前言

從“被搜索”到“被生成”

想象這樣一個(gè)場(chǎng)景：晚上10點(diǎn)，Sarah坐在沙發(fā)上，準(zhǔn)備為計(jì)劃中的戶(hù)外旅行買(mǎi)一頂帳篷。

過(guò)去，她會(huì)打開(kāi)小紅書(shū)刷上2小時(shí)，在淘寶比價(jià)1小時(shí)，最后在評(píng)論區(qū)糾結(jié)半小時(shí)。而現(xiàn)在，她直接問(wèn)AI：“3-4人露營(yíng)，預(yù)算2000以?xún)?nèi)，要防雨透氣的帳篷推薦”。5分鐘后，她已經(jīng)下單了。

這個(gè)轉(zhuǎn)變，正在千萬(wàn)個(gè)Sarah身上發(fā)生。我們稱(chēng)他們?yōu)椤爸沁x消費(fèi)者”。

更值得注意的是，這種轉(zhuǎn)變的主角正在從“人+AI工具”，升級(jí)為“人+AI Agent”的協(xié)同關(guān)系。

AI不再只是一個(gè)回答問(wèn)題的助手，而是一個(gè)能主動(dòng)理解用戶(hù)意圖、持續(xù)記憶偏好、自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的“數(shù)字代理人”。它不僅幫Sarah挑選帳篷，還能在她下次搜索露營(yíng)裝備時(shí)，自動(dòng)綜合天氣、地理位置和過(guò)往購(gòu)買(mǎi)記錄，提供更具上下文的建議。

在全球范圍內(nèi)，以ChatGPT為代表的生成式平臺(tái)的日請(qǐng)求量已超25億次[1]，正在重塑用戶(hù)的搜索心智與內(nèi)容路徑。一場(chǎng)結(jié)構(gòu)性的變革已經(jīng)到來(lái)，行動(dòng)稍緩的企業(yè)正面臨被“答案”淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。

就在2025年9月底，OpenAI宣布其旗艦產(chǎn)品ChatGPT正式推出“即時(shí)結(jié)賬（Instant Checkout）”功能，與Shopify、Etsy等電商巨頭達(dá)成合作，用戶(hù)可以在對(duì)話中直接完成從商品發(fā)現(xiàn)到下單購(gòu)買(mǎi)的全過(guò)程[2]。這標(biāo)志著生成式AI已從信息入口正式進(jìn)化為交易入口。

而AI Agent的崛起正在讓“交易入口”進(jìn)一步個(gè)性化。用戶(hù)不再需要親自對(duì)話、比價(jià)、篩選，而是將這些決策任務(wù)委托給個(gè)人Agent去完成。未來(lái)的購(gòu)物，不是“我去問(wèn)AI”，而是“我的AI替我去選”。

與此同時(shí)，流量的版圖正在被重塑。根據(jù)Adobe Analytics的最新數(shù)據(jù)，由生成式AI引導(dǎo)至零售網(wǎng)站的流量，在2025年7月同比增長(zhǎng)了4700%！而與電商銷(xiāo)售業(yè)績(jī)直接相關(guān)的“收入/訪問(wèn)”價(jià)值（RPV）指標(biāo)，從2025年1月到7月增長(zhǎng)了84%[3]。

國(guó)外知名數(shù)據(jù)公司Ahrefs在追蹤了全球6萬(wàn)個(gè)不同行業(yè)網(wǎng)站的流量來(lái)源分布后，驚訝的發(fā)現(xiàn)：在過(guò)去的9個(gè)月時(shí)間里，google給網(wǎng)站貢獻(xiàn)的流量每月同比幾乎都在下跌，平均下降3.2%，而AI工具的貢獻(xiàn)正好相反 - ChatGPT平均上升14.1%、claude平均上升76.9%[4]。

貝恩咨詢(xún)的研究更是指出：如今互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進(jìn)入了“零點(diǎn)擊（zero-click）”時(shí)代，消費(fèi)者在AI的培養(yǎng)下更“懶”了，越來(lái)越傾向于直接獲得答案，而不是自己去閱讀搜索結(jié)果中的頁(yè)面[5]。

這說(shuō)明流量爭(zhēng)奪的主戰(zhàn)場(chǎng)正由“列表頁(yè)”轉(zhuǎn)向“答案層”。

因此，任何品牌想要打贏AI時(shí)代下的用戶(hù)心智戰(zhàn)爭(zhēng)，就必須要弄明白，AI究竟是怎樣改變營(yíng)銷(xiāo)邏輯的。

我們首先需要將這個(gè)新興的戰(zhàn)場(chǎng)與我們熟悉的內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)陣地進(jìn)行對(duì)比。這場(chǎng)由AI驅(qū)動(dòng)的變革，催生了一種全新的營(yíng)銷(xiāo)范式—GEO（生成式引擎優(yōu)化）。它并非傳統(tǒng)SEO（搜索引擎優(yōu)化）或社媒內(nèi)容種草的簡(jiǎn)單延伸，而是一次根本性的范式轉(zhuǎn)移。

SEO和社媒種草相信大家早已非常熟悉，而GEO則是近一兩年新誕生的概念，它是指“優(yōu)化網(wǎng)站上現(xiàn)有的內(nèi)容，以使其更適合被語(yǔ)言學(xué)習(xí)模型（LLM）掃描并用作來(lái)源，讓更多用戶(hù)能夠在AI搜索中發(fā)現(xiàn)內(nèi)容并點(diǎn)擊訪問(wèn)網(wǎng)站”。

與傳統(tǒng)的SEO（搜索引擎優(yōu)化）主要關(guān)注關(guān)鍵詞和網(wǎng)站結(jié)構(gòu)不同，GEO更側(cè)重于內(nèi)容的深度、用戶(hù)意圖和語(yǔ)義相關(guān)性，確保內(nèi)容既能滿(mǎn)足用戶(hù)需求，又能被AI引擎有效識(shí)別和利用。

首先，我們來(lái)看看它們從6個(gè)細(xì)分維度上有什么差異：

其次，從用戶(hù)的角度出發(fā)，它們各自又有哪些優(yōu)勢(shì)呢？

如果你覺(jué)得圖表有點(diǎn)難以快速理解，我們可以幫你用一句話總結(jié)：GEO的優(yōu)勢(shì)是壓倒性的，它用更短、更可信的路徑，達(dá)到了傳統(tǒng)SEO與社媒無(wú)法企及的效果。

然而，目前國(guó)內(nèi)關(guān)于“AI如何成為新流量入口”的討論，大多停留在對(duì)海外理論的引介和技術(shù)層面的解讀，鮮有從本土消費(fèi)者真實(shí)行為出發(fā)的深度洞察。

這種認(rèn)知上的滯后，正讓中國(guó)的品牌方陷入被動(dòng)。不過(guò)從樂(lè)觀的角度看，GEO正在創(chuàng)造新一輪的增長(zhǎng)紅利。因而，市場(chǎng)亟需一份扎實(shí)的、以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的指南，來(lái)回答中國(guó)品牌面臨的核心困惑。

