[哈佛] 哈佛女生AI电商创业:19岁华人刚获投百万美元
又一位休学创业的名校少女登场。
19岁的华人女生Christine Zhang从哈佛休学，创办了一家名为Veil的公司，刚完成种子轮，被塞了100万美元。
拿到这笔钱后，Christine表示可能还会a再休学一年。
Hi X, I’m Christine :)
In the past three months I’ve
- cofounded @veil_hq
- raised 1.5 mil
- left Harvard
- got a cat
- touched more decks than grass
Time to log on. pic.twitter.com/kxLuNAKbbO— Christine Zhang (@christinezhane) October 22, 2025
不得不说，「100万美元已到账」的邮件通知，好像确实要比哈佛学位证书更有吸引力一点哈。
下面一起来看看，这位年仅19岁的华人少女，连哈佛的课都不上了也要做的公司，究竟是什么来头？
Veil：讨AI喜欢的电商优化方案一句话概括，Veil是一个专为电商卖家打造的智能优化平台。
简单来说，它能帮你把商品介绍「翻译」成 AI 能看懂的语言，让产品更容易出现在ChatGPT、Gemini、Grok等AI的搜索结果中，从而吸引更多潜在客户。
具体而言，Veil会先分析你的商品详情，然后运用GEO（生成式引擎优化） 和 AEO（问答引擎优化） 两种技术，找出那些让AI「看不清」、「听不懂」的地方。
接着，Veil会根据痛点给出一份具体可行的修复方案，比如：增加结构化的常见问题解答页面（FAQ）、补充权威信息来源……
打个比方，如果客户卖的是一款窗帘，想让这款产品更容易被AI「点名推荐」，Veil的优化方向大致包括三个方面：
1、FAQ：
在产品页面里添加一些用户常问的问题，比如——
「这款窗帘能隔热吗？」、「能不能定制尺寸？」、「适合哪种风格的客厅？」让模型在抓取页面时，一眼就能读出产品的核心语义。
2、关键词布局：
在标题、副标题、描述中自然融入「遮光窗帘」「北欧风客厅窗帘」「环保布料窗帘」等关键词，不是堆砌，而是让AI一眼就能理解这是什么。
3、结构化数据：
在网页中用JSON-LD标注产品核心信息，例如——
名字: 「北欧风全遮光窗帘」、材质: 「聚酯纤维，遮光率≥95%」、颜色: 「米色」、场景: 「卧室、客厅」……
这样，当用户说「帮我找一款适合卧室的遮光窗帘」时，AI就能准确识别出这款产品，并优先推荐。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
还没人说话啊，我想来说几句
19岁的华人女生Christine Zhang从哈佛休学，创办了一家名为Veil的公司，刚完成种子轮，被塞了100万美元。
拿到这笔钱后，Christine表示可能还会a再休学一年。
Hi X, I’m Christine :)
In the past three months I’ve
- cofounded @veil_hq
- raised 1.5 mil
- left Harvard
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不得不说，「100万美元已到账」的邮件通知，好像确实要比哈佛学位证书更有吸引力一点哈。
下面一起来看看，这位年仅19岁的华人少女，连哈佛的课都不上了也要做的公司，究竟是什么来头？
Veil：讨AI喜欢的电商优化方案一句话概括，Veil是一个专为电商卖家打造的智能优化平台。
简单来说，它能帮你把商品介绍「翻译」成 AI 能看懂的语言，让产品更容易出现在ChatGPT、Gemini、Grok等AI的搜索结果中，从而吸引更多潜在客户。
具体而言，Veil会先分析你的商品详情，然后运用GEO（生成式引擎优化） 和 AEO（问答引擎优化） 两种技术，找出那些让AI「看不清」、「听不懂」的地方。
接着，Veil会根据痛点给出一份具体可行的修复方案，比如：增加结构化的常见问题解答页面（FAQ）、补充权威信息来源……
打个比方，如果客户卖的是一款窗帘，想让这款产品更容易被AI「点名推荐」，Veil的优化方向大致包括三个方面：
1、FAQ：
在产品页面里添加一些用户常问的问题，比如——
「这款窗帘能隔热吗？」、「能不能定制尺寸？」、「适合哪种风格的客厅？」让模型在抓取页面时，一眼就能读出产品的核心语义。
2、关键词布局：
在标题、副标题、描述中自然融入「遮光窗帘」「北欧风客厅窗帘」「环保布料窗帘」等关键词，不是堆砌，而是让AI一眼就能理解这是什么。
3、结构化数据：
在网页中用JSON-LD标注产品核心信息，例如——
名字: 「北欧风全遮光窗帘」、材质: 「聚酯纤维，遮光率≥95%」、颜色: 「米色」、场景: 「卧室、客厅」……
这样，当用户说「帮我找一款适合卧室的遮光窗帘」时，AI就能准确识别出这款产品，并优先推荐。
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