一條連結，就把這些能力接到你的 AI 上。你自己寫文章時用的那個 AI，從此有 100 多個專責 Agent 和 13 個知識研究學院在背後支援，而且每天都在學新的東西。
實際操作起來是這樣
你在對話框打一句話，Citely 在背後接上資料，AI 直接寫出照引用條件排好的內容。畫面為操作示意。
客戶問 AI
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找出沒被提到的題目
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補上會被引用的內容
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AI 回答時提到你
→
客人上門
新增能力
從「你的內容幾分」到「該怎麼寫」
標準方案以上，你的 AI 會載入 GKM Research 的寫作工法：三份指南加六份對照表，涵蓋從零寫、改寫既有文章、逐段自查，以及首句怎麼下、哪些字一看就是機器寫的、體檢分扣在哪一項該怎麼修。改稿不再只能靠你自己想辦法。
體驗與輕量拿到的是檢查器：貼一篇進去，逐項告訴你哪裡不及格。
標準與企業多拿到解方：成套的寫法，你的 AI 直接照著改。
要注意的是，你在對話裡用這些指南寫出來的稿，不等於 GKM Research 產線交付的文章。產線交付的會另外通過合規檢查，對話裡寫的不會，合規責任在你這邊。完整說明與三條界線
你買到的是什麼
不是查資料的權限，是拿得到手的成果。想寫什麼、怎麼寫、寫完有沒有效，三件事都在同一個對話裡完成。
交付成果，不是使用權每一階方案都有內容交付，月底拿到的是文章與報告，不是一個要你自己讀的介面。
比代理商彈性不用等排程與來回改稿，想到就寫，要改在對話裡直接說。
比自己調指令精準引用條件與市場數據已內建，你不必研究怎麼下指令。
說得到就量得到標準方案以上每週實測、月度報告；沒有量測的方案，我們不會給你成效數字。
1. 幫你想「這個月該寫什麼」
不知道該寫什麼才有用，是多數人卡住的第一步。問一句，它會看市場在問什麼、AI 現在答得出誰、同業寫過哪些題目，再給你一份可以直接動筆的清單，依商業價值排序。
市場需求與輿情掃描現在你這個領域的人在焦慮什麼、在問什麼，哪些問題的聲量正在上升。
你在 AI 答案裡的「沒被提到的題目」同樣一個問題，AI 現在會端出誰、卻沒端出你。這些沒被提到的題目，就是最該補的洞。
同業談過、你還沒談的題目哪些題目同業已經寫過，哪些還沒有人好好回答，適合你先做。
2. 幫你寫「AI 會引用的內容」
通順不等於會被引用。AI 是一段一段挑可以放心引用的內容，不是整篇讀完。Citely 就照這個機制在寫。
首句即答案、數字與事實前置每一段第一句就把答案講完，具體數字、認證、日期擺前面，讓 AI 敢直接引。
方法論與來源，讓 AI 敢引用補上「這個數字怎麼來的」，AI 才不怕引錯，願意把你當可信來源。
FAQ／結構化，讓 AI 讀得懂把內容整理成 AI 讀得懂的結構，不是給它一團散文。
依不同 AI 平台的偏好調整不同 AI 引擎偏好的講法不一樣；同一個主題，Citely 會產對應口味的變體，哪個引擎都接得住。
3. 讓你「看得到成效」
月底問一句，用你聽得懂的話告訴你被提到多少、和同業比的位置、下一步補哪裡。
五個 AI 平台的引用可見度在五個主要 AI 引擎裡，你被提到的程度，一次看完。
你 vs 對手的被提及份額同一個問題，AI 端出你的比例，比對手多還是少。
逐月變化與下一步建議這個月比上個月進步或退步，接下來最該補的一塊在哪。
全部用你聽得懂的話說不是技術儀表板，是一份能直接看懂、能直接行動的報告。