為此，我們聯(lián)合行業(yè)領(lǐng)先的GEO服務(wù)商 - 百分點(diǎn)科技，制作了國(guó)內(nèi)首份以“AI時(shí)代消費(fèi)者購(gòu)物行為洞察”為基礎(chǔ)的GEO趨勢(shì)報(bào)告。

我們希望通過(guò)有說(shuō)服力的一手?jǐn)?shù)據(jù)，為中國(guó)的品牌方提供兼具用戶(hù)洞察與實(shí)戰(zhàn)策略的GEO增長(zhǎng)導(dǎo)航：

• AI技術(shù)究竟有沒(méi)有重塑中國(guó)消費(fèi)者的行為？他們的購(gòu)物路徑是否發(fā)生了結(jié)構(gòu)性的變化？

• 新的行為變化是否范圍夠大、可持續(xù)性夠強(qiáng)？他們做出改變的底層邏輯是什么？

• 這種改變是否創(chuàng)造了新的市場(chǎng)價(jià)值？他們與品牌的互動(dòng)關(guān)系未來(lái)將會(huì)走向何方？

PART1

WHO：誰(shuí)是AI購(gòu)物的主力群體？

——“智選消費(fèi)者”立體畫(huà)像：一群務(wù)實(shí)、高效且高黏性的決策者

我們的調(diào)研結(jié)果顯示，20–39歲的用戶(hù)貢獻(xiàn)了AI購(gòu)物人群的主要增量，周均使用約4.5小時(shí)，而40–49歲則斷崖式下跌至約2.2小時(shí)。于是我們選擇將40歲作為用戶(hù)年齡的分水嶺。

在消費(fèi)水平的劃分上，我們將月消費(fèi)5000元設(shè)為關(guān)鍵臨界值。這一標(biāo)準(zhǔn)不僅在統(tǒng)計(jì)上顯著高于全國(guó)人均月消費(fèi)水平（約2倍），也符合商業(yè)實(shí)踐和各類(lèi)補(bǔ)貼政策中對(duì)“大額消費(fèi)”的普遍定義，是區(qū)分用戶(hù)從生存型向享受型消費(fèi)升級(jí)的有效指標(biāo)。

由此，我們可以將AI購(gòu)物人群劃分為以下四類(lèi)，并總結(jié)出他們各自的行為特征：

即使AI購(gòu)物才興起沒(méi)多久，卻已經(jīng)成為了某些用戶(hù)的剛需工具。同時(shí)也引出了另一個(gè)問(wèn)題，高消費(fèi)人群和低消費(fèi)人群相比，究竟誰(shuí)在AI購(gòu)物上花費(fèi)更多？

答案是：高消費(fèi)用戶(hù)不但愿意花錢(qián)，也更愿意花時(shí)間。

高消費(fèi)人群（月消費(fèi)＞5000）把AI當(dāng)作提升決策質(zhì)量的工具，愿意投入更多時(shí)間做比對(duì)、篩選、理解推薦理由；其中月消費(fèi)為8000+的人群在“2 小時(shí)以上”的使用時(shí)長(zhǎng)占比顯著上升。而低消費(fèi)（月消費(fèi)＜3000）更看重時(shí)間效率與執(zhí)行便利，快速收斂備選與完成下單。

兩者的共同點(diǎn)是都依賴(lài)結(jié)構(gòu)化、可驗(yàn)證的結(jié)論。不同之處在于高消費(fèi)人群講“質(zhì)量”-深挖證據(jù)鏈與邊界條件，低消費(fèi)人群求“效率”-追求一步到位的可操作答案。

看完了人群特征，我們?cè)賮?lái)看看使用變化。

從去年到今年，46%的用戶(hù)使用AI購(gòu)物的時(shí)間變多，另有45%的用戶(hù)投入時(shí)間不變。

AI購(gòu)物雖然是個(gè)全新的事物，卻能讓人很快習(xí)慣甚至形成依賴(lài)，用戶(hù)似乎自發(fā)地就完成了市場(chǎng)教育。

調(diào)研結(jié)果顯示，用戶(hù)用的越多，單次時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)，符合心理契約 (Trust and Psychological Contract)的建立歷程——當(dāng)用戶(hù)持續(xù)獲得可解釋、可驗(yàn)證、前后一致的答案時(shí)，便愿意把更關(guān)鍵的決策交給AI。

我們還考察了新用戶(hù)“入坑”AI購(gòu)物后，有多少人會(huì)轉(zhuǎn)化成高頻用戶(hù)（≥6 次/周），并以此發(fā)現(xiàn)了AI購(gòu)物的三個(gè)特征：

• 容易上手：“入坑”7日高頻用戶(hù)達(dá)到50%

• 試用期短：“入坑”30日高頻用戶(hù)有40%

• 留存率高：“入坑”180日高頻用戶(hù)仍有38%

以上種種維度，都很好地印證了，AI購(gòu)物不是”一時(shí)新鮮“，用戶(hù)行為已經(jīng)呈現(xiàn)出”高黏性”的特征之一：高使用頻次。

除了“頻次”以外，“單次任務(wù)時(shí)長(zhǎng)”是用戶(hù)黏性的另一個(gè)指標(biāo)，那么“時(shí)長(zhǎng)”和什么因素相關(guān)呢？我們通過(guò)線性回歸法得出結(jié)論：即產(chǎn)品越陌生、參數(shù)對(duì)比越多，線上購(gòu)物金額越大，單次使用AI的時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)。

PART2

WHERE：AI如何重塑消費(fèi)決策的起點(diǎn)？

——AI購(gòu)物：一場(chǎng)對(duì)社媒與廣告用戶(hù)時(shí)長(zhǎng)的“掠奪”

當(dāng)我們把研究視角從用戶(hù)轉(zhuǎn)向渠道，會(huì)發(fā)現(xiàn)，AI購(gòu)物帶來(lái)的最直觀的沖擊，體現(xiàn)在平臺(tái)使用時(shí)間的重新分配上。AI正如同一個(gè)“時(shí)間黑洞”，顯著吸走了原本屬于傳統(tǒng)內(nèi)容與社媒渠道的用戶(hù)時(shí)長(zhǎng)。

“被減少”的最多的，是社媒。近6成的用戶(hù)在使用AI購(gòu)物后，減少了在社交媒體上的購(gòu)物信息搜尋時(shí)間，減少了多小時(shí)呢？大約2小時(shí)。

這并非簡(jiǎn)單的此消彼長(zhǎng)，用戶(hù)正在將過(guò)去那種“在多個(gè)App間反復(fù)橫跳、篩選碎片化信息”的低效路徑，整合為“遇事不決、先問(wèn)AI”這一更高效的入口。

當(dāng)然，高效只是一個(gè)方面。用戶(hù)還看重AI的客觀性，畢竟它會(huì)集合多個(gè)信源多個(gè)渠道的信息，相較于單一渠道來(lái)說(shuō)，AI的答案更加全面。例如，使用替代率最高的社交媒體，就是因其客觀性不足而“輸”給了AI。

Kim & Priluck（2025）在《JTAER》的實(shí)驗(yàn)研究[6]也得出了相同的結(jié)論：消費(fèi)者認(rèn)為基于AI聊天機(jī)器人的結(jié)果，比傳統(tǒng)搜索引擎的結(jié)果偏見(jiàn)更少。

