# GEO 平台产品需求文档 (PRD)

> **文档版本**: v1.0
> **创建日期**: 2026-05-01
> **状态**: 待评审
> **所有者**: GEO产品团队
> **评审记录**: 详见 [专家讨论总览](../6-专家讨论/00-专家讨论总览.md)

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## 目录

1. [产品概述](#1-产品概述)
2. [产品愿景与定位](#2-产品愿景与定位)
3. [市场分析](#3-市场分析)
4. [目标用户与用户故事](#4-目标用户与用户故事)
5. [核心功能需求](#5-核心功能需求)
6. [功能优先级与版本规划](#6-功能优先级与版本规划)
7. [非功能需求](#7-非功能需求)
8. [产品路线图](#8-产品路线图)
9. [成功指标与OKR](#9-成功指标与okr)
10. [附录](#10-附录)

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## 1. 产品概述

### 1.1 产品定义

| 项目 | 内容 |
|------|------|
| **产品名称** | GEO 平台 (Generative Engine Optimization Platform) |
| **产品类型** | SaaS 品牌认知管理平台 |
| **一句话描述** | 帮助品牌监测、分析并优化其在各大AI搜索引擎中的曝光度与引用情况 |
| **核心价值** | 让品牌管理者看清AI时代的竞争格局，做出数据驱动的营销决策 |

### 1.2 产品背景

**市场驱动因素**:

1. **AI搜索普及**: 2025年，超过60%的Z世代用户使用ChatGPT等AI工具代替传统搜索引擎 [来源: Gartner 2025](https://www.gartner.com)
2. **GEO概念兴起**: AI时代的品牌管理从SEO向GEO(生成式引擎优化)演进 [来源: 阿里云开发者社区](https://developer.aliyun.com/article/1693280)
3. **企业预算压力**: 营销人员需要可量化的AI渠道ROI证明 [来源: Forrester 2025]
4. **国产AI平台崛起**: 文心一言、Kimi、通义千问等平台月活突破1亿 [来源: 各平台公开数据]

**现有方案痛点**:

| 痛点 | 现有方案 | GEO平台解决方案 |
|------|---------|----------------|
| 不知道品牌在AI中的位置 | 手动搜索/截图 | 自动化的AI曝光度评分 |
| 竞品动态一无所知 | 竞品调研报告(季度) | 实时竞品监控与预警 |
| GEO效果无法衡量 | 无相关工具 | 归因分析与ROI计算 |
| 国际工具水土不服 | 功能复杂/无中文 | 专注国产平台的本地化 |

### 1.3 产品边界

**GEO平台做**:
- AI平台品牌引用监测
- 竞品对比分析
- 数据可视化报告
- 预警通知

**GEO平台不做**:
- SEO优化建议 (保留与SEO工具的集成接口)
- 内容自动生成
- 竞争对手的深度情报
- 社交媒体监测

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## 2. 产品愿景与定位

### 2.1 愿景声明

> **愿景**: 成为中国企业首选的AI时代品牌认知管理平台，让每一个品牌都能在AI搜索中占据有利位置。

### 2.2 战略定位

| 维度 | 定位 |
|------|------|
| **市场定位** | 中国市场领先的GEO SaaS平台 |
| **用户定位** | 中大型企业的市场/品牌/营销部门 |
| **竞争定位** | 与Semrush/Ahrefs等国际工具差异化，专注国产AI平台覆盖 |
| **价格定位** | 中端定价，提供明确ROI |

### 2.3 差异化策略

基于第一轮专家讨论 [来源: 专家讨论记录](../6-专家讨论/00-专家讨论总览.md)

| 差异化点 | 国际竞品 (Semrush/Ahrefs) | GEO平台 |
|---------|--------------------------|--------|
| **平台覆盖** | ChatGPT/Perplexity/Gemini | 文心一言/通义/kimi/豆包等 |
| **用户体验** | 复杂/需要培训 | 极简/5分钟上手 |
| **数据深度** | 通用分析 | 中文语义理解 |
| **响应速度** | T+1 | 接近实时 |
| **价格** | $120+/月 | ¥999/月起 |

