AEO专员

1、AEO 策略与用户问题挖掘 1）调研目标客户（高校 PI、药企工艺 / 质控、CRO 研发）在 AI 里的提问句式：产品选型、技术对比、外泌体 / LNP/AAV 检测方案、检测指标、应用案例、仪器价格、合规、文献相关问题；区分国内中文、海外英文 Prompt。 2）做竞品 AEO 盘点：竞品在 AI 回答中的曝光、引用情况，识别 AI 回答中的机会点与负面信息风险。 3）输出中长期 AEO 落地规划，对齐公司市场目标，重点聚焦海外 B 端科研客户。 2、内容 AEO 结构化优化 1）改造官网产品页、技术白皮书、FAQ、应用案例、文献资料，按 AI 检索偏好做结构化排版、实体定义、分层问答。 2）撰写面向 AI 引擎的专题问答库：技术原理、检测参数对比、方法学验证、样本前处理、客户常见选型疑问（适配外泌体、mRNA-LNP、病毒载体等核心赛道）。 3）协同内容团队，优化 EEAT 权威信号，整理客户论文、装机案例、权威机构佐证材料，提升 AI 采信概率；落地 Schema 结构化标记、llms.txt 等技术配置，便于大模型抓取。 3、 AI 可见度监测、实验与效果评估 1）定期批量测试目标 Prompt，监测 公司品牌在 AI 回答中是否出现、是否被引用、信息准确性、推荐倾向，建立 AEO 指标看板（AI 引用率、品牌提及、错误信息检出）。 2）做 AEO 小实验：调整内容结构、补充权威佐证，验证 AI 引用变化，沉淀适合生物仪器行业的优化方法论。 3）识别 AI 输出中关于公司产品的错误描述（技术参数、适用场景），推动内容修正，管控品牌信息准确性。 4、跨部门协同 1）对接研发、应用科学家：核验技术参数、方案描述、专业术语，保证 AEO 内容专业严谨，符合生物检测行业规范。 2）协同海外市场 / 销售：搭建英文 AEO 素材库，面向海外 AI 引擎做海外 AEO 优化。 3）输出月度 AEO 汇报，把 AI 曝光机会转化为市场线索机会，给到销售团队。 5、权威资产建设（提升 AI 采信权重） 1）梳理第三方权威来源：已发表文献、合作实验室、头部药企 / 研究所案例、行业会议内容，丰富外部权威引用源，增强 AI 对公司产品的信任度。 2）管理知识实体信息：统一 产品实体定义，让 AI 能够稳定识别产品、技术名称。

本科及以上学历，软件工程、信息技术相关专业优先。