現(xiàn)在已知，從用戶(hù)視角出發(fā)，高效、客觀，是AI相較于其他平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，但除此以外，通過(guò)研究還發(fā)現(xiàn)：消費(fèi)能力、年齡階段以及對(duì)個(gè)性化推薦的需求，也同樣是決定其是否將AI作為“購(gòu)物入口”的最重要因子。

具體而言，月消費(fèi)水平更高、年齡更成熟的用戶(hù)，以及那些希望AI能提供個(gè)性化推薦的用戶(hù)，更有可能完成這一心智上的遷徙。

這說(shuō)明，AI購(gòu)物的深度用戶(hù)，并非是追求新奇的“嘗鮮者”，而是一群有著更高決策要求、并希望AI能提供“私人訂制”般服務(wù)的“精明消費(fèi)者”。

至此，我想我們已經(jīng)從用戶(hù)端論證清楚了變革的方向：傳統(tǒng)購(gòu)物入口可能會(huì)面臨“失去中心地位”的窘境，而AI則逐步從輔助角色轉(zhuǎn)向決策起點(diǎn)。

不過(guò)，你會(huì)把AI奉為圭臬、全聽(tīng)全信嗎？自然也不會(huì)。

用戶(hù)認(rèn)可AI的客觀性，不代表對(duì)其高度信任，反而是充滿(mǎn)了質(zhì)疑。當(dāng)AI的建議與平臺(tái)推薦發(fā)生沖突時(shí)，仍然有超6成的用戶(hù)選擇相信平臺(tái)，而相信AI的用戶(hù)僅有22%。

基于這種信任的欠缺，有高達(dá)80%的用戶(hù)在獲得AI的建議后，會(huì)進(jìn)行二次驗(yàn)證。這幾乎已經(jīng)成為了一種使用AI的“標(biāo)準(zhǔn)操作”。

那么，AI購(gòu)物在用戶(hù)的整個(gè)購(gòu)物旅程中的角色定位便非常清晰了——強(qiáng)大而全面的“初篩工具”。用戶(hù)常常會(huì)帶著AI給出的框架，去更具“煙火氣”的場(chǎng)域?qū)で篁?yàn)證。

驗(yàn)證路徑主要有三條：

• 電商平臺(tái)：核對(duì)官方參數(shù)、最新價(jià)格和真實(shí)的用戶(hù)問(wèn)答。

• 內(nèi)容社區(qū)：在小紅書(shū)、抖音等平臺(tái)尋找鮮活的“買(mǎi)家秀”和“避坑帖”。

• 線下渠道：對(duì)于高價(jià)值商品，到實(shí)體店“眼見(jiàn)為實(shí)”。

我們以最常遇到的價(jià)格問(wèn)題為例，高達(dá)74%的用戶(hù)信任/比較信任AI的比價(jià)：

我們將他們定義為“AI價(jià)格信息高信任度人群”（簡(jiǎn)稱(chēng)“高信任度用戶(hù)”，選擇“一般信任/比較不信任/完全不信任”的用戶(hù)則為“低信任用戶(hù)”），但這背后，其實(shí)隱藏著兩種在驗(yàn)證路徑上截然不同的用戶(hù)畫(huà)像：

• “事實(shí)補(bǔ)全者”（價(jià)格高信任度）：他們相信AI的比價(jià)信息和結(jié)論，因此下一步會(huì)直奔電商平臺(tái)（47%的選擇），核對(duì)官方參數(shù)與價(jià)格，完成決策閉環(huán)。

• “社區(qū)認(rèn)同者”（價(jià)格低信任度）：他們懷疑AI價(jià)格方面的信息，因此會(huì)繞開(kāi)電商平臺(tái)（僅34%選擇），轉(zhuǎn)而投向社交媒體和短視頻，尋找“真實(shí)體驗(yàn)”和“集體共識(shí)”來(lái)獲得安全感。

當(dāng)我們將視線轉(zhuǎn)向用戶(hù)的更高期待時(shí)，一個(gè)更強(qiáng)烈的需求浮現(xiàn)出來(lái)：近90%的用戶(hù)，希望AI能提供清晰的“推薦理由”。也就是說(shuō)，用戶(hù)更希望AI告訴他們“為什么值這個(gè)價(jià)”，而不僅是“這個(gè)價(jià)格是多少”。

盡管會(huì)離開(kāi)AI去其他渠道做驗(yàn)證，但大部分情況下，通往其他渠道的方式是AI答案中附帶的鏈接。有趣的是，并非所有用戶(hù)都熱衷于點(diǎn)擊，這背后反映了用戶(hù)使用AI的深淺程度。

數(shù)據(jù)顯示，單次使用AI超過(guò)30分鐘的“深度用戶(hù)”，其點(diǎn)擊鏈接的意愿顯著高于輕度用戶(hù)。這揭示了一個(gè)關(guān)鍵洞察：

• 輕度用戶(hù)將AI視作“結(jié)論生成器”，他們要的是一個(gè)快速、整合好的答案，因此傾向于“零點(diǎn)擊”的站內(nèi)完結(jié)。

• 深度用戶(hù)則將AI視作“研究起點(diǎn)”，他們更愿意將AI提供的鏈接作為“引文”，主動(dòng)跳轉(zhuǎn)到信息源頭進(jìn)行深度挖掘和核實(shí)。

關(guān)于Where的所有發(fā)現(xiàn)，其實(shí)都為品牌指明了一個(gè)方向：與其在信息流中追逐轉(zhuǎn)瞬即逝的曝光，不如在這些高權(quán)重載體上構(gòu)建可被AI長(zhǎng)期引用的“知識(shí)資產(chǎn)”。因?yàn)閷?duì)品牌而言，AI答案中的鏈接不僅是流量入口，更是一個(gè)“信任篩選器”，能精準(zhǔn)識(shí)別出那些最具研究精神和高轉(zhuǎn)化潛力的核心用戶(hù)。

那么，AI平臺(tái)本身，究竟遵循著怎樣的內(nèi)容規(guī)則？AI平臺(tái)更傾向于參考什么來(lái)源的信息？

理解AI的“內(nèi)容食譜”，是品牌從被動(dòng)被AI評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)向主動(dòng)影響AI認(rèn)知的關(guān)鍵。為了從紛繁的數(shù)據(jù)中洞察規(guī)律，我們借助百分點(diǎn)科技Generforce 的強(qiáng)大分析能力，對(duì)國(guó)內(nèi)七大主流AI平臺(tái)豆包、DeepSeek、元寶、通義千問(wèn)、Kimi、文心一言、百度AI+ 進(jìn)行了一次深度的數(shù)據(jù)剖析，試圖揭開(kāi)AI內(nèi)容偏好的神秘面紗。

精細(xì)化運(yùn)營(yíng)不可或缺：看似選擇豐富，但眾口難調(diào)

一個(gè)顛覆性的發(fā)現(xiàn)是，AI平臺(tái)的信源并非“兼容并包”。百分點(diǎn)科技Generforce從2025年7月1日至2025年10月8日的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，在被AI平臺(tái)參考過(guò)的5.1萬(wàn)個(gè)信源中，能夠被4個(gè)及以上AI平臺(tái)共同參考的信源占比僅有9.34%。