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## 3. 市场分析

### 3.1 市场规模

**全球GEO市场** (来源: [Valuates Reports](https://www.prnewswire.com/news-releases/generative-engine-optimization-geo-services-market-to-hit-7-3b-by-2031--growing-at-34-cagr--valuates-reports-302505741.html), [HTF Market Intelligence](https://www.openpr.com/news/4475229/generative-engine-optimization-geo-market-is-booming), [阿里云开发者社区](https://developer.aliyun.com/article/1692968)):

| 指标 | 数据 | 来源 | 备注 |
|------|------|------|------|
| 2024年全球GEO市场 | $8.86亿 | Valuates Reports | 2024年实际值 |
| 2025年全球GEO市场 | $18-38亿 | 多个机构估算 | 多种口径 |
| 2025年中国GEO市场 | ¥42亿 | 阿里云报告 | 占全球31% |
| 全球市场CAGR | 29-41% | 多个机构 | 预测至2031-2032年 |
| 2031年全球预测 | $73-289亿 | 多个机构 | 视预测年份而异 |

**目标细分市场** (修正版):

```
TAM (Total Addressable Market): 2025年全球GEO市场 ~$30亿
    │
    ├── SAM (Serviceable Available Market): 中国GEO市场 ~¥42亿
    │       │
    │       └── SOM (Serviceable Obtainable Market): 初期目标 ¥5000万
    │               │
    │               └── 目标: 3年内获得2%市场份额 (¥8400万)
```

**注**: 原PRD中"$1286亿"为SaaS整体市场规模引用错误，GEO为细分市场，规模远小于此。已根据多个权威报告修正。

### 3.2 竞争格局

**主要竞品分析**:

| 竞品 | 定位 | 优势 | 劣势 | GEO应对策略 |
|------|------|------|------|------------|
| **Semrush** | 企业级全栈 | 品牌强、功能全 | 价格高、无国产平台 | 专注国产、价格更低 |
| **Ahrefs Brand Radar** | SEO专家延伸 | 数据准确 | 功能有限 | 提供更完整的GEO功能 |
| **BrandRadar.ai** | 企业级GEO | 专业服务 | 价格极高 | 标准化SaaS降本 |
| **Geneo** | 中小企业 | 价格亲民 | 平台覆盖少 | 更多平台覆盖 |

**竞争壁垒建设**:

1. **数据壁垒**: 积累国产AI平台的查询响应数据
2. **算法壁垒**: 中文语义理解的品牌匹配算法
3. **服务壁垒**: 提供GEO优化咨询增值服务

### 3.3 PEST分析

| 因素 | 机会 | 威胁 |
|------|------|------|
| **政治/政策** | 国产AI受政策扶持 | 数据合规要求趋严 |
| **经济** | 企业营销数字化需求 | 预算收紧 |
| **社会** | AI搜索依赖度上升 | 用户认知教育成本 |
| **技术** | LLM成本持续下降 | 技术迭代快、门槛降低 |

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## 4. 目标用户与用户故事

### 4.1 用户画像

#### 核心用户画像: 张明

```
基本信息:
- 年龄: 35岁
- 职位: 某消费品品牌 市场总监
- 团队: 8人市场部
- 预算: 年均营销预算500万

工作场景:
- 每周向CEO汇报营销效果
- 关注竞品动态
- 需要向上下游证明ROI

痛点:
- 不知道AI渠道的贡献占比
- 竞品在AI中的表现不清楚
- 现有报告数据滞后

决策权: 中 (可影响采购)
```

#### 次要用户画像: 李华

```
基本信息:
- 年龄: 28岁
- 职位: 科技创业公司 品牌负责人
- 团队: 2人
- 预算: 初创期

工作场景:
- 身兼多职
- 需要快速建立品牌认知
- 预算有限

需求:
- 简单易用的工具
- 快速看到效果
- 性价比高

决策权: 高 (自主决策)
```

