出现机制混在一起
自然推荐、AI 商品卡和付费广告位由不同机制形成，不能用一个总分解释。
不是缺更多数据，而是缺少共同的判断依据
商品缺口不透明
品牌可能被提及，但具体商品、价格、评价、渠道或可购买性没有进入回答。
投放窗口难判断
新的 AI 广告场景仍在变化，需要先确认广告位、购买意图与竞品表达，再安排预算。
从研究范围，到可以执行和复测的工作
每项判断保留市场、模型、地区、时间与原始证据；不同类型的数据不合并成一个不可解释的分数。
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选择市场与市场
定义商品范围、目标地区、品牌和需要比较的竞品。
→ - 02
拆分三类证据
分别查看自然推荐、商品卡与广告位，不把不同机制混成一个分数。
→ - 03
修正商品与渠道
优先补充商品事实、Feed、落地页、渠道信息和第三方证据。
可交付结果商品可见度基线需求与卖点差距渠道和引用来源AI 广告竞争观察
按团队决策进入产品，而不是从功能目录里找答案
同一套测量框架，市场问题和证据路径不同
Dageno 主要服务已有海外增长基础的中型及中大型企业，并按市场问题配置数据和证据路径。
| 市场 | 当前适配度 | 主要决策问题 |
|---|---|---|
| 跨境电商与 DTC | 高适配 | 观察商品卡、渠道、评价、卖点和购买场景 |
| 消费电子与智能硬件 | 高适配 | 比较规格、兼容性、评测来源与产品候选集 |
| 多品牌零售与商品组合 | 适配 | 按市场、市场、单品和渠道确定优先级 |
DAGENO DATA FOUNDATION
我们依靠海量数据驱动
Dageno 持续积累跨模型、跨地区、跨渠道的 AI 搜索数据,把回答、品牌、引用、商品、广告和搜索信号统一处理,连接成可追溯的数据底座,帮助团队理解市场、验证决策。
广告数据
覆盖 ChatGPT Ads 与 Google AI Overview Ads 的广告位、广告主、购买意图和广告卡片，持续新增。
商品数据
覆盖 ChatGPT、Google AI Overview 与 Google AI Mode 等购买界面，连接商品、价格、评价、商家渠道、商品卡与引用来源。
细分市场数据
覆盖 12,000+ 个细分市场，市场数据每日实时更新，并持续扩展。
主流AI模型
覆盖 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Copilot、Grok、Alexa、Dola 等模型。
使用原则
数据范围越清楚，团队越容易做出有效判断
Dageno 记录可观察的 AI 回答、引用、搜索、商品和广告信号，并明确对应的市场、模型、地区与时间范围。
业务影响可结合 GSC、GA4、CRM、电商和广告平台数据进一步验证。
开始前需要确认的范围
哪些电商业务适合使用 Dageno？
更适合已有海外独立站、商品 Feed、零售渠道或内容基础的跨境电商、DTC、消费科技与多品牌商品团队。
AI 推荐、AI Shopping 和 AI Ads 是同一类数据吗？
不是。自然回答中的推荐、商品卡展示与付费广告位属于不同证据层，应分别判断其触发场景、位置、来源和变化。
Dageno 能直接归因到销售收入吗？
Dageno 先测量 AI 场景中的商品、品牌、来源和广告信号。销售影响需要与 GA4、电商平台、CRM 或其他官方业务数据并列验证，不做伪精确归因。
目前哪些平台可以观察 AI 广告？
Dageno 当前支持 ChatGPT Ads 与 Google AI Overview Ads；可用地区、格式和数据范围按广告开放情况与项目配置确定。