我們以“電動(dòng)牙刷”品類(lèi)為例，基于在2025年10月1日-8日期間監(jiān)測(cè)到的1240條AI問(wèn)答數(shù)據(jù)，分析出共有22015個(gè)參考來(lái)源，其中能夠被4個(gè)及以上AI平臺(tái)共同參考的信源占比也僅有4.17%。這意味著不存在能“一稿通吃”所有平臺(tái)的萬(wàn)能渠道，每個(gè)AI平臺(tái)都有自己相對(duì)獨(dú)立的“信息食譜”。

更重要的是，每個(gè)AI平臺(tái)都展現(xiàn)出了鮮明的“個(gè)性偏好”，如同一個(gè)個(gè)口味迥異的美食家。

綜合來(lái)看，AI平臺(tái)核心來(lái)源于搜狐網(wǎng)、百度等綜合資訊類(lèi)網(wǎng)站和什么值得買(mǎi)、淘寶、京東等電商類(lèi)網(wǎng)站；值得注意的是，豆包更青睞品牌官網(wǎng)內(nèi)容，其中飛利浦官網(wǎng)和Oral-B官網(wǎng)的參考占比分別為5%和1%。

• DeepSeek和元寶對(duì)參考網(wǎng)站的引用率保持較高水平；

• 百度AI+和文心一言的信息來(lái)源較為集中，尤其是百度AI+有49%的參考內(nèi)容來(lái)源于百度，文心一言有44%的內(nèi)容來(lái)源于知乎問(wèn)答；

• Kimi在各網(wǎng)站的參考相對(duì)均衡，參考文章數(shù)量較多，引用率較低；

• 通義千問(wèn)更傾向于參考什么值得買(mǎi)、知乎問(wèn)答的文章。

七大AI平臺(tái)參考信息源分布

<左右滑動(dòng)查看更多>

注1：引用率為該網(wǎng)站來(lái)源實(shí)際被引用的概率，引用率=引用次數(shù)/參考次數(shù)*100%。

注2：因豆包、文心一言?xún)H顯示參考文章，故此處展示的是參考次數(shù)。

這種“平臺(tái)壁壘”清晰地表明，試圖用單一渠道、單一類(lèi)型的內(nèi)容“喂飽”所有AI的策略，可能事倍功半。

內(nèi)容要做“對(duì)”：AI內(nèi)容引用存在三個(gè)顯著特征

1. 內(nèi)容必須及時(shí)更新： AI表現(xiàn)出明顯的“追新”傾向。2025年度信息的引用占比超88%，且對(duì)近期內(nèi)容偏好顯著，近180天的文章引用率普遍達(dá)80%，體現(xiàn)出強(qiáng)時(shí)效性的內(nèi)容選擇傾向。

• DeepSeek、Kimi、通義千問(wèn)對(duì)近90天發(fā)布的文章的引用比例超60%，即時(shí)性?xún)?nèi)容引用表現(xiàn)突出；

• 豆包、文心一言對(duì)極短期內(nèi)容抓取能力強(qiáng)勁，對(duì)近30天的內(nèi)容參考率超過(guò)60%；

• DeepSeek對(duì)近180天的內(nèi)容引用占比最高，達(dá)到85%；
  

• 其次是Kimi和通義千問(wèn)，對(duì)近180天的數(shù)據(jù)引用占比在80%左右。

對(duì)于品牌而言，這意味著持續(xù)產(chǎn)出新鮮、即時(shí)的內(nèi)容，是維持AI關(guān)注度的生命線。

重點(diǎn)AI平臺(tái)引用率

<左右滑動(dòng)查看更多>

注1：引用率為該網(wǎng)站來(lái)源實(shí)際被引用的概率，引用率=引用次數(shù)/參考次數(shù)*100%。

注2：因豆包、文心一言?xún)H顯示參考文章，故此處未展示。

2. 內(nèi)容模板化“套路”很重要： 在用戶(hù)的不同決策階段，AI引用的內(nèi)容類(lèi)型也各有側(cè)重。

• 品牌選擇期：信息選擇以攻略指南、排行榜類(lèi)信息為主，為用戶(hù)提供初步的品牌或產(chǎn)品篩選依據(jù)；

• 競(jìng)品對(duì)比階段：核心引用測(cè)評(píng)類(lèi)信息，為用戶(hù)深入分析不同產(chǎn)品的優(yōu)劣勢(shì)提供支撐；

• 最終決策期：重點(diǎn)選用測(cè)評(píng)類(lèi)、體驗(yàn)類(lèi)與推薦類(lèi)信息，通過(guò)深度解析產(chǎn)品細(xì)節(jié)、給出針對(duì)性推薦，為用戶(hù)最終購(gòu)買(mǎi)決策提供直接參考。

3. 內(nèi)容質(zhì)量大于數(shù)量： 一個(gè)值得注意的現(xiàn)象是“高引用率 ≠ 高引用量”。部分網(wǎng)站在AI平臺(tái)的引用中呈現(xiàn) “引用次數(shù)少但引用率高” 的特點(diǎn)，這類(lèi)網(wǎng)站雖未被高頻次引用，但可能在AI平臺(tái)認(rèn)可度較高。

• DeepSeek有23%的引用內(nèi)容來(lái)源于淘寶，此外有22%的內(nèi)容來(lái)源于搜狐網(wǎng)、網(wǎng)易、新浪網(wǎng)三大新聞網(wǎng)站；

• Kimi、通義千問(wèn)、元寶高頻引用網(wǎng)站相似，均側(cè)重引用搜狐網(wǎng)、知乎問(wèn)答、什么值得買(mǎi)網(wǎng)站的內(nèi)容；

• 百度AI+有49%的引用內(nèi)容來(lái)源于百度，站點(diǎn)中心化明顯。

這為品牌提供了一條“以質(zhì)取勝”的有效路徑——與其追求泛泛的聲量，不如在AI認(rèn)可的權(quán)威垂直渠道上，打造一篇能夠被深度引用的“標(biāo)桿內(nèi)容”。

以上洞察說(shuō)明：品牌想要在AI時(shí)代贏得話語(yǔ)權(quán)，或許需要從“流量思維”轉(zhuǎn)向“知識(shí)思維”，精準(zhǔn)地為每個(gè)AI平臺(tái)定制符合其偏好的、高質(zhì)量的“知識(shí)資產(chǎn)”。

這并非單純的“媒體內(nèi)容發(fā)稿”，而是一套涉及渠道選擇、內(nèi)容結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義優(yōu)化乃至發(fā)布節(jié)奏的精密工程。

在本報(bào)告的最終章，我們將為你揭示一套行之有效的解決方案。

PART3

WHAT：用戶(hù)喜歡借助AI購(gòu)買(mǎi)什么？

——耐消品最多，專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)產(chǎn)品其次

研究清楚了「誰(shuí)在買(mǎi)」和「在哪買(mǎi)」，更重要的問(wèn)題「買(mǎi)什么」？

我們的研究發(fā)現(xiàn)，AI購(gòu)物并非對(duì)全品類(lèi)的均勻滲透，而是精準(zhǔn)地切入了特定的商品類(lèi)型與消費(fèi)場(chǎng)景，并催生出了全新的角色需求。