### 4.2 用户故事地图

#### 核心用户旅程

```
阶段1: 发现
├── 用户问题: 我想知道品牌在AI搜索中的曝光情况
├── 触点: SEO行业文章/GEO概念传播
└── 情绪: 好奇 → 困惑(现有方案太贵/太复杂)

阶段2: 注册
├── 用户问题: 如何快速体验产品
├── 触点: 免费试用/演示申请
└── 情绪: 期待 → 惊讶(5分钟就看到结果)

阶段3: 使用
├── 用户问题: 如何配置我的品牌监控
├── 触点: 品牌配置向导
└── 情绪: 信任 → 依赖

阶段4: 付费
├── 用户问题: 免费额度用完了怎么办
├── 触点: 使用量提醒/升级引导
└── 情绪: 犹豫 → 认可(ROI明显)

阶段5: 推荐
├── 用户问题: 如何向老板证明价值
├── 触点: 一键报告/白标功能
└── 情绪: 自豪 → 推荐
```

### 4.3 用户故事列表

#### P0 用户故事 (MVP必须)

| ID | 用户故事 | 验收标准 |
|----|---------|---------|
| US-001 | 作为品牌经理，我想看到品牌在AI平台的总曝光度评分 | 输入品牌名，3秒内展示0-100的综合评分 |
| US-002 | 作为品牌经理，我想查看品牌在每个AI平台的分别表现 | 支持按平台筛选，展示平台维度的引用数据 |
| US-003 | 作为品牌经理，我想对比自己与竞品的AI表现 | 支持添加最多5个竞品，展示对比雷达图 |
| US-004 | 作为CMO，我想导出品牌周报/月报 | 支持一键导出PDF报告，包含关键指标变化 |
| US-005 | 作为系统，我应该在有新数据时自动更新 | 数据更新后24小时内同步到看板 |

#### P1 用户故事 (v1.0版本)

| ID | 用户故事 | 验收标准 |
|----|---------|---------|
| US-006 | 作为品牌经理，我想看到品牌被引用的具体内容 | 展示AI回答中引用品牌时的原文片段 |
| US-007 | 作为品牌经理，我想设置竞品超越预警 | 当竞品评分超越阈值时发送邮件通知 |
| US-008 | 作为代理商，我想管理多个客户品牌 | 支持品牌切换，展示多品牌看板 |
| US-009 | 作为用户，我想看到历史数据趋势 | 展示最近90天的数据趋势折线图 |
| US-010 | 作为系统管理员，我想控制用户的查询额度 | 按套餐限制每日/每月API调用次数 |

#### P2 用户故事 (v1.5版本)

| ID | 用户故事 | 验收标准 |
|----|---------|---------|
| US-011 | 作为品牌经理，我想看到品牌被引用时的情感倾向 | 展示正面/中性/负面情感的占比 |
| US-012 | 作为品牌经理，我想了解哪些内容被AI引用最多 | 展示被引用内容的URL列表和频次 |
| US-013 | 作为CMO，我想看到GEO对SEO的协同效果 | 展示SEO流量与GEO评分的相关性分析 |

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## 5. 核心功能需求

### 5.1 功能架构总览

```
GEO平台功能矩阵
│
├── 1. 数据采集层
│   ├── 1.1 AI平台接入
│   │   ├── 文心一言
│   │   ├── Kimi
│   │   ├── 通义千问
│   │   ├── 豆包
│   │   ├── 讯飞星火
│   │   ├── 天工
│   │   └── 清言
│   ├── 1.2 查询调度
│   │   ├── 定时任务
│   │   ├── 立即查询
│   │   └── 批量查询
│   └── 1.3 数据清洗
│       ├── 品牌匹配
│       ├── 竞品识别
│       └── 去重处理
│
├── 2. 分析引擎层
│   ├── 2.1 品牌匹配
│   │   ├── 精确匹配
│   │   ├── 别名匹配
│   │   └── 模糊匹配
│   ├── 2.2 情感分析
│   │   └── 正面/中性/负面
│   ├── 2.3 曝光度评分
│   │   ├── 综合评分
│   │   ├── 平台评分
│   │   └── 趋势评分
│   └── 2.4 竞品分析
│       ├── 份额计算
│       ├── 差距分析
│       └── 机会识别
│
├── 3. 应用展示层
│   ├── 3.1 品牌看板
│   │   ├── 核心指标卡
│   │   ├── 趋势图
│   │   └── 平台分布
│   ├── 3.2 竞品对比
│   │   ├── 雷达图
│   │   ├── 时序对比
│   │   └── 差距分析
│   ├── 3.3 报告中心
│   │   ├── 周报/月报
│   │   ├── 自定义报告
│   │   └── 一键导出
│   └── 3.4 预警中心
│       ├── 阈值预警
│       ├── 竞品超越
│       └── 异常波动
│
└── 4. 系统管理
    ├── 4.1 用户管理
    │   ├── 注册/登录
    │   ├── 套餐管理
    │   └── 权限控制
    ├── 4.2 品牌管理
    │   ├── 品牌配置
    │   ├── 竞品添加
    │   └── 查询词管理
    └── 4.3 系统设置
        ├── 通知设置
        ├── API管理
        └── 审计日志
```

