今年 618 比去年來(lái)得更早一些。平臺(tái)戰(zhàn)線越拉越長(zhǎng)，消費(fèi)者卻越來(lái)越理性。用戶搶購(gòu)的氛圍淡了，商家暗戰(zhàn)的火藥味是一點(diǎn)沒少。

我感受挺明顯的，三四月份的時(shí)候就有人在問(wèn)，怎么看今年的 618？很多我們的客戶，年后就已經(jīng)開始籌備 618，很像剛開學(xué)就焦慮期中考試。

我覺得今年 618，有一個(gè)所有品牌和平臺(tái)都不能忽視的變量——AI。

從年初 DeepSeek 大熱，到今天各大平臺(tái)親自下場(chǎng)布局 AI，短短半年，AI 的發(fā)展已經(jīng)翻天覆地。今年我去見很多品牌，基本每個(gè)人都會(huì)聊到 AI，問(wèn)我 AI 到底會(huì)如何改變營(yíng)銷？品牌又該如何用好 AI？

其實(shí)我覺得 AI 對(duì)營(yíng)銷的改變，核心就是一句話：AI 正在徹底改寫消費(fèi)者的決策路徑。

以前，大家想了解一個(gè)品牌、購(gòu)買一件商品，會(huì)先從各種電商平臺(tái)、搜索引擎、內(nèi)容社區(qū)上海量搜索信息，再結(jié)合自己的需求做出決策。

但是 AI 的出現(xiàn)完全顛覆了這一條決策路徑，用戶只需要描述自己的需求，再和 AI 對(duì)話，AI 直接就能給你一個(gè)答案。決策的主導(dǎo)權(quán)從「人」變成了「人+ AI」。

尤其是今年 618，很多品牌都和我說(shuō)，明明搜索量在上漲，但是真正點(diǎn)進(jìn)鏈接的人卻在變少，「零點(diǎn)擊」趨勢(shì)越來(lái)越明顯。

什么是「零點(diǎn)擊」？舉個(gè)例子，你今天打開任何一個(gè)搜索引擎問(wèn)問(wèn)題，頂部直接就能顯示答案，根本不需要點(diǎn)進(jìn)任何鏈接，比如我問(wèn) AI 誰(shuí)是刀姐 doris，這回答和直接翻我簡(jiǎn)歷有什么區(qū)別？？

再比如，一個(gè)大學(xué)生想買一臺(tái)電腦，可以就直接告訴 AI “幫我推薦一臺(tái)適合大學(xué)生使用的筆記本電腦”，AI 直接告訴你最適合你的 1、2、3、4、5 個(gè)產(chǎn)品，核心優(yōu)勢(shì)、特色功能、使用場(chǎng)景都給你列得明明白白。

AI 給出的保姆級(jí)答案，讓消費(fèi)者根本不需要點(diǎn)進(jìn)任何鏈接，直接照抄作業(yè)就好了。品牌就很頭疼， AI 直接給出的答案，可能直接跳過(guò)了品牌精心鋪設(shè)的所有營(yíng)銷環(huán)節(jié)。

搜索老大哥 Google 的感受就很明顯，AI 摘要功能上線后雖帶動(dòng)平臺(tái)搜索量增長(zhǎng) 20%，但自然結(jié)果點(diǎn)擊率卻斷崖式下滑 20%-40%。

背后原因不難理解，AI 讓用戶變“懶”了。

貝恩就出了一個(gè)報(bào)告《營(yíng)銷的中間人：人工智能代理》，其中提到，在美國(guó)，大約有 80% 的消費(fèi)者在至少 40% 的搜索中依賴「零點(diǎn)擊」結(jié)果。

這就帶來(lái)了一個(gè) AI 時(shí)代的悖論：用戶越來(lái)越信任 AI，但是 AI 的答案未必準(zhǔn)確。

對(duì)品牌來(lái)說(shuō)，如果 AI 沒提到你，你連上牌桌的機(jī)會(huì)都沒有；如果 AI 提到的是競(jìng)品，那更糟糕，蛋糕直接被別人打包帶走了。還有一種稍微樂(lè)觀點(diǎn)的情況， AI 雖然提到你了，但老是出現(xiàn)“幻覺”。

比如用不同的模型搜索“刀姐 doris”是誰(shuí)，大部分模型都能回答出我的履歷、我曾經(jīng)提出過(guò)的營(yíng)銷理論和品牌模型，看起來(lái)頭頭是道，但基本上沒有一個(gè)模型說(shuō)對(duì)我的名字。