產(chǎn)品：AI的主戰(zhàn)場(chǎng)是“高投入”的耐消品與專(zhuān)業(yè)服務(wù)

AI購(gòu)物的用戶(hù)選擇呈現(xiàn)出清晰的傾向性：近六成流向了耐消品，約四成流向了專(zhuān)業(yè)服務(wù)，而快消品的占比則相對(duì)較低。

耐消品的共性是高價(jià)值、多參數(shù)、長(zhǎng)鏈路，用戶(hù)的核心痛點(diǎn)在于如何收斂型號(hào)、對(duì)比關(guān)鍵參數(shù)、并理解“為何推薦”；專(zhuān)業(yè)服務(wù)的難點(diǎn)則在于高門(mén)檻、信息不對(duì)稱(chēng)、真假難判，用戶(hù)需要的是可驗(yàn)證的依據(jù)與清晰的邊界來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

于是我們可以得到一個(gè)規(guī)律：用戶(hù)傾向于在“投入度高”的決策上求助AI。

場(chǎng)景：AI是用戶(hù)面對(duì)復(fù)雜類(lèi)決策的“救星”

我們的研究發(fā)現(xiàn)，AI的使用場(chǎng)景高度集中于以下兩方面：

• 當(dāng)用戶(hù)陷入“選擇的迷宮”：近8成用戶(hù)表示，在面對(duì)充滿(mǎn)海量參數(shù)、功能晦澀的高復(fù)雜度產(chǎn)品（如耐消品）時(shí)，他們會(huì)求助于AI。此刻，AI扮演的是那個(gè)能瞬間理清頭緒、去繁為簡(jiǎn)的“專(zhuān)業(yè)顧問(wèn)”。

• 當(dāng)用戶(hù)踏入“認(rèn)知的荒原”：近7成用戶(hù)在探索一個(gè)完全陌生的產(chǎn)品領(lǐng)域時(shí)，也會(huì)選擇讓AI充當(dāng)“開(kāi)路先鋒”，幫助自己完成從0到1的認(rèn)知構(gòu)建。

我們從定性訪談中也獲知，參數(shù)對(duì)比類(lèi)任務(wù)，AI的效率最高。用戶(hù)拿到明確結(jié)論后往往即時(shí)收手；這一刻距離購(gòu)買(mǎi)只差一步，是高轉(zhuǎn)化觸點(diǎn)。

這就解釋了為什么AI難以滲透快消品領(lǐng)域 ，正如一位受訪者所言：“沒(méi)什么好選的，我都固定在那幾家買(mǎi)”。對(duì)于這類(lèi)決策成本低、已形成肌肉記憶的消費(fèi)，用戶(hù)并不太需要一位“智能顧問(wèn)”的介入。

因此，AI的核心價(jià)值在于為復(fù)雜的決策“降噪”，而非為簡(jiǎn)單的生活“代勞”。

于是我們可以得到另一個(gè)規(guī)律：用戶(hù)傾向于在“復(fù)雜度高”的決策上求助AI。

而一鍵“化繁為簡(jiǎn)”的需求，正好是AI的強(qiáng)項(xiàng)。數(shù)據(jù)顯示，71%的用戶(hù)會(huì)利用AI生成“參數(shù)對(duì)比表”，將不同型號(hào)的硬性數(shù)據(jù)并列比較，快速篩選。半數(shù)的用戶(hù)正將AI視作一個(gè)高效的“賣(mài)點(diǎn)提煉器”(55%)與“用戶(hù)評(píng)價(jià)分析師”(47%)，要求它在最短時(shí)間內(nèi)總結(jié)出產(chǎn)品的核心優(yōu)勢(shì)和關(guān)鍵口碑。

一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)是，“解答專(zhuān)業(yè)問(wèn)題”(23%) 雖然在頻次上不占優(yōu)勢(shì)，但卻是用戶(hù)眼中AI完成質(zhì)量最高的任務(wù)之一。這說(shuō)明，用戶(hù)已經(jīng)習(xí)慣于將AI作為隨身攜帶的“技術(shù)詞典”，隨時(shí)調(diào)用它來(lái)解釋晦澀的參數(shù)和名詞。

這些來(lái)自用戶(hù)的真實(shí)聲音，展示了AI如何在不同購(gòu)物場(chǎng)景中扮演關(guān)鍵的“決策輔助”角色。無(wú)論是面對(duì)無(wú)人機(jī)復(fù)雜的技術(shù)參數(shù)，還是在眾多電動(dòng)牙刷型號(hào)中進(jìn)行選擇，亦或是在專(zhuān)業(yè)性極強(qiáng)的寵物藥領(lǐng)域規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，AI的核心價(jià)值在于幫助用戶(hù)高效處理復(fù)雜信息，降低決策成本。

那么，當(dāng)用戶(hù)向AI發(fā)出提問(wèn)時(shí)，AI的“腦海”中究竟是如何浮現(xiàn)出品牌和產(chǎn)品的呢？

為了將上述定性洞察與市場(chǎng)現(xiàn)狀相結(jié)合，我們借助百分點(diǎn)科技Generforce系統(tǒng)，繼續(xù)針對(duì)“電動(dòng)牙刷”這一典型耐消品類(lèi)進(jìn)行了專(zhuān)項(xiàng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，來(lái)量化分析不同品牌在AI答案中的可見(jiàn)度。

監(jiān)測(cè)結(jié)果清晰地揭示了在AI答案層，哪些品牌更容易被用戶(hù)“看見(jiàn)”。

從榜單中可以發(fā)現(xiàn)，頭部品牌憑借強(qiáng)大的市場(chǎng)聲量和內(nèi)容沉淀，在AI答案中占據(jù)了顯著優(yōu)勢(shì)。這也從數(shù)據(jù)層面印證了，品牌在全網(wǎng)的“知識(shí)資產(chǎn)”厚度，直接決定了其在AI時(shí)代的“貨架”位置。 對(duì)于用戶(hù)而言，AI推薦的品牌，往往就是他們決策清單的起點(diǎn)。

通過(guò)前面的分析，我們已經(jīng)回答了“誰(shuí)在用”（WHO）、“在哪用”（WHERE）以及“買(mǎi)什么”（WHAT）這三個(gè)基本問(wèn)題，一幅關(guān)于AI購(gòu)物新大陸的探索藍(lán)圖已初步繪就。藍(lán)圖之上，一個(gè)高知、年輕、追求效率的用戶(hù)畫(huà)像，以及一個(gè)聚焦復(fù)雜決策的場(chǎng)景畫(huà)像格外醒目。

但這張藍(lán)圖還缺少最關(guān)鍵的維度——時(shí)間。在這群精明用戶(hù)的購(gòu)物旅程中，AI是如何一步步介入，并最終影響航向的？

PART4

WHEN：AI，在購(gòu)物的哪個(gè)環(huán)節(jié)被用戶(hù)“喚醒”？

——AI沿購(gòu)物時(shí)間軸呈現(xiàn)三重角色，“對(duì)比與篩選”是介入最多的階段

接下來(lái)，我們將沿循時(shí)間軸，深入這場(chǎng)旅程的“何時(shí)”（WHEN），解構(gòu)AI在起點(diǎn)、中段和終局所扮演的不同角色。

