From Idea to Growth, Every Spend Wins
Navos Logo

Navos

2025.10.01 汇报

泛MAC - Agent 产品线

大事件!!!

25.6K
5.8K
15.2K
分享
Navos

@Navos

AI Native Marketing Agent

🎉 OpenAI CEO Sam 接待Navos Team

#OpenAI #SamAltman #Navos
12.8K
2.3K
8.6K
分享
Navos

@Navos

AI Native Marketing Agent

🚀 快去抢座!Navos 1023发布会马上到了!

#MarketingAgent #AIAgent #Navos
15.2K
3.1K
9.8K
分享
Navos

@Navos

AI Native Marketing Agent

🤖 Navos the world's first AI Marketing Agent

#DataDriven #Insight #Growth
18.5K
4.2K
11.3K
分享
Navos

@Navos

AI Native Marketing Agent

📈 Navos驱动营销倍速增长!

#Creative #AIPowered #Innovation

产品进度演示

从工具化到 Agent 化的进化

维度 过去的产品 Tec-Ad 长出来的 Agent AI Native 的 Marketing Agent
解决的问题域 解决操作问题 信息增量驱动增长
用户画像 开户&授权广告客户 所有有出海增长需求的营销人
形态 SaaS RPA Chatbot化 LLM作为大脑使用越来越多的工具和参阅越来越多的知识与数据
交互 对话框里GUI填表 LUI对话+组件&文件
I/O 确定性结构化输入与确定性结构化输出
(本质是API Call,LLM推理填充字段)
不确定性/非结构化输入与任务交付产物输出
(思考/收集/整理/执行)
技术栈 BS(VUE + API) 全栈应用框架Next.js + ReAct Agent Core
(LLM基座 + MCP工具 + RAG知识库)

场景 & 用户动线

Navos 的用户触点与动线,既能自来水 viral,又能 KA 共创沉淀,还能通过 SLG/SEO 扩张市场。

👥

Public 场景(PLG)

面向大众用户,做品牌感知与转化

官网 navos.im

对标 manus.im,讲价值

CTA

引导注册/试用

Dashboard (app.navos.im)

体验 Agent Demo

目的: 让用户快速"看到价值 → 进入产品 → 开始使用"
🚀

深度客户共创

面向重点客户、KA 客户,分场景测试和孵化

navosagent.ai

多 Agent 一体化测试场(All in One)

navosads.ai

广告投放工具化 / MAPI PaaS 能力

navosinsight.ai

研究、调研、Benchmark、行业 know-how

navoscreative.ai

创意生成与创意雷达场景

目的: 通过 KA 共创沉淀能力,反哺产品矩阵
💼

销售 SLG & SEO 渠道

面向 SLG 和扩张

销售漏斗: getnavos.com

对标 getXxxx.com,提供销售物料、Pitch Deck、案例

🌐

SEO 域名矩阵

饱和式 SEO,覆盖关键词与防御竞争

navos.so navosdo.ai navos.me
注:navos.ai 已被买走,持有人不愿出售 → 我们采用矩阵式占位
目的: 对外 SLG 有 pitch 口径,对内 SEO 有长尾获客能力

项目时间线回顾

一切节奏都指向 10/23 发布会 Release

1
2025-05-30

脑暴启动开发Demo

项目启动
2
2025-07-24

WAIC Demo Show & 产品POC

产品验证
3
2025-09-05

分场景调研开始

深入研究
4
2025-09-17

Hackathon Kick Off

创新冲刺
🚀
2025-10-23

发布会 Demo Release 🎯

重要里程碑

产品理念

From Idea to Growth, Every Spend Wins

查看完整理念 →

分别解决客户的三大核心焦虑:怕错过(FOMO)不会投(专业壁垒)打不过(差异化)

💡

Idea to Opportunity

让灵感不再错过爆款商机

💰

Spend to Success

让广告投放人人都能赢

📈

Link to Growth

让产品链接跑出增长曲线

Marketing Agent 矩阵生态(Agentic AI)

