ACOS 低 ≠ 这个词在赚钱。
把广告费，按扣净真实利润算到每个词
/ SKU。
首发落地产品 · 词级盈亏平衡 ACOS · 2 天出诊断报告 · 只诊断不操盘
你把后台广告 + 成本数据给我们，2 天出一份诊断报告——按扣净佣金、物流、退货后的真实利润，把每个词 / 品标出盈亏，并给 3–5 条可执行动作。哪些词在亏、调哪里能立刻提利润，一次看清。
不是给既有业务追加 AI 功能，而是从五个层面重新设计业务。
我们把 AI 原生公司拆解为五个可识别的特征——产品、工程、组织、数据、成本与定价。 它既是我们做事的准绳，也是判断一家公司是否真正"AI 原生"的检查清单。
意图优先的生成式产品
UI 由意图生成，而非预置表单堆砌；流式可中断、人在回路、信任与纠偏内建。
Agent + Eval 的研发栈
模型 / Agent / 数据 / 评测 / 协作 / 基础设施六层并行，评测先于上线。
知识与反馈持续回流
交互、纠偏、评测数据沉淀回知识库与微调集，让系统随业务运转持续变好。
单位经济 = 第一性约束
per-seat / usage / outcome / hybrid 四种定价范式按场景搭配；方案选型即对齐单任务推理成本、一次通过率、缓存命中率与目标毛利 55%–75%。
把「从知识到动作」的能力，落成能交付的产品
问达科技是一家 AI 原生公司，擅长把散落的知识与数据，变成可被智能体持续消费、并直接产出结论与动作的系统。我们不先卖概念，而是把这套能力落到一个高价值、可验证的具体场景——首发落地产品是面向跨境卖家的「广告利润归因诊断」：把广告费按扣净真实利润算到每个词 / SKU，2 天出一份报告，告诉你哪些词在亏、调哪里能立刻提利润。只诊断不操盘。
广告利润归因诊断
同一套「从知识到动作」的 AI 原生能力，落成一个面向跨境卖家的具体服务——把广告费按扣净真实利润算到每一个词 / SKU，2 天出一份报告，告诉你哪些词在亏、调哪里能立刻提利润。只诊断不操盘。
从拿到数据，
到 2 天出报告
一套固定的交付动作——脏活我们吃，你只需导出后台数据；最后把结论收敛成一份可执行清单。
给数据（约 15 分钟）
照一张数据清单，从各平台后台导出广告、订单与成本明细；缺项标注估算口径。
清洗 & 对齐口径
把多平台乱账统一成扣净佣金、物流、退货后的真实利润口径——最脏也最值钱的一步。
归因到词 / SKU
按真实利润算到每个关键词与品，标出亏损词、零产出花费与该加投的词。
出报告 + 复盘
2 天交付一份诊断报告（口径透明可自核），并用 30–45 分钟过结论与可执行动作。
自建 AI 平台 · 私有化部署
我们以两套开源平台作为交付与运营底座，全部私有化部署在自有域名下，数据与模型调用闭环可审计：Agent 工作台用于员工协同 AI Agent 完成日常工作，应用编排平台用于把 Agent / 工作流 / 知识库做成可上线的应用。
Agent 工作台 lobehub.wendae.com
员工日常入口：多模型自由切换、插件 / MCP 工具调用、Artifact 输出、知识库挂载，所有会话私有化留存，可作为问达内部及客户试点员工的统一 Agent 工作台。
两套平台均为私有化部署，模型供给、用量、审计日志在自有边界内闭环；客户可申请试用账号，也可在项目交付时复用同一架构落到客户租户。
先算清楚，
再决定怎么调。
把你的广告 + 成本数据交给我们，2 天出一份按扣净真实利润排序的诊断报告——哪些词在亏、调哪里能立刻提利润，数据全程走 NDA。也可以先用「问达ACOS自检」30 秒自测一个词。