我們的研究發(fā)現(xiàn)，AI并非在購(gòu)物全程平均發(fā)力，而是在三個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)被用戶(hù)“喚醒”，并分別扮演了“靈感源點(diǎn)”、“理性助手”與“決策復(fù)驗(yàn)”的多元角色。

起點(diǎn)｜AI正從工具轉(zhuǎn)向觸點(diǎn)

一個(gè)反常識(shí)的現(xiàn)象是，AI正在成為購(gòu)物需求的“發(fā)源地”。有四分之一的用戶(hù)表示，他們的購(gòu)物想法直接來(lái)自于AI的主動(dòng)推薦或聯(lián)想。

這背后并非簡(jiǎn)單的“習(xí)慣遷移”，而是一種更底層的“能力遷移”。數(shù)據(jù)顯示，98%的受訪者在工作、學(xué)習(xí)中高頻使用AI，且其“通用場(chǎng)景”與“購(gòu)物場(chǎng)景”下的使用頻次高度重合。這意味著，用戶(hù)早已將在其他領(lǐng)域形成的“先問(wèn)AI、再展開(kāi)”的工作流，無(wú)縫復(fù)刻到了購(gòu)物決策中。

我們可以理解為，AI購(gòu)物用戶(hù)的基數(shù)與泛AI用戶(hù)的擴(kuò)張呈高度正相關(guān)，其發(fā)展前景相輔相成，AI購(gòu)物的增長(zhǎng)潛力與AI應(yīng)用的整體發(fā)展深度綁定。

目前，這種“能力遷移”的結(jié)果是，AI的角色發(fā)生了質(zhì)變：它不再是一個(gè)被動(dòng)等待指令的查詢(xún)工具，而是一個(gè)能主動(dòng)激發(fā)購(gòu)物動(dòng)機(jī)的前置觸點(diǎn)。它能將一次日常的對(duì)話，巧妙地轉(zhuǎn)化為一次購(gòu)物的聯(lián)想。

中段｜對(duì)比和篩選是AI介入最多的階段

近半（45%）的用戶(hù)選擇在“對(duì)比與篩選階段”讓AI介入購(gòu)物流程，當(dāng)用戶(hù)走完購(gòu)物旅程的起點(diǎn)，帶著初步的想法進(jìn)入鏈路中段時(shí)，AI的角色發(fā)生了改變，通過(guò)深訪環(huán)節(jié)和對(duì)用戶(hù)與AI對(duì)話的記錄進(jìn)行分析，我們可以大致將AI在購(gòu)物流程中發(fā)揮的功能歸納為以下三種：

一、“翻譯”與“框定”——將生活語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品語(yǔ)言

用戶(hù)在決策中段找到AI時(shí)，往往不是帶著清晰的產(chǎn)品型號(hào)，而是帶著一堆“問(wèn)題”和“條件”

例：”我想要買(mǎi)架無(wú)人機(jī)，牌子是DJI的，重量不超過(guò)3KG，拍照要好“

AI的首要任務(wù)，就是將這些模糊的需求“翻譯”成可供比較的產(chǎn)品參數(shù)，為決策“框定”一個(gè)清晰的清單。

二、“梳理”與“降噪”——在信息迷霧中提煉決策主線

當(dāng)用戶(hù)被碎片化的網(wǎng)絡(luò)信息和充滿(mǎn)主觀色彩的用戶(hù)評(píng)價(jià)淹沒(méi)時(shí)，AI可以幫助用戶(hù)完成“降噪”。這一點(diǎn)對(duì)于很多用戶(hù)來(lái)說(shuō)其實(shí)極為重要，AI通過(guò)結(jié)構(gòu)化的對(duì)比，幫助用戶(hù)在互相矛盾的口碑（“有人說(shuō)重，有人說(shuō)不重”）和海量參數(shù)中，厘清決策主線，極大地緩解了用戶(hù)的“選擇恐懼癥”。

三、“追問(wèn)”與“校驗(yàn)”——一場(chǎng)人機(jī)協(xié)作的深度博弈

用戶(hù)的決策過(guò)程并非一次性的“快問(wèn)快答”，而是一場(chǎng)與AI反復(fù)拉鋸的深度博弈。當(dāng)AI的初步回答不夠完善時(shí)（例如，用戶(hù)提到AI有時(shí)會(huì)忘記提續(xù)航、重量等關(guān)鍵參數(shù)），用戶(hù)會(huì)立刻進(jìn)行“追問(wèn)”，通過(guò)多輪對(duì)話，共同完善決策所需的信息拼圖。

AI的回答并不是作為品牌方的“內(nèi)容展示架”，它的真正價(jià)值在于動(dòng)態(tài)化地組織信息，并在一次次往復(fù)式對(duì)話中協(xié)助用戶(hù)構(gòu)建決策，也因此，品牌方組織內(nèi)容結(jié)構(gòu)的時(shí)候，應(yīng)當(dāng)從用戶(hù)視角出發(fā)，遵循其思考路徑配置不同的信息包。

決策｜AI是“第二意見(jiàn)決策者”

人們雖然都傾向于用AI執(zhí)行“比對(duì)與篩選”任務(wù)，但是快消和耐消品的比例相對(duì)于服務(wù)類(lèi)產(chǎn)品在此項(xiàng)功能上占比更高，而用戶(hù)讓AI參與服務(wù)類(lèi)產(chǎn)品“決策與確認(rèn)”環(huán)節(jié)的比例達(dá)到了33%，高于其他選項(xiàng)。

這說(shuō)明用戶(hù)面對(duì)服務(wù)類(lèi)消費(fèi)時(shí)，AI的使用重心更傾向在“決策與確認(rèn)”階段請(qǐng) AI 復(fù)核關(guān)鍵信息：資質(zhì)與合規(guī)、條款細(xì)則與除外責(zé)任、費(fèi)率與隱性成本、售后與風(fēng)險(xiǎn)提示等，而非前置篩選。

常見(jiàn)路徑是先讓 AI 匯總對(duì)比和疑點(diǎn)，再回到官方文件、客服或線下顧問(wèn)核實(shí)，最終據(jù)此做出確認(rèn)。這種用法并非替代判斷，而是用 AI 提供“客觀復(fù)述與風(fēng)險(xiǎn)校驗(yàn)”，幫助用戶(hù)在高后果場(chǎng)景做最后一擊的理性確認(rèn)。

現(xiàn)在，我們已經(jīng)明確，在購(gòu)物的起點(diǎn)、中段與終局，AI扮演了三個(gè)截然不同的關(guān)鍵角色。這定義了它的“能力”，但真正激活這些能力的，是用戶(hù)的“用法”。

PART5

HOW：在智選時(shí)代，品牌如何被AI選中？

當(dāng)用戶(hù)的決策起點(diǎn)與AI的篩選邏輯都發(fā)生了顛覆性改變，一個(gè)讓所有營(yíng)銷(xiāo)負(fù)責(zé)人焦慮的問(wèn)題浮出水面：

