谱有意思的地方。
它不是告诉你「你的可见性从 60 分涨到 75 分」。
而是很具体地把「你该出现，没出现」和「你不该出现，却出现过度」的地方，给你挑出来。
然后，再往后，才是那句略带 AI 味儿的：
我帮你自动生成一批针对性的优化单元
你点个确认，就能发车
运营从「体力活」，变成「开关调度」
说完图谱，就得说 Pallas 另一个核心：
优化单元。
他们给这个东西起了个缩写：OU。
Optimization Unit。
你可以把它想象成一块块可编排的小砖头：
❝一个特定场景下的内容模版
一组针对某类问题的回答策略
一条对特定竞品的对比话术
一类专门给某个 AI 平台用的描述方式
传统做法，这些东西，全靠人脑记。
每个运营一个私有 Excel，孤岛作战。
Pallas 干的是：
你丢一个目标，比如：
「提升在 DeepSeek 上，围绕某某场景的出现概率」
系统自动从之前的监控和分析里，抽出一批高相关的点。
再自动拆解成一组 OU。
每个 OU，都有自己的生命周期：
创建、投放、被引用、效果反馈、迭代。
你能在一个大盘上看到：
❝哪些 OU 是「拳头产品」
哪些是「躺平资产」
哪些完全是「低效废稿」
这东西对于有多项目、多品牌的团队，杀伤力会比较大。
过去你每拉一个新项目，都是从头再写一遍。
现在会变成：
先在资产库里捞可复用的 OU
轻度改一下
再针对新需求补几个。
运营从一整个「从 0 到 1 的写作体力活」
被压缩成一段「从 0.6 到 1 的调参过程」。
你可以把脑子腾出来，去考虑那种更难的题：
我们到底想让 AI 怎么讲我们
❝哪些话，是我们希望所有 AI 一致说出来的
哪些认知，是绝不能被错讲、讲少的
至于那些执行层面的东西。
你想讲什么、在哪讲、怎样讲
已经逐渐变成可以「批量编排」的活。
Pallas 做的，就是这个编排器。
「AI 公关部」，第一次有了数据日报
写到这，突然想到一个挺好玩的对比。
以前做公关，最怕两件事：
一是没人提你
二是提你的时候，全是翻车新闻。
现在到 AI 时代，这事没变。
只不过那张「报道你」的媒体名单，换成了一堆大模型。
Pallas 做了一件很朴实的事情：
给「AI 公关」做了日报和预警系统。
每天自动生成一份诊断报告。
比如：
❝你昨天在 ChatGPT、DeepSeek 这些平台里的可见性波动
竞品在某些敏感问题上的回答占比突然上升
某条负面关联开始在不同平台里被频繁提到
某个你极度在意的关键词，开始跟你解绑
但这些不会用那种特别营销味儿的句式。
更多就是一条条数字和对比。
然后，在关键指标异常时，自动拉响预警。
这里有个很现实的应用场景。
❝假设有一天，你家产品被曝出一个风险问题。
PR 团队连夜发声明、沟通媒体、控场。
以前大家的注意力，基本都在微博、公众号、新闻网站。
现在，PR 还得多盯一块：
AI 会怎么讲这件事。
它会不会引用过时的信息。
会不会在解释时，顺手把你钉在耻辱柱上。
这个时候，如果你有一个系统，在你还没去问的时候。
已经帮你把这些平台上，相关问答的变动，全抓了一圈。
顺手给了你一份「当前版本的 AI 故事」。
那价值，就不只是一份报表了。
它变成了一种新的「危机雷达」。
而 Pallas，把这套当成了标配能力：
日报、归因、预警。
我又联想到一个画面。
过去很多老板会问运营一句：
「我们在小红书上，声量怎么样」
未来很可能会变成：
「我们在 AI 里的声量，现在排第几」
这问题要是没人能接住，可能就有点尴尬。
而 Pallas 这种项目，显然是想抢先把这句话接在自己手里。
谁最该关心 Pallas 这种项目
聊这么多，回头看一眼，会发现一个很残酷的事实：
越是有品牌资产的公司,越应该害怕 AI
因为 AI 对「老品牌」特别不友好。
它会执着地挖历史。
你十年前的一段争议、五年前的一次负面、某次产品事故。
都可能被它在解释某个问题时一点点翻出来。
这也意味着：
如果你是一个有一定历史、有一定舆论积累的品牌
你越需要一个系统，帮你盯着这块新战场。
从项目画像来看，Pallas 比较适合这几类团队：
❝做 ToB 的 SaaS / 企业服务
重品牌、重决策路径的行业，比如金融、医疗、教育
有多品牌矩阵，需要统一管理资产的集团公司
对「AI 渠道」有特别高敏感度的增长/市场团队
反过来说。
如果你是一个刚起步的小项目，说实话，上来就上这套，有点「高射炮打蚊子」的味道。
你可能更该先解决的是：
怎么活下来
怎么把第一批种子用户搞定
怎么证明产品自己是成立的
Pallas 这种，是当你已经有了点体量之后
避免被 AI 悄悄「写没了」。
AI 时代的「曝光」，已经不再只属于搜索引擎和社交媒体。
一部分，慢慢流进了大模型。
那些模型不会刷抖音，不会上微博。
但会在无数用户的问题里，
悄无声息地说出你的名字。
或者，把你略过。
这块领域，现在还很新。
大家都在乱打。
Pallas AI 算是少数几家，愿意把这件事拆到足够细。
拉出一整套「监控 - 图谱 - 编排 - 内容 - 归因 - 预警」闭环的团队。
当然，项目本身肯定还有一堆要打磨的地方。
比如不同平台对接的深度、对中文语境的理解、对垂直行业术语的适配、团队上手成本等等。
但至少，有一点已经挺明确了。
AI 搜索时代里的「新入口战」，已经悄悄开始。
只不过，这次你争的，不再是一块广告位。
而是一段段，被 AI 讲出来的「关于你的故事」。
以前我们会反复打磨官网、打磨品牌故事手册。
未来，很可能要多一件日常事务：
打磨一套「写给 AI 的话」。
而 Pallas AI，正在试图把这件事，做成一门能度量、能拆解、能被运营团队真正掌控的手艺。
到这一步，感觉问题就变得有点简单，也有点难：
你准备好，让 AI 在被问到你所在赛道时。
说出那几句，你真正想听到的话了吗。
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