💰

预算分配 Agent

👉 根据市场数据、效果反馈,自动调整广告预算分配,提升 ROI。

🛡️

资金预测与风控 Agent

👉 预测投放消耗与回款周期,预警资金缺口和风险,辅助财务决策。

📊

跨客户行业 Benchmark Agent

👉 基于行业大盘与客户群体数据,提供横向对比与最佳实践。

🎨

创意雷达 Agent

👉 实时扫描市场爆款素材,结合受众特征给出创意优化建议。

👔

AI 智能客户经理 Agent

👉 7x24 小时陪伴客户,理解业务目标,主动提出优化与增长建议。

⚙️

定制化 Agent-as-a-Service

👉 针对大客户/KA 客户,定制私有化 Agent,结合专属数据和流程。

🌐

更多 Marketing Agent 生态

👉 随着行业沉淀与 know-how 积累,逐步扩展形成 Agent 矩阵,覆盖从调研、投放、创意到增长的全链路。

总结

Navos 的差异化不在于"单一功能",而在于通过 Agentic AI 的矩阵生态
让广告主可以像调度"虚拟团队"一样使用多个 Agent,
从而解决 增长的全链路问题 —— 不再是工具,而是 Agent-as-a-Partner

案例 + 证言

3+

客户真实 quote & 录视频证言

1+

before/after 数据对比图
(CTR 提升 / 投放效率提升等)

N

评测对比与竞品分析

Best Practice 案例 1:创意素材分析

U
用户

"帮我找出最近7天英国市场女装类目中,点击率增长最快的广告素材"

A
Navos Agent
1
数据采集
TikTok API 调用中...
2
视频理解
AI 分析 9 个素材
3
趋势分析
提取核心洞察
4
报告生成
可视化呈现完成
总耗时 ⏱️ 3 分钟
传统方式需要 3-5 天
📊

英国女装市场 CTR 增长分析报告

数据周期:2025/09/21-28 | 平台:TikTok

最高 CTR
0.73
Top 73%
分析素材
9个
高CTR广告
平均 CTR
0.51
显著高于基准
平均时长
8.9s
最优展示

🔍 核心洞察

高度目标用户细分

从派对/性感风格到 Modest Fashion(穆斯林时尚)的多元化策略

精准的场景定位

动态展示 + 强视觉钩子 + 明确文字/口播吸引目标用户

视频广告 CTR 暴增

Google Ads 视频广告 CTR 环比增长 122.85%

文化细分市场潜力

Modest Fashion CTR 达到 0.73 和 0.57,显著高于平均

💡 Navos 如何赋能这个洞察

AI 视频理解

自动分析视频内容、标签分类、钩子时刻识别

多平台数据整合

TikTok Creative Center + Google Ads + Meta 数据统一分析

趋势预测

识别细分市场机会,提前布局 Modest Fashion 等蓝海市场

可执行策略

生成具体优化建议:前3秒视觉呈现、场景化营销、情感共鸣内容

💎 关键价值:传统方式需要数据分析师 + 营销专家 + 设计师协作数天,Navos Agent 在几分钟内完成从数据采集、分析、洞察到报告生成的全流程。

Best Practice 案例 2:跨市场对比分析

U
用户

"我想对比智能手表(Smartwatch)在沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国市场过去一年的搜索量趋势、线上讨论声量和电商销售额,判断哪个市场更具潜力"

A
Navos Agent
1
多源数据采集
Google Trends API
2
社交聆听
Twitter/Reddit 声量
3
电商爬取
Amazon/Noon 数据
4
跨市场对比
多维度分析
5
策略建议
市场选择决策
总耗时 ⏱️ 5 分钟
传统方式需要 1-2 周
🌍

KSA vs UAE 智能手表市场对比

时间范围:过去 12 个月 | 数据源:Google Trends

🇸🇦 KSA 品类热度
65.7
整体兴趣略高
🇦🇪 UAE Apple热度
75.70
明显领先
数据周期
52周
完整年度
品牌对比
3个
Apple/Huawei/Samsung

📊 品牌份额对比(100% 归一化)