在AI的眼中，你的品牌究竟是什么形象？

你精心構(gòu)建的品牌價(jià)值，是否在AI的轉(zhuǎn)述中被準(zhǔn)確傳遞？還是被錯(cuò)誤、過(guò)時(shí)甚至競(jìng)品的負(fù)面信息所扭曲？當(dāng)用戶(hù)問(wèn)出那個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題時(shí)，你的品牌，是被AI自信推薦，還是被無(wú)情忽略？

在過(guò)去，品牌可以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)和局部數(shù)據(jù)感知市場(chǎng)。而在今天，AI如同一個(gè)深不可測(cè)的“黑箱”，品牌對(duì)其認(rèn)知幾乎是盲人摸象。若無(wú)法洞悉AI的認(rèn)知邏輯，品牌就無(wú)法有效影響AI的推薦，也就無(wú)法贏得“智選時(shí)代”的核心消費(fèi)者。

某牙刷品牌的自我定位和市場(chǎng)認(rèn)知就呈現(xiàn)出巨大的差異：自我定位強(qiáng)調(diào)科技實(shí)力、專(zhuān)利技術(shù)，但AI根據(jù)全網(wǎng)信息生成的關(guān)鍵詞主要是“價(jià)格親民”、“性?xún)r(jià)比高”。

當(dāng)這兩幅圖出現(xiàn)巨大偏差時(shí)，意味著品牌在AI世界中的“官方敘事”已經(jīng)失控。這種失控不僅會(huì)導(dǎo)致?tīng)I(yíng)銷(xiāo)預(yù)算的錯(cuò)配與浪費(fèi)，更危險(xiǎn)的是，AI正在基于這些偏差，向成千上萬(wàn)的“智選消費(fèi)者”傳遞著一個(gè)并非你本意的品牌故事。

那么，品牌應(yīng)如何彌合這一認(rèn)知鴻溝，精準(zhǔn)管理自身在AI眼中的形象，并最終贏得用戶(hù)的“首選推薦”呢？答案在于構(gòu)建一套可衡量、可優(yōu)化、可追蹤的GEO（生成式引擎優(yōu)化）閉環(huán)體系。

一個(gè)AI可見(jiàn)性提升的實(shí)戰(zhàn)案例

這是一個(gè)關(guān)于"消失"與"重現(xiàn)"的故事。

某國(guó)產(chǎn)益生菌頭部品牌，一個(gè)銷(xiāo)量突破7億瓶、社交媒體聲量領(lǐng)先的益生菌品類(lèi)領(lǐng)軍者，卻在AI問(wèn)答平臺(tái)上幾乎"隱形"——當(dāng)消費(fèi)者向DeepSeek、豆包尋求購(gòu)買(mǎi)建議時(shí)，很難看到它的名字。這種反差，成為擺在品牌面前最迫切的問(wèn)題。

于是，百分點(diǎn)科技團(tuán)隊(duì)從一個(gè)本質(zhì)問(wèn)題入手：真實(shí)消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)益生菌的全過(guò)程中，會(huì)向AI提什么問(wèn)題？基于5A用戶(hù)決策模型，Generforce自動(dòng)生成并模擬了覆蓋各階段的提問(wèn)，與主流AI平臺(tái)持續(xù)對(duì)話。通過(guò)對(duì)AI引用信源的深度溯源，問(wèn)題根源被精準(zhǔn)鎖定——這是一個(gè)"質(zhì)"的錯(cuò)配，而非"量"的不足。

AI平臺(tái)優(yōu)先引用高權(quán)威性、結(jié)構(gòu)化的專(zhuān)業(yè)信源，而該品牌的內(nèi)容資產(chǎn)以社交視頻為主，雖然互動(dòng)量高，但缺少AI判定為"高價(jià)值"所需的權(quán)威背書(shū)與結(jié)構(gòu)化信息。

找到原因后，Generforce為該品牌制定了全新策略，完成兩個(gè)根本轉(zhuǎn)變:

• 陣地轉(zhuǎn)移——從泛社交平臺(tái)重新部署至AI高頻引用的權(quán)威渠道;

• 內(nèi)容升級(jí)——圍繞自研菌株、臨床實(shí)驗(yàn)成果、與國(guó)際領(lǐng)先生物科技企業(yè)合作,系統(tǒng)輸出專(zhuān)業(yè)內(nèi)容,并采用AI易理解的結(jié)構(gòu)化形式。

策略調(diào)整后，該品牌通過(guò)少量、精準(zhǔn)的高質(zhì)量?jī)?nèi)容，就在多個(gè)主流AI平臺(tái)的益生菌品類(lèi)推薦中取得了突破性進(jìn)展。相比競(jìng)品的海量投放，這個(gè)案例充分證明：在GEO戰(zhàn)場(chǎng)，內(nèi)容的"有效性"遠(yuǎn)比"數(shù)量"更重要。

Generforce：驅(qū)動(dòng)AI可見(jiàn)性增長(zhǎng)的系統(tǒng)性引擎

該品牌的突破背后，是百分點(diǎn)AI搜索洞察系統(tǒng)（Generforce）的支撐。這個(gè)系統(tǒng)的特別之處在于：它不只是幫品牌"干活"，而是能自動(dòng)完成從發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析原因、制定策略到追蹤效果的完整流程。

其強(qiáng)大的分析能力，建立在一個(gè)動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)之上，該數(shù)據(jù)庫(kù)已覆蓋超過(guò)11.8萬(wàn)個(gè)品牌、35.9萬(wàn)款產(chǎn)品、5.1萬(wàn)個(gè)媒體信源，并且目前提及品牌的日峰值超過(guò)1.7萬(wàn)次。

1. 三大智能體：構(gòu)建“洞察-決策-行動(dòng)”一體化閉環(huán)

Generforce的運(yùn)行邏輯，由三大智能體無(wú)縫協(xié)同驅(qū)動(dòng)，貫通了GEO營(yíng)銷(xiāo)的全鏈路 - 以“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、效果量化、落地執(zhí)行”為核心邏輯深度協(xié)作，讓品牌在AI時(shí)代的營(yíng)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)了從依賴(lài)模糊的體感，到依靠精準(zhǔn)數(shù)據(jù)決策的轉(zhuǎn)變。

• AI問(wèn)答智能體：模擬真實(shí)用戶(hù)提問(wèn)

它的任務(wù)是弄清楚"用戶(hù)會(huì)怎么問(wèn)AI"?；谟脩?hù)從認(rèn)知到購(gòu)買(mǎi)的完整決策路徑，系統(tǒng)自動(dòng)生成各種真實(shí)場(chǎng)景下的提問(wèn)，然后與豆包、DeepSeek、百度AI+、Kimi、通義千問(wèn)等主流AI平臺(tái)持續(xù)對(duì)話，收集AI的回答內(nèi)容和引用來(lái)源。

• AI指標(biāo)智能體：把模糊感覺(jué)變成清晰數(shù)字

它把AI的回答轉(zhuǎn)化為可以衡量的指標(biāo)。比如品牌在AI答案中出現(xiàn)了多少次？排名第幾？AI對(duì)品牌的態(tài)度是正面還是負(fù)面？與競(jìng)品相比表現(xiàn)如何？這些原本說(shuō)不清的問(wèn)題，都變成了可以對(duì)比、可以追蹤的具體數(shù)字。

