Limy built a platform that helps brands optimize for the era of AI agents. See the pitch deck that helped it raise $10 million.

本项目旨在解决一个新兴且关键的市场痛点：在AI代理（如ChatGPT、Claude、自主购物助手等）日益成为产品发现和筛选的首要触点时代，传统人类导向的品牌营销策略失效。品牌方（尤其是产品驱动但营销资源有限的中小企业）面临在AI语境下‘不可见’或‘被误解’的风险。我们提出打造一个SaaS平台，其核心功能是‘教导’AI代理如何正确理解、评价并推荐客户品牌。这并非传统的SEO或广告，而是通过提供结构化、机器可优读的品牌资产与逻辑，使品牌成为AI代理的‘可信赖推荐源’。项目暂定名为‘BrandOS: The AI-Native Brand Platform’。

BrandOS定位于‘品牌的AI翻译官与战略官’。我们不是另一个内容生成工具，而是一个品牌到AI的‘接口层’平台。目标是将品牌的核心价值、差异化优势、目标用户画像以及使用场景，转化为AI代理在进行搜索、比较和推荐时能够优先识别并采纳的结构化数据与逻辑框架。我们帮助客户从‘在人类面前表演有趣’（如补充情报所指出的误区）转向‘在AI面前证明价值’，从而在源头影响消费决策。

• AI可解析的品牌资产包创建器：引导用户输入结构化的品牌描述、核心价值主张、关键功能列表、理想用户画像、典型使用场景。输出为高度结构化、语义丰富的JSON-LD或专用格式数据包。
• AI语境兼容性测试沙盒：模拟主流AI代理（如OpenAI o1、Claude、Perplexity等）的‘思维’过程，预览品牌资产在不同提示词和场景下被解析和推荐的可能性与排名逻辑。
• 竞争性AI话语分析：分析竞品在公开网络信息中被AI引述和推荐的角度，提供差异化策略建议。
• 核心仪表盘：追踪品牌关键信息（价值主张、功能点）在选定AI代理推荐中的‘可见度’与‘准确性’得分，提供可操作的优化洞见。
• 集成与分发助手：一键生成适用于不同平台（如Steam商店页、电商产品页、官网）的优化元数据代码片段，并指导如何向AI知识库/爬虫提交关键信息。

需求由三个结构性趋势驱动：1. **AI代理渗透率飙升**：越来越多用户依赖Copilot、ChatGPT等工具进行产品研究和推荐。2. **平台算法‘马太效应’**：如补充情报中Steam的例子，平台算法天然倾向已证明成功的产品，新品牌/独立产品极难获得初始曝光。3. **营销效率危机**：传统数字营销渠道成本高企，且对AI代理这一新触点无效。目标客户（独立开发者、SaaS初创公司、DTC品牌）迫切需要一种能直接影响AI决策层的新营销基础设置。需求是原生且迫切的。

1. **AI黑箱中的不可见性**：品牌信息无法被AI代理有效抓取、理解和加权，导致在AI驱动的推荐中缺席。2. **‘娱乐化’营销的错配**：如补充情报尖锐指出的，品牌被迫成为‘娱乐者’而非‘价值传递者’，但这在注重事实与逻辑的AI代理面前效率低下。3. **冷启动困境加剧**：对于资源有限的创新者（如独立游戏开发者），缺乏有效的、可负担的渠道让AI和算法在早期‘看见’并认可其产品价值，陷入‘无数据则无曝光，无曝光则无数据’的死循环。4. **品牌信息失真**：AI可能基于不完整或过时的网络信息对品牌进行概括，导致推荐不准确或有害。

市场规模可从潜在客户群数量与支付意愿进行估算。**目标客户**：全球范围内的独立游戏工作室（约3万家）、SaaS初创公司（约15万家）、中小型电商/DTC品牌（超百万家）。即使仅切入最迫切的独立游戏与SaaS领域，按10%的渗透率、年均订阅费3000美元计算，初期可触达市场(TAM)约为(30,000+150,000)*10%*$3,000 = **5.4亿美元/年**。随着AI代理使用率提升，此市场将快速扩张。

直接竞品为‘其他提供生成式引擎优化服务的初创公司’，它们可能专注于优化针对AI生成内容（如文章、图片）的提示词或输出。**我们的差异化优势**：1. **焦点不同**：我们优化品牌本体，而非单次内容输出；目标是成为AI的‘可信知识源’。2. **深度不同**：我们提供基于结构化数据和逻辑框架的‘战略优化’，而非战术性的提示词技巧。3. **价值主张不同**：我们解决的是品牌长期AI身份与可见度问题，而非短期流量获取。间接竞品包括传统SEO工具和品牌监测工具，但它们均未针对AI代理的认知逻辑进行设计。