🇸🇦 KSA 品牌均衡
34.8%
33.4%
31.8%
🇦🇪 UAE Apple 主导
40.8%
31.7%
27.5%

🎯 核心结论

🇸🇦 KSA
品类教育 + 性价比导向
🇦🇪 UAE
高端品牌 + 生态体验

🎯 进阶价值:传统方式需要对接 Google Trends API、数据分析师进行52周数据清洗、市场研究员撰写洞察报告,整个流程耗时 1-2 周且各环节割裂。Navos 通过 MCP 工具协议 + ReAct Agent 框架,5 分钟内自动完成数据采集 → 趋势分析 → 品牌对比 → 机会矩阵 → 可落地行动清单的全链路,并生成带有数据可视化的专业报告。

Best Practice 案例 3:市场调研报告生成

U
用户

"帮我调研一下去年美国的黑色星期五"

💡 仅 9个字的极简指令
A
Navos Agent
1
需求理解
解析调研范围
2
新闻采集
行业报道分析
3
社交聆听
TikTok/IG热度
4
电商数据
平台流量分析
5
洞察提炼
策略建议
6
报告生成
可视化呈现
总耗时 ⏱️ 8 分钟
传统调研公司需要 2-4 周
🛍️

2024美国黑五市场调研报告

综合行业新闻、社交媒体、电商平台的洞察

平台访问量
33.10 亿
Amazon 81.3%
平均跳出率
40.7%
需优化
平均停留
292秒
约4.9分钟
美国流量
91.8%
本土主导

💡 核心洞察

促销周期延长:10月末起启动预热
社媒驱动:TikTok 开箱测评直接驱动购买
核心品类:电子产品、家居用品、小家电
BOPIS崛起:线上选购+线下提货

📊 三大平台表现

Amazon 26.93亿 | 跳出率30.9%
Walmart 5.15亿 | 跳出率50.9%
BestBuy 1.02亿 | 跳出率 40.3%

🚀 终极价值:传统市场调研需要咨询公司数周时间,涉及问卷设计、用户访谈、数据分析、PPT制作等多个环节,成本数万美元起。Navos 仅需一句话指令,8分钟内自动完成需求理解 → 多源数据采集 → 跨平台分析 → 洞察提炼 → 可视化报告生成的全流程,且报告质量达到专业咨询水平。

AI Native 核心优势

🧠

能力沉淀

继承钛动 8+ 年积累的 X 个能力模块

📚

行业 Know-how

覆盖 Y 个行业的深度打法

横向对比

Navos vs SaaS / Tool / 通用 Agent / Chatbot

技术架构图

每个技术点,都是为了支撑前面讲的客户价值

Agent 三层架构

🧠

LLM 大脑

  • ReAct
  • RAG
  • MCP
🛠️

能力层

  • PaaS 化工具
  • 行业 know-how
💬

交互层

  • LUI
  • Dashboard
  • API

下一步演进方向

找题 PMF 解题 场景化 能力 深广强多 大脑 训练调教 知识 护城河
找题 → 解题(PMF)
  • • 针对客户痛点持续探索关键 use case
  • • 快速迭代成场景化 Agent
能力加深加宽
  • • 做深:垂直能力更专业
  • • 做宽:覆盖更多场景
  • • 做强:提升效果与性能
  • • 做多:丰富工具模块
大脑进化
  • • LLM 持续训练和调教,更懂广告业务
  • • 更高效、更稳健地完成任务
知识沉淀
  • • 积累数据、经验(know-how)、行业知识
  • • 形成长期护城河

Scaling Law(能力叠加的复利曲线)

能力增强 vs 成效放大

LLM能力 增强 MCP编排 深度 RAG知识 密度 场景联动 自主演进 生态 协同 1x 2x 3x 4x 5x
✅ 底盘已成型

三层架构稳定:LLM × MCP × RAG 的组合可复用、可扩展。

🧭 杠杆来自能力复用

小幅的模型对齐、工具编排、知识入库,通过编排复利放大;同样的人,做更高杠杆的事。

🔁 复利效应

每一次能力因子的增强,都会跨场景复用并叠加,形成长期复利(不是一次性收益)。

🚀

Navos 的价值

不只是一个产品,而是钛动从工具化走向Agent 化、从代理商走向AI Native 科技公司关键一步