
探索合成研究的世界。
测试信息、比较概念、探索定价,或开展结构化研究。设置简单时快速开始;当决策需要更高严谨性时,也能获得完整控制。每项结果都与相应的回答及其背后的推理保持关联。

- 主要回答
- 交接班不完整57%
定价难以预测
40%材料与排期
35%客户沟通
25%受众如何构建。
- 01
你描述目标受众
输入提示词,并可选择添加文件或其他数据作为背景信息。请说明与你的研究相关的市场、兴趣或习惯。输入提示词,并可选择添加文件或其他数据作为背景信息。
- 02
研究并验证来源
在网络上搜索相关、可信的来源,为受众构建提供依据。这些发现有助于确定受众特征并形成建议的分布。在网络上搜索相关、可信的来源,为受众构建提供依据。
- 03
提取分布
将证据转化为人口统计、行为和态度分布。这些分布说明年龄、兴趣和购买习惯等特征在受众中如何变化。将证据转化为人口统计、行为和态度分布。
- 04
你进行微调并确认
审查建议的分布,进行调整并确认你的受众。选择将用于构建 Mind 的特征及其比例。审查建议的分布,进行调整并确认你的受众。
- 05
创建单个 Mind
每个 Mind 都基于已确认的分布、收集的来源和相关的公开社交媒体信号构建。这些档案共同呈现受众中的不同观点。每个 Mind 都基于已确认的分布、收集的来源和相关的公开社交媒体信号构建。
- 06
你的受众已准备就绪
你现在可以开展研究、评估想法并比较概念。在后续研究中重复使用同一受众,并探索不同细分群体如何回答问题。你现在可以开展研究、评估想法并比较概念。
我们如何验证我们的结果
我们将合成受众的回答与真实调查数据进行比较,以衡量它们在多大程度上反映现实世界的回答模式。Minds 在生成回答时不会看到真实的调查结果,其回答会在比较开始前最终确定。这样,我们就能衡量结果在哪些方面一致,又在哪些方面存在差异。
调查分布近似度
(例如 GSS、ANES、CES 和 PISA)
与真实调查结果的相似度达到 93.99%
301 个 Minds 回答了英国食品标准局的青年调查,其综合回答模式与已发布数据高度一致。
更接近真实人群的回答方式
与标准 AI 提示相比,Minds 被选中的频率高出 59%,与留出的访谈回答也更接近 68%。
我们终于可以规模化地开展定性研究,而不必让一项高成本的调研占用团队数周的精力。我们提出一个问题,几分钟内就能听到目标受众的反馈,我们已经投入的市场研究也因此变得更有价值。
对我们这样的代理公司来说,这从根本上改变了我们与客户的合作方式。我们可以在几分钟内用不同的目标受众测试创意,并快速获得关于执行方案的反馈。感觉就像为每个客户都配备了一个专属小组。
Sinus-Milieus 凝聚了数十年来对我们社会中人们生活方式的研究。我们与 Minds 合作,将这些知识转化为 Milieu-Minds,使其能够作为合成目标受众直接使用。
吸引我们的是这一方法背后扎实的市场研究基础。受访小组以受众数据为基准进行校验,这让我们有信心,答案反映的是一个明确定义的目标群体的观点,而非纯粹的猜测。它提供了一种结构化的方式来探索受众洞察,并有潜力让更大规模的研究变得更易开展、更高效。
研究不应该被放在另一个需要我专门打开的工具里。通过 MCP 使用 Minds,我可以将真实的受众视角直接融入我每天都在使用的 AI 工作流程。这样,在推进项目时,我就能随时获取并持续使用研究洞察。
我使用Minds优化为客户投放的Meta广告,并将转化率提高了30%。由于我服务的客户类型各不相同,Minds让我能够快速、轻松地了解每个特定受众,并为客户制作效果更好的广告。
公开受众
可直接使用的合成受众,包含人物、人口统计、行为背景和可见来源,无需重新构建样本即可开始研究。
Minds,就在你的工作中。
将文件和设计用于研究,通过 AI 助手使用 Minds,并将结果连接到报告工具。可用功能取决于你的套餐和配置。






