电商运营
TikTok Shop、Shopee、达人电商、盈利能力与跨境运营的第一方证据。
电商运营D2案例 · 第一方证据
先说明真正被证据支持的内容，再讲结果故事。
D2案例是电商、自动化、B2B获客与主动开发、搜索与AI可见性的证据层。每个案例都会区分运营问题、可公开证据、实施或决策逻辑，以及公开声明的边界。
4
Evidence lines
4
Commerce cases
11
Automation cases
4
B2B proof assets
1
Search cases
服务概览
D2案例究竟证明什么？
只证明公开证据实际支持的内容。电商运营数据、工作流快照、架构逻辑、代码库/CI/运行环境证据是不同证据，不会被包装成相同结果。
四条证据领域
电商、自动化、B2B与搜索回答不同的问题。
业务自动化
n8n、API、数据、AI工作流、可靠性与基础设施的工作流/架构证据。
业务自动化B2B获客与主动开发
线索筛选、CRM分流、主动开发容量模型与方法论证据；只有来源-支持时才声明已测量客户结果。
B2B获客与主动开发搜索与AI可见性
技术 SEO、AEO、GEO、实体/证据控制与发布状态的第一方实施证据。
搜索与AI可见性详细案例证据目前在英文基准页面提供。
证据标准
证据先于叙事。
让读者能区分什么已经发生、什么被观察到、什么只是被设计，以及什么仍未被证明。
Operating problem
先定义业务/系统问题。
Evidence type
来源数据、工作流、架构、遥测数据不会被当成同一种证据。
Status label
标记POC、原型、架构、已测量实施等当前状态。
Claim boundary
不把证据无法支持的可用时间、扩大、营收、排名扩展成声明。
案例 FAQ
阅读案例时应确认的问题
所有D2案例都是生产环境客户结果吗？
不是。每个案例必须根据证据与状态阅读，一些自动化案例属于概念验证证据或架构证据。
为什么公开声明边界？
因为工作流快照、架构 diagram、运营数据与已测量结果分别证明不同事情。
D2保证其他企业获得相同结果吗？
不保证。案例只是特定条件下的分析或实施证据，不代表另一家企业的未来结果。