### 5.2 核心功能详细说明

#### 5.2.1 AI曝光度评分

**功能描述**: 综合评估品牌在AI搜索中的整体表现，输出0-100的综合评分

**评分模型** (基于 [Visibili.ai的三维模型](https://visibili.ai/blogs/metrics-for-ai-driven-brand-visibility)):

```
综合评分 = MIN(100, 提及率得分 × 30% + SOV得分 × 40% + 引用质量得分 × 30%)

其中:
- 提及率得分 = (品牌被引用次数 / 查询总次数) × 100  →  范围: 0-100
- SOV得分 = (品牌引用次数 / (品牌+竞品引用次数)) × 100  →  范围: 0-100
- 引用质量得分 = (情感系数×0.4 + 位置系数×0.3 + 长度系数×0.3) × 100  →  范围: 0-100
```

**情感系数**:

| 情感 | 系数 |
|------|------|
| 正面 (positive) | 1.0 |
| 中性 (neutral) | 0.6 |
| 负面 (negative) | 0.2 |

**位置系数**:

| 排名 | 系数 |
|------|------|
| 第1位 | 1.0 |
| 第2-3位 | 0.8 |
| 第4-5位 | 0.6 |
| 5位以后 | 0.4 |

**引用长度系数**:

| 引用文本长度 | 系数 |
|-------------|------|
| > 100字 | 1.0 |
| 50-100字 | 0.8 |
| < 50字 | 0.6 |

**计算示例**:

```
假设:
- 查询总次数: 100次
- 品牌被引用次数: 60次 → 提及率 = 60/100 = 60%
- 品牌引用次数: 60, 竞品引用次数: 40 → SOV = 60/(60+40) = 60%
- 引用质量: 平均情感系数0.8 × 位置系数0.8 × 长度系数0.8 = 0.512 → 51.2%

综合评分 = MIN(100, 60×0.3 + 60×0.4 + 51.2×0.3) = MIN(100, 58.56) = 58.56 ≈ 59分
```

**用户界面要求**:

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  品牌曝光度评分                                 │
│                                                 │
│  ┌─────────┐                                    │
│  │   78    │  /100  较昨日 +3                  │
│  │  综合   │  ████████████████░░░░             │
│  └─────────┘                                    │
│                                                 │
│  平台评分:                                      │
│  ┌────────┬────────┬────────┬────────┐        │
│  │  文心   │  Kimi  │  通义   │  豆包   │        │
│  │   85   │   72   │   68   │   55   │        │
│  └────────┴────────┴────────┴────────┘        │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```

#### 5.2.2 竞品对比分析

**功能描述**: 对比品牌与竞品在各AI平台的综合表现

**分析维度**:

| 维度 | 指标 | 计算方式 |
|------|------|---------|
| 总体对比 | 综合评分差值 | 品牌评分 - 竞品评分 |
| 平台对比 | 各平台领先/落后 | 品牌平台评分 - 竞品平台评分 |
| 趋势对比 | 30天趋势差异 | 品牌趋势斜率 - 竞品趋势斜率 |
| 机会识别 | 可超越领域 | 差距<10分的高频平台 |

#### 5.2.3 报告导出

**功能描述**: 支持多种格式的自动化报告生成

| 报告类型 | 内容 | 格式 | 频率 |
|---------|------|------|------|
| 仪表盘快照 | 关键指标截图 | PNG | 随时 |
| 周报 | 本周数据汇总 | PDF | 每周一 |
| 月报 | 月度分析与建议 | PDF | 每月1日 |
| 竞品分析 | 竞品动态报告 | PDF | 按需 |
| 自定义 | 用户选择指标 | PDF/CSV | 按需 |

