加拿大出身，习惯动手打造。
Nicolas Magor是一位讲法语的加拿大人，曾在蒙特利尔大学（University of Montreal）学习数学。他十八岁起开始带领团队，拥有超过13年组建和管理团队的经验。
他自2016年起从事区块链与金融领域的工作，并联合创立了区块链与加密货币领域的公司Orbler.io。
拓展印尼以外的增长，提升AI答案中的可见度。
Nicolas于2024年6月加入Arfadia，担任CMO & Head of International Growth。他负责Arfadia的国际增长战略：建立合作伙伴关系、开拓新市场，并扩大公司在印尼以外的影响力。
他关注面向海外销售的品牌在AI中的可见度：一家公司如何被ChatGPT、Gemini、Perplexity等AI助手找到、描述和推荐，包括买家使用与公司不同的语言提问时。他常驻巴厘岛，工作语言为英语、法语和印尼语。
他的工作重点。
国际增长
合作伙伴关系、新市场，以及Arfadia在印尼以外的影响力。
AI可见度
品牌如何被AI助手找到、描述和推荐。
不同语言的买家
让面向海外销售的品牌在买家用母语搜索时依然可见。
研究：买家提问所用的语言，会改变AI推荐哪些公司吗？
2026年9月，Nicolas Magor主导了一项测试：当同一个买家问题分别用英语和印尼语提出时，AI助手如何推荐印尼出口商。测试涵盖十个出口品类的二十个问题，分别用两种语言向八个AI助手提问：ChatGPT、Gemini、Google AI Overviews、Google AI Mode、Perplexity、Copilot、Claude和Grok，共得到320个回答，另有75个对照回答。平均而言，两种语言回答中提到的公司仅有21%重合；在28%的问题对中，没有任何一家公司同时出现在两种语言的回答里。用同一种语言重复同一个问题时，重合度要高得多，说明差异来自语言，而非正常的随机波动。英语回答几乎完全依赖英语来源：160个英语回答中，只有1个完全依赖印尼语页面。
方法与局限
测试由五名团队成员于2026年9月28日至30日在印尼完成，每个问题都使用新的无痕浏览器窗口，并对每个回答截图。重合度为两个回答中都提到的公司数，除以任一回答中提到的公司总数。测试涵盖十个品类、一个国家，为期三天；结果显示的是趋势，而非对个别公司的排名，属于从业者研究，未经同行评审。
完整回答记录和截图可应要求提供。
供媒体和活动使用。
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一段话介绍。
Nicolas Magor是Arfadia（PT Arfadia Digital Indonesia）的CMO & Head of International Growth（首席营销官兼国际增长负责人），于2024年6月加入。他负责Arfadia的国际增长战略，建立合作伙伴关系、开拓新市场，并扩大公司在印尼以外的影响力，重点关注AI可见度：品牌如何被AI助手找到和推荐，包括买家使用不同语言搜索时。他拥有超过13年的团队领导经验，自2016年起从事区块链与金融领域的工作，并联合创立了Orbler.io。他是一位常驻巴厘岛、讲法语的加拿大人，曾在蒙特利尔大学学习数学，工作语言为英语、法语和印尼语。
可供媒体、活动议程和演讲嘉宾介绍免费转载。