• AI內(nèi)容智能體：告訴品牌該怎么做

基于前面的分析結(jié)果，它會(huì)告訴品牌：什么樣的內(nèi)容AI更愛(ài)引用？應(yīng)該在哪些平臺(tái)發(fā)布？用什么樣的表達(dá)方式？甚至直接生成內(nèi)容示例供參考。

2. GEO指標(biāo)體系：讓每一份投入都清晰可衡量

值得注意的是，Generforce的指標(biāo)體系與5A用戶(hù)路徑模型實(shí)現(xiàn)了深度整合，這使得品牌能夠在用戶(hù)決策的每個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)干預(yù)：

在"認(rèn)知"階段確保AI答案中的基礎(chǔ)曝光，在"吸引"階段通過(guò)管理AI情感傾向塑造可信形象，在"詢(xún)問(wèn)"階段確保深度對(duì)比中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，在"行動(dòng)"階段承接AI推薦流量并實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化，在"擁護(hù)"階段基于品牌知識(shí)體系提供精準(zhǔn)解答。

3. 核心業(yè)務(wù)價(jià)值：鎖定機(jī)遇，消解挑戰(zhàn)

在“智選時(shí)代”，一套系統(tǒng)性的GEO解決方案，其價(jià)值遠(yuǎn)不止于營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化，而是為品牌構(gòu)建了“攻-防-戰(zhàn)略”一體化的核心能力。

• 攻-讓品牌在AI上"被看見(jiàn)"通過(guò)系統(tǒng)化的內(nèi)容布局和持續(xù)優(yōu)化，提升品牌在AI平臺(tái)的曝光率和排名，并用數(shù)據(jù)證明投入產(chǎn)出比。

• 防-避免AI傳播錯(cuò)誤信息實(shí)時(shí)監(jiān)控AI提到品牌時(shí)的態(tài)度和內(nèi)容，一旦發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤信息或負(fù)面內(nèi)容，快速定位來(lái)源并應(yīng)對(duì)。

• 戰(zhàn)略-把AI變成可控的營(yíng)銷(xiāo)渠道最重要的是，這套系統(tǒng)讓AI從一個(gè)"不知道會(huì)說(shuō)什么"的黑箱，變成了一個(gè)可以理解、可以影響、可以衡量效果的營(yíng)銷(xiāo)渠道。

最終，GEO的核心戰(zhàn)略?xún)r(jià)值在于“確定性”。它將AI這個(gè)新興的、充滿(mǎn)不確定性的“黑箱”，轉(zhuǎn)化為一個(gè)可洞察、可衡量、可優(yōu)化的增長(zhǎng)引擎。這意味著品牌不僅能在當(dāng)下贏得競(jìng)爭(zhēng)，更能將AI生態(tài)系統(tǒng)性地納入自身的營(yíng)銷(xiāo)體系，將每一次與AI的交互，都沉淀為可長(zhǎng)期復(fù)用的品牌數(shù)字資產(chǎn)。

寫(xiě)在最后

綜合以上所有的調(diào)研數(shù)據(jù)和Generforce系統(tǒng)的數(shù)據(jù)洞察，我們可以得出一個(gè)很確定的結(jié)論：這個(gè)過(guò)程形成了一個(gè)強(qiáng)大的正向反饋飛輪，即用戶(hù)通過(guò)AI，成功地將一次充滿(mǎn)“認(rèn)知負(fù)擔(dān)”的復(fù)雜決策，轉(zhuǎn)化為一次條理清晰、盡在掌握的理性分析。這種“掌控感”和“決策自信”的提升，是一種極具吸引力的心理獎(jiǎng)勵(lì)。

這種獎(jiǎng)勵(lì)，驅(qū)動(dòng)用戶(hù)更頻繁地使用AI，并愿意將更復(fù)雜、更重要的決策任務(wù)“交給”AI一同處理，從而投入更長(zhǎng)的時(shí)間進(jìn)行深度的人機(jī)協(xié)作。用戶(hù)沉迷的并非AI本身，而是那個(gè)在AI輔助下，變得更聰明、更高效、更強(qiáng)大的自己。

在AI購(gòu)物的過(guò)程中，當(dāng)AI被用戶(hù)視為客觀中立的信源時(shí)，它在回答中呈現(xiàn)的品牌信息，便不再是簡(jiǎn)單的內(nèi)容搬運(yùn)，而是在用戶(hù)心智中進(jìn)行的一次“品牌形象公證”。

超過(guò)半數(shù)（54%）的用戶(hù)明確表示，AI答案中的內(nèi)容，會(huì)直接影響他們對(duì)品牌的信任度，另有14%的用戶(hù)表示“非常大”。

在深訪中我們看到，用戶(hù)認(rèn)為，如果AI在介紹一個(gè)品牌時(shí)，信息殘缺、邏輯混亂，甚至無(wú)法回答關(guān)于產(chǎn)品邊界和適用性的追問(wèn)，用戶(hù)會(huì)立刻將這種“不專(zhuān)業(yè)”投射到品牌本身，形成負(fù)面認(rèn)知。反之，如果AI能清晰、自信地引述品牌的專(zhuān)業(yè)內(nèi)容，則會(huì)極大地增強(qiáng)品牌的權(quán)威性和可信度。

很顯然，AI創(chuàng)造的“智選時(shí)代”即將或者已經(jīng)給品牌營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)了巨變。

GEO并非又一個(gè)需要追趕的技術(shù)風(fēng)口，它本質(zhì)上是一場(chǎng)品牌價(jià)值的“回歸運(yùn)動(dòng)”。它獎(jiǎng)勵(lì)那些產(chǎn)品力過(guò)硬、信息透明、真正以用戶(hù)為中心的企業(yè)。它要求品牌不再扮演一個(gè)聲嘶力竭的“推銷(xiāo)員”，而是成為一個(gè)耐心、專(zhuān)業(yè)、值得信賴(lài)的“知識(shí)源”，為用戶(hù)和AI的每一次“提問(wèn)”，都提供最清晰、最誠(chéng)實(shí)的答案。

“智選時(shí)代”已經(jīng)來(lái)臨，消費(fèi)者正以前所未有的方式，重新選擇他們?cè)敢馀c之同行的品牌。

唯一的問(wèn)題是——您，準(zhǔn)備好被選擇了嗎？

附錄1：調(diào)研方法及樣本概覽

附錄2：《AI可見(jiàn)性洞察報(bào)告》樣例

參考資料：

[1] Surpassing 2.5 billion daily requests, ChatGPT has become the first real challenger to Google’s dominance in 10 years. By Bharat Sharma

[2] OpenAI's ChatGPT now lets users buy from Etsy, Shopify in push for chatbot shopping. The Associated Press.

[3] Generative AI-Powered Shopping Rises with Traffic to U.S. Retail Sites. Adobe for Business Blog.

[4] AI vs Search Traffic Analysis，Ahrefs

[5]Goodbye Clicks, Hello AI: Zero-Click Search Redefines Marketing,Bain&Company

[6] Consumer Responses to Generative AI Chatbots Versus Search Engines for Product Evaluation. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. By Kim, D., & Priluck, R. (2025)