### 5.3 数据字典

#### 核心数据实体

| 实体 | 说明 | 主要字段 |
|------|------|---------|
| Brand | 品牌 | id, name, aliases[], website, industry |
| Query | 查询词 | id, keyword, brand_id, platforms[], frequency |
| CitationRecord | 引用记录 | id, query_id, platform, cited, sentiment, position |
| Competitor | 竞品 | id, brand_id, competitor_name, competitor_aliases |
| Report | 报告 | id, brand_id, type, format, generated_at |

---

## 6. 功能优先级与版本规划

### 6.1 优先级评估 (RICE框架)

| 功能 | Reach | Impact | Confidence | Effort | RICE | 优先级 |
|------|-------|--------|------------|--------|------|--------|
| AI曝光度评分 | 100% | 3 | 100% | 5 | 6000 | P0 |
| 多平台数据采集 | 100% | 3 | 90% | 8 | 3375 | P0 |
| 品牌看板 | 100% | 3 | 100% | 5 | 6000 | P0 |
| 竞品对比 | 80% | 2 | 90% | 5 | 2880 | P1 |
| 报告导出 | 70% | 2 | 100% | 3 | 4667 | P1 |
| 预警通知 | 60% | 3 | 80% | 6 | 2400 | P1 |
| 情感分析 | 50% | 2 | 70% | 8 | 875 | P2 |
| 多品牌管理 | 40% | 2 | 90% | 7 | 1029 | P2 |

### 6.2 版本规划

#### v0.1 - 内部测试版 (2周)

**目标**: 核心流程验证

| 功能 | 描述 |
|------|------|
| 单品牌监控 | 支持添加1个品牌 |
| 3个平台覆盖 | 文心一言、Kimi、通义千问 |
| 基础评分 | 简单加权评分 |
| 手动查询 | 触发立即查询 |

#### v0.5 - Beta版 (4周)

**目标**: 种子用户体验

| 功能 | 描述 |
|------|------|
| 5个平台覆盖 | 新增豆包、讯飞星火 |
| 竞品对比 | 支持添加3个竞品 |
| 历史数据 | 最近30天数据 |
| 报告导出 | PDF周报 |

#### v1.0 - 正式版 (8周)

**目标**: 商业化发布

| 功能 | 描述 |
|------|------|
| 7个平台覆盖 | 全部国产主流平台 |
| 预警通知 | 邮件通知 |
| 多品牌管理 | 支持最多10个品牌 |
| API开放 | 基础API |

#### v1.5 - 增强版 (12周)

**目标**: 企业级功能

| 功能 | 描述 |
|------|------|
| 情感分析 | AI情感倾向分析 |
| 白标报告 | 代理商定制 |
| 多租户 | 企业级部署 |
| 高级API | 完整API能力 |

---

## 7. 非功能需求

### 7.1 性能需求

| 指标 | 要求 | 说明 |
|------|------|------|
| 页面加载时间 | < 3秒 | Dashboard首屏加载 |
| API响应时间 | < 500ms | 查询类接口 |
| 数据更新延迟 | < 24小时 | 定时任务完成后 |
| 并发用户数 | 1000+ | v1.0目标 |

### 7.2 可用性需求

| 指标 | 要求 |
|------|------|
| 系统可用性 | 99.5% |
| 故障恢复时间 | < 4小时 |
| 数据备份 | 每日全量 |

### 7.3 安全需求

| 需求 | 实现 |
|------|------|
| 传输加密 | HTTPS |
| 存储加密 | 数据库字段加密 |
| 访问控制 | RBAC |
| 数据隔离 | 租户级隔离 |
| 合规 | 等保2级 |

### 7.4 兼容性需求

| 类型 | 要求 |
|------|------|
| 浏览器 | Chrome/Firefox/Safari/Edge 最新两个版本 |
| 移动端 | 响应式设计，支持1024px+ |
| API | RESTful API，JSON格式 |

