先在代码里跑一遍，
再去市场里下注。
覆盖 GEO 诊断、MOT 策略、创意测试、概念测试与人群研究。用高保真模拟把决策从“猜”变成“验证”。
可信不是口号，是工程
真实数据 + 行为科学 + 多重验证，让模拟结果可复现、可解释。
海量真实用户数据训练
基于数百万真实消费者行为数据进行训练，确保模型理解真实的用户思考模式。
多重验证流程
通过与实际消费者研究结果的严格对比，不断优化模型精度。
专家理论基础
融合消费者心理学和行为经济学，确保模拟符合人类决策规律。
用户研究的新基线
从小样本、慢流程，到可规模化的模拟实验。
传统方法
依赖于面对面访谈、焦点小组和实地调查。虽然有效，但这些方法通常速度慢、成本高，且受限于样本量和人为偏差。
消费者 Agent
AI 基于海量数据集模拟真实用户行为。它在无限场景下提供更快、更全面的洞察，且不受社会期望偏差的影响。
从“静态标签”到“动态灵魂”
三维数据融合，创建全面的人类认知模型。
跨平台基础画像
来自电商、社交媒体和第一方 CDP 的全规模数据。
显性层：偏好，如“5万美元以下的 SUV”
AI 深度访谈 (画像+)
6,000 字的深度访谈记录，揭示隐藏的逻辑和价值观。
隐性层：决策规则和 BFI 大五人格特质
情境感知
基于平台算法趋势和“不感兴趣”反馈的实时校准。
情感层：记忆的叙事分析
研究与证据 学术支持
我们的模拟准确性得到了同行评审研究的支持，并针对真实世界的数据集进行了基准测试。
平行研究对比
真实用户 vs. AI 消费者
对相同主题进行同步研究表明，AI 消费者洞察在 91% 的情况下与真实用户结论一致，为人类决策提供了可靠的代理。
双盲测试评估
专家识别测试
专业研究人员无法可靠地区分来自真实用户和 AI 消费者的反馈。58% 的识别率表明模拟实际上与现实无法区分。
学术基础
1,000 人的生成式智能体模拟
“生成式智能体模拟复制受访者在通用社会调查中的回答，其准确度与受访者复制自己回答的准确度相当（85%）。”
核心发现
- 以 85% 的归一化准确率复制个体态度，与人类自我一致性相匹配。
- 在大五人格特质上实现了 0.80 的归一化相关性。
- 基于访谈的智能体表现显著优于基于人口统计的基准模型。
五大场景。
一个统一引擎。
选择你的工作流：诊断、优化、验证、预测——快速得到可执行的结论与报告。
GEO 诊断
生成式引擎优化
洞察市场需求、行为与机会缺口的深度诊断。
MOT 策略
关键时刻
用峰终定律识别并优化关键真相时刻。
创意测试
上线前优化
在上线前评估信息表达与创意素材效果。
概念测试
概念验证
在开发前验证早期概念与原型方向。
人群研究
人群模拟
理解品牌认知、信任、联想与情绪影响。
监控 ChatGPT、DeepSeek 等生成式平台的品牌可见性与提及率变化。
关键能力
追踪高频关键词、引用来源偏好，并自动生成优化建议。
关键指标
85%
战略价值
确保品牌在 AI 驱动的发现与决策过程中保持可见、可信且更易被推荐。
统一灵魂引擎
核心模块复用率 90%。平台用得越多，效率越高。
让团队更快做出更稳的决策
营销与研究团队如何用 Mainland 降低风险、提升效率。
"Mainland 的情境感知功能完全改变了我们理解客户的方式。数字孪生实际上会随着实时趋势而演变——就像拥有一个活生生的焦点小组。"
"90% 的准确率声明不仅仅是营销说辞——我们根据现有的客户研究对其进行了验证。RoleSim 技术提供了我们传统方法遗漏的洞见。"
"让 Mainland 与众不同的是其深度。虽然其他工具提供表面化的人物角色，但他们的专家智能体访谈揭示了改变我们产品策略的心理驱动因素。"