业务智能体
6 个常驻编排 · 2 个按需专家
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YALA / AI-NATIVE REGIONAL GROWTH COMPANY
我们不只是把 AI 加进一家媒体公司。
YALA 正在搭建一套持续理解 GCC、推动增长行动、并让企业不断积累市场记忆的公司系统。AI 扩大感知、分析与生产能力；本地团队负责关系、语境、判断与结果。
YALA SYSTEM MAP持续看见市场
ChatGPTGeminiPerplexityCopilot豆包
3 个真实研究样本已保留
2 个入口按客户受众启用
Growth OS
证据账本 · 品牌记忆
判断 · 行动 · 复测
把判断变成增长动作
GEOAI 可见度与可信信源CONTENT内容、媒体与本地表达CREATOR创作者与受众连接PAID广告、关键词与预算实验COMMERCE零售、电商与 DTC 运营LIVE直播电商与销售转化
CURRENT CAPABILITY FOOTPRINT数字可以更大声，
数字可以更大声，
前提是每一个都能解释。
以下数字描述当前产品结构、公开方法与已保留研究证据。它们不是“所有平台已 API 直连”的包装，也不把一次样本写成持续监测或客户结果。
AI 答案入口
3 个已有研究样本 · 2 个按客户范围启用
公开信源类型
从官网、官方机构到媒体、地图、评论与社区
增长执行路径
GEO、内容、Creator、广告、电商与直播
语言工作层
简体中文 · English · GCC 商务阿语
GCC 市场框架
以 UAE 与 Saudi 建立优先市场深度
不是多抓一些信息，
而是让证据进入经营。
YALA 把公开信源、企业事实与市场问题组织进同一个证据路径，再把判断交给合适的增长执行能力。
INPUT
9 类公开信源结构
01企业官网与产品页02政府与监管机构03媒体与行业出版物04地图与本地目录05评论与消费者反馈06社交媒体与 Creator07社区与公开问答08研究报告与数据库09零售、电商与商品页
归一化证据状态YALA
EVIDENCE
CORE经营判断复测
EVIDENCE
CORE经营判断复测
OUTPUT
6 类增长执行路径
GEOAI 可见度与可信信源↗CONTENT内容、媒体与本地表达↗CREATOR创作者与受众连接↗PAID广告、关键词与预算实验↗COMMERCE零售、电商与 DTC 运营↗LIVE直播电商与销售转化↗
真正的覆盖，不是把更多 Logo 放在一页上。
一个百分比无法说明企业到底看见了什么。YALA 用六个维度定义每个项目的覆盖范围，并明确哪些已经观察、哪些仍待验证。
- 01
市场
MENA 视野 · GCC 框架 · UAE / Saudi 深度
- 02
人群
本地居民 · 外籍居民 · 游客 · 跨境相关受众
- 03
语言
简体中文 · English · GCC 商务阿语
- 04
AI 入口
按真实受众选择答案平台，不把所有模型混成一个结果
- 05
信源
9 类公开来源分别记录出处、时间、语言与证据状态
- 06
时间
保留基线、动作和同范围复测，区分变化与随机波动
TECHNOLOGY WITH A JOB技术不是履历表。
技术不是履历表。
每一层都要解决一个经营问题。
我们不把模型、爬虫、知识库和智能体单独售卖。它们只有进入同一条证据与行动路径，才会变成客户可以使用的增长能力。
多平台答案采样
- 解决的问题
- 品牌不知道 AI 正在怎样描述、比较和引用自己。
- 形成的能力
- 保留问题、答案、来源、语言与运行时间，让差异可以被复查。
公开市场信号采集
- 解决的问题
- 市场变化散落在官网、媒体、平台、地图、评论与社区里。
- 形成的能力
- 把不同来源放进同一问题下，先看事实，再形成判断。
证据与信源账本
- 解决的问题
- 一条结论看似合理，却无法回答来源、日期与适用范围。
- 形成的能力
- 每项关键事实都带着来源和状态进入报告、内容与行动。
企业与品牌记忆
- 解决的问题
- 换一个人、模型或项目，团队又要从头理解品牌。
- 形成的能力
- 沉淀实体事实、市场语境、历次判断、内容与结果版本。
三语原生内容系统
- 解决的问题
- 逐句翻译会丢掉语境，三个语言版本也容易事实漂移。
- 形成的能力
- 共享同一事实基线，再按中文、英文和 GCC 阿语分别表达。
行动中心与同范围复测
- 解决的问题
- 报告交付后没有负责人、实验门槛，也不知道是否真的改变。
- 形成的能力
- 把判断转成动作、负责人和复测口径，让结果进入下一轮学习。
YALA BUSINESS AGENTS8 个业务智能体，
8 个业务智能体，
不是 8 个聊天框。
6常驻编排2按需专家
每个智能体都有明确任务、知识范围、权限和交付标准；它们由真实业务问题触发，并由 YALA 团队对最终判断与结果负责。
商业情报智能体
围绕 MENA 与 GCC 的市场、竞品、政策和机会持续研究，把信息变成情报简报与 BD 下一步。
增长营销智能体
把业务目标转成目标客群、价值主张、渠道组合、实验计划和可衡量指标。
内容主编智能体
把研究和产品事实转成官网、社交媒体、视频与客户材料，并守住事实、语气和品牌边界。
客户方案智能体
把客户问题拆成需求边界、一期范围、交付物、依赖和验收标准，让合作从一开始就说清楚。
产品与设计智能体
围绕真实用户任务设计网站、后台、落地页和客户原型，并完成多端与品牌质量检查。
知识与品牌记忆智能体
把网页、会议、研究和项目结果沉淀成可检索、可追溯、能被下一次决策继续使用的长期记忆。
投放诊断智能体
在目标、受众与预算明确后，诊断广告结构、素材实验、归因和停止条件，不自动动用客户预算。
AI 自动化架构智能体
梳理系统、人工步骤与权限边界，从最小闭环开始设计跨应用的稳定业务自动化。
这里统计的是已经进入 YALA 工作流、可以按任务调用的 8 个业务智能体，不重复计算底层模型或单项工具；最终判断与对外结果仍由 YALA 团队负责。