账户搭建那天加过一次否词 · 两年了,搜索词报告再没人打开过
线索与交接 · 真实业务触发
LD-03 的异常定位表揪出了三个「吸血词」。方蕾打开搜索词报告准备加否词 —— 320 行的词表,她分不清哪些该否、哪些看着像垃圾其实在带来客户。误杀一个带来客户的好词,比漏掉十个坏词更贵。
不是流程描述,是调研出来的真痛点 —— 每条可点开核对出处
变化不在「快」,在「参与的角色」和「覆盖的范围」
5 步 · 每一步的产出都是下一步的输入
痛感 4 × AI 适配 4 ÷ 落地难度 3 = 5.3
最大差异点 · 不要求懂 SEM。搜索词报告导出(后台一键)+ 历史成交词清单扔进来 —— 三分类建议一次出,每条带「为什么」。
评分口径:痛感看「这事没做好谁会生气、生气到什么程度」; AI 适配看「输入是否非结构化、是否要跨部门取数、错了能不能当场看出来」; 落地难度是分母 —— 需要客户先做数据治理的场景,分数会被压得很低。
判断标准只有一个:这份东西能不能直接进企业的流程
不碰账户 —— 否词的添加由人操作(百度后台的活)。本场景做的是分类建议:哪些词建议否、哪些疑似误杀要留、哪些待观察 —— 每条带依据,点不点是人的事。
Live Demo 里有一个完整案例的每一步,包括 Agent 在哪一步拦住了