**Phase 1: MVP验证 (月1-4)**

- 开发核心功能1（品牌资产包创建器）与功能4（基础仪表盘）的极简版本。

- 招募50家早期采用者（聚焦独立游戏开发者和微型SaaS），提供手动服务+工具内测，深度收集反馈，验证‘AI可解析资产’能否改善其在特定AI代理（如Perplexity）中的推荐表现。

- 关键指标：资产包创建完成率、用户感知价值（NPS）、AI推荐可见度提升的初步证据。

**Phase 2: 产品市场契合度深化 (月5-12)**

- 根据反馈完善MVP，开发功能2（兼容性测试沙盒）和功能5（集成助手）。

- 启动公开测试版，采用自助订阅模式（基于信用卡）。

- 开展案例研究，与1-2个AI平台/代理建立早期数据合作（非必需，但为理想目标）。

- 关键指标：付费用户转化率、月留存率、用户生成资产包数量。

**Phase 3: 规模化 (第2年)**

- 开发高级功能如功能3（竞争分析）、团队协作模块、更广泛的AI代理支持。

- 建立合作伙伴渠道（针对游戏发行商、初创公司加速器）。

- 关键指标：年度经常性收入(ARR)、客户生命周期价值(LTV)、渠道贡献占比。

**核心：分层级月度/年度订阅制 (SaaS)**

- **Hacker Plan ($49/月)**：针对个人开发者或极早期初创公司。包含1个品牌项目、基础资产包创建、有限次数的沙盒测试、基础仪表盘。

- **Growth Plan ($299/月)**：针对小型团队或工作室。包含5个品牌项目、高级资产包功能、无限次沙盒测试、竞争分析雏形、API访问权限。

- **Enterprise Plan ($定制)**：针对中型以上企业。包含无限项目、定制化AI模型微调支持、专属数据集成、SLA服务保障、定制报告与战略咨询。

**收入驱动逻辑**：通过解决客户的核心增长瓶颈（被AI发现），将自身价值与客户的潜在收入挂钩，支撑中高客单价。年度订阅提供折扣以提升LTV和现金流稳定性。

- **创始人兼CEO**：兼具品牌战略与AI产品背景，负责愿景、融资和整体战略。

- **CTO/首席AI架构师**：拥有NLP/知识图谱背景，负责产品技术架构、AI逻辑设计与数据安全。

- **产品负责人**：负责将用户痛点转化为功能特性，管理产品路线图与MVP迭代。

- **全栈开发工程师 (2名)**：负责前端与后端开发，实现快速产品迭代。

- **增长营销负责人**：早期专注于内容营销（撰写AI时代品牌战略洞见）与社区建设（在Indie Hackers、游戏开发者论坛等目标客户聚集地）。

1. **社区驱动的内容营销**：通过发布深度博客、案例研究、视频教程，教育市场关于‘AI-Native Branding’的概念，吸引早期尝鲜者。

2. **聚焦利基市场**：初期全力渗透‘独立游戏开发者’社区，因为这个群体痛点最明显、社区集中、且乐于尝试新工具。打造成功案例后，横向拓展至SaaS和DTC领域。

3. **产品主导的增长**：确保MVP本身具有病毒式传播特性，例如，允许用户分享其‘品牌AI兼容性评分’或生成美观的‘AI认知报告’用于其自身的营销页面。

4. **生态合作**：积极寻求与AI代理平台、应用商店（如Steam）、初创公司服务商的合作，探索数据接口或联合解决方案的可能性。

**关键假设**：保守估计，Year 1通过内容营销和社区运营获客1000名，其中5%转化为付费用户（主要Hacker Plan），ARR约 $49*12*50 = $29,400。Year 2随着产品成熟和案例积累，付费用户数增长至400（含部分Growth Plan客户），ARR达到约$300,000。

**支出重点**：Year 1主要为人力成本（精干团队）与云服务/AI API调用成本。预计Year 1需要约$500,000的种子轮资金支撑运营，达到接近盈亏平衡。Year 2若实现增长目标，可寻求A轮融资以加速市场扩张与产品深化。

1. **市场接受度风险**：市场可能尚未完全意识到此痛点，或认为为时过早。**缓解**：通过强有力的教育内容和早期用户成功案例进行市场培育。

2. **技术演进风险**：AI代理的‘认知’逻辑可能快速变化，导致平台优化方法失效。**缓解**：保持产品架构的灵活性，紧密跟踪主流AI模型进展，建立快速适配能力。

3. **竞争风险**：大型营销平台（如HubSpot）或AI公司（如OpenAI）可能内置类似功能。**缓解**：保持专注、快速迭代，并建立深厚的垂直行业社区壁垒与数据积累。

4. **商业模式风险**：客户可能不愿为‘防御性’或‘前瞻性’需求支付持续费用。**缓解**：将价值证明与可衡量的业务成果（如来自AI推荐的线索量）紧密关联，并逐步将产品发展为品牌运营的必备基础工具。