产品详细介绍

SightsAI 是一款面向品牌、市场与产品团队的合成受众（Synthetic Audience）平台，通过构建高度真实的数字孪生用户，帮助你在内容或活动真正上线前，就能预测不同人群的反应、转化与潜在舆情风险。

平台的核心是“合成受众面板”：

  • 基于实时数据构建 360° 数字孪生画像
  • 覆盖人口统计特征（年龄、地区、收入等）、心理特征与人格特质
  • 包含消费行为、政治观点、支持/反对的叙事立场等多维度信息

在技术层面，SightsAI 使用经过精心校准的大语言模型（LLM），并通过真实世界的画像与叙事语境进行“落地约束”，避免产生空洞、脱离语境的泛泛意见。其三步工作流包括：

  1. 目标画像与叙事收集：有针对性地收集与你目标人群相关的用户画像、话题与叙事环境；
  2. 生成合成受众面板：构建由大量真实感个体组成的虚拟样本与细分人群；
  3. 消息与内容模拟测试：在这些数字孪生上模拟行为与情绪变化，预测不同方案的表现。

通过这一流程，SightsAI 能够：

  • 在几分钟内完成原本需要数天的调研反馈
  • 模拟成千上万种情境与文案变体
  • 预测不同受众细分的情绪走向、行为模式与转化提升
  • 提前识别可能引发反感、误解或信任受损的高风险表达

平台不仅给出评分和预测结果，还会自动生成优化建议，包括：

  • 替代措辞与更优叙事角度
  • 针对不同细分人群的差异化版本
  • 支持“测试–优化–再测试”的快速迭代循环

在实际应用中，SightsAI 已被用于：

  • 为 Netflix（通过设计合作伙伴）优化其首个 NFL 圣诞节直播的定位，将其塑造成“群体共赏”的社交事件
  • 为 Corona 在迈阿密与纽约的活动提供本地化洞察，围绕社区小店与街区文化优化文案与视觉

在效果层面，平台报告的整体预测准确率超过 85%，在 CTR 与留存等绩效场景中准确率超过 90%。在内容传播方面，通过提前识别更具共鸣的叙事钩子，曾实现视频观看量 8.7 倍提升。

对于正在自建 LLM 产品的团队，SightsAI 还提供 SAAAS（Synthetic Audience as a Service）API：

  • 可嵌入现有内容生成或回复流程
  • 在内容发送给真实用户前，先通过合成受众模拟影响与风险
  • 自动进行响应验证与优化，面向单个用户或大规模目标人群

简单使用教程

  1. 明确目标与受众

    • 选择你要测试的场景：如广告文案、品牌声明、社交媒体帖子、危机公关回应等；
    • 定义目标人群：地区、年龄段、兴趣、消费层级、政治倾向或其他关键特征。

  2. 配置合成受众面板

    • 在平台中输入或选择目标受众的基本人口统计信息；
    • 根据需要添加心理特征、消费行为、常见观点与相关话题；
    • 让系统基于这些条件生成对应的数字孪生面板和细分人群。

  3. 提交待测内容或想法

    • 粘贴你的文案、标题、脚本、邮件内容或产品定位描述；
    • 如有多个版本，可一次性提交多个方案进行对比测试；
    • 对于假设性创意或尚未成型的想法，也可以以要点形式输入，让系统模拟潜在反应。

  4. 运行模拟与查看结果

    • 启动模拟测试，系统会在不同数字孪生与细分人群中运行行为与情绪反应预测；
    • 查看各版本在转化、留存、参与度、情绪倾向等维度的预测表现；
    • 重点关注被标记为“高风险”的表达区域，如可能引发反感、误解或信任下降的内容。

  5. 获取优化建议与生成新版本

    • 使用平台提供的自动优化建议：替换措辞、调整叙事角度、改变情绪基调等；
    • 让系统基于当前结果生成多个改写版本，针对不同受众细分进行个性化优化；
    • 对新版本再次运行模拟，形成“测试–优化–再测试”的闭环，直到表现达到预期。

  6. 与现有流程或 API 集成（可选）

    • 若你有自建 LLM 或内容生产流水线，可通过 SightsAI API 接入；
    • 在内容自动发送前调用合成受众模拟接口，对回复或内容进行验证与风险评估；
    • 将预测结果与内部指标（如点击率、留存率）结合，用于持续优化整体策略。