---

## 8. 产品路线图

### 8.1 长期路线图 (12个月)

```
2026 Q2 (当前)
├── v1.0 发布
│   ├── 7个国产AI平台覆盖
│   ├── 竞品对比分析
│   ├── 报告导出
│   └── 预警通知
│
2026 Q3
├── v1.5 发布
│   ├── 情感分析
│   ├── 白标功能
│   └── API v2
│
└── 商业化启动
    ├── 付费用户突破100
    ├── 收入突破¥50万/月
    └── NPS > 40

2026 Q4
├── v2.0 发布
│   ├── 国际AI平台 (ChatGPT/Perplexity)
│   ├── 企业级多租户
│   └── GEO优化建议
│
└── 市场扩展
    ├── 华东市场深耕
    ├── 代理商招募
    └── 行业解决方案

2027 Q1
├── v2.5 发布
│   ├── 移动App
│   ├── 实时预警
│   └── 深度集成 (飞书/钉钉)
│
└── 规模化
    ├── 付费用户突破500
    └── 年收入突破¥1000万
```

### 8.2 KPI里程碑

| 里程碑 | 时间 | 指标 |
|--------|------|------|
| MVP发布 | 2026-Q2 | 完成核心功能 |
| 公开Beta | 2026-Q2 | 注册用户1000+ |
| 商业化 | 2026-Q3 | 付费用户100+ |
| 产品迭代 | 2026-Q4 | 功能完整度80% |
| 市场验证 | 2027-Q1 | PMF验证 |

---

## 9. 成功指标与OKR

### 9.1 北极星指标

> **付费用户数 (Paid Users)** - 衡量产品为用户创造价值的直接体现

### 9.2 公司级OKR

**O1: 实现产品市场匹配 (PMF)**

| KR | 目标值 | 当前值 | 负责人 |
|----|-------|-------|--------|
| KR1: 付费用户数 | 100 | 0 | 产品 |
| KR2: 月收入 | ¥50万 | 0 | 运营 |
| KR3: 用户NPS | >40 | - | 产品 |

**O2: 建立市场领先地位**

| KR | 目标值 | 当前值 | 负责人 |
|----|-------|-------|--------|
| KR1: 品牌知名度 | Top 3 | 新进入 | 市场 |
| KR2: 市场份额 | 2% | 0 | 销售 |

### 9.3 产品级OKR

**O: 打造用户喜爱的GEO产品**

| KR | 目标值 | 当前值 | 负责人 |
|----|-------|-------|--------|
| KR1: 核心功能完成率 | 100% | 60% | 产品 |
| KR2: 系统可用性 | 99.5% | 95% | 技术 |
| KR3: 用户满意度 | >4.0/5.0 | - | 产品 |

---

## 10. 附录

### 10.1 术语表

| 术语 | 定义 |
|------|------|
| GEO | Generative Engine Optimization，生成式引擎优化 |
| AI曝光度 | 品牌在AI搜索中被提及的程度 |
| SOV | Share of Voice，品牌在竞品中的提及占比 |
| 引用 | AI回答中提及品牌的行为 |
| 情感分析 | 判断文本情感倾向的技术 |
| RICE | Reach/Impact/Confidence/Effort，优先级评估框架 |

### 10.2 参考资料

1. [GEO优化行业全景调研报告 - 阿里云开发者社区](https://developer.aliyun.com/article/1693280)
2. [The 10 Best Generative Engine Optimization Tools - Semrush](https://www.semrush.com/blog/best-generative-engine-optimization-tools/)
3. [What is Generative Engine Optimization - BrandRadar](https://www.brandradar.ai/resources/what-is-generative-engine-optimization)
4. [4 Core Metrics Of Tracking AI-Driven Visibility - Visibili.ai](https://visibili.ai/blogs/metrics-for-ai-driven-brand-visibility)
5. [AI Search Share of Voice - Geneo](https://geneo.app/blog/ai-search-share-of-voice-benchmarking-best-practices-2025/)

### 10.3 变更记录

| 版本 | 日期 | 变更内容 | 作者 |
|------|------|---------|------|
| v1.0 | 2026-05-01 | 初稿创建 | GEO产品团队 |

---

**审批签名**:

| 角色 | 姓名 | 日期 | 签名 |
|------|------|------|------|
| 产品负责人 | | | |
| 技术负责人 | | | |
| 运营负责人 | | | |
| CEO | | | |