我最近都在思考，我得多影響一下 AI 的語(yǔ)料庫(kù)，讓更多人知道正確的信息。其實(shí)對(duì)品牌來(lái)說(shuō)也是一樣的，今天的品牌面對(duì)的不再是傳統(tǒng)的流量戰(zhàn)爭(zhēng)，而是語(yǔ)料戰(zhàn)爭(zhēng)。

AI 時(shí)代，品牌一定要學(xué)會(huì)影響 AI 語(yǔ)料庫(kù)，重塑品牌的影響力。誰(shuí)能成為 AI 回答里的“標(biāo)準(zhǔn)答案”，誰(shuí)在用戶的消費(fèi)決策里占據(jù)主動(dòng)權(quán)。

01

AI 正在殺死 SEO，催生新的千億市場(chǎng)

我今天有一個(gè)特別明顯的感受， AI 正在加速 GEO取代 SEO 的進(jìn)程。GEO，Generated Engine Optimization（生成式引擎優(yōu)化)。

投中過(guò) Instagram、Github、Skype 等一眾科技獨(dú)角獸的風(fēng)投機(jī)構(gòu) a16z 前段時(shí)間發(fā)了一篇文章說(shuō)：SEO 正在失去統(tǒng)治地位，歡迎來(lái)到 GEO 時(shí)代！

我們拿數(shù)據(jù)來(lái)看更直觀，頭豹研究院數(shù)據(jù)顯示，GEO 市場(chǎng)從 2019 年開始就穩(wěn)步增長(zhǎng)，從 72 億元增至 2024 年的 167 億元，而且這個(gè)數(shù)字還在以 189.8% 的年復(fù)合增長(zhǎng)率增加，到 2028 年有望突破 365 億元。

反觀 SEO 市場(chǎng)最近幾年正在迅速萎縮，到 2028 年可能只有 41 億元，跌回 2019 年一半的水平。

從 SEO 到 GEO 的變化到底意味著什么呢？意味著營(yíng)銷正在迎來(lái)一種新的范式，不是由排名驅(qū)動(dòng)，而是由語(yǔ)言模型所驅(qū)動(dòng)。

在 SEO 時(shí)代，品牌是不是能被檢索到，取決于關(guān)鍵詞信息的是不是匹配、反向鏈接夠不夠豐富、品牌的曝光度大不大等等因素。

但 GEO 的核心是“生成”，大模型先將海量的信息高度抽象，理解、消化，再理解用戶提問(wèn)的意圖，在答案中生成信息，創(chuàng)造整合性、個(gè)性化的答案。

那品牌現(xiàn)在就不能只是增加被檢索到的概率，而是要增加被大模型理解的概率，那么問(wèn)題來(lái)了：AI 到底在用什么內(nèi)容生成答案？

目前大模型引用，雖然沒有明確的定論，但是目前國(guó)外在做的一些研究表明，提升 GEO 表現(xiàn)策略有跡可循。

去年 6 月，普林斯頓大學(xué)和印度理工的論文《GEO:Generative Engine Optimization》首次向業(yè)界科普了 GEO 這個(gè)概念，還指出添加引述、添加來(lái)源、簡(jiǎn)潔易懂、權(quán)威性、專業(yè)術(shù)語(yǔ)嵌入等 7 個(gè)策略能夠顯著提高 GEO 表現(xiàn)。

數(shù)據(jù)來(lái)源：論文《GEO: Generative Engine Optimization》

換句話說(shuō)，品牌在這 7 個(gè)層面做好內(nèi)容營(yíng)銷布局，就會(huì)有非常大的概率成為 AI 標(biāo)準(zhǔn)答案。

我還是用搜索“誰(shuí)是刀姐doris ”這個(gè)問(wèn)題舉例子，我發(fā)現(xiàn)無(wú)論在哪個(gè)大模型提問(wèn)，都能看到一篇來(lái)自知乎上的文章：《一篇文章了解刀姐 doris | 當(dāng)你能用社交網(wǎng)絡(luò)叩開所有工作的門》。

我突然意識(shí)到，今天的平臺(tái)內(nèi)容已經(jīng)不再是簡(jiǎn)單的流量來(lái)源，而是已經(jīng)成為知識(shí)的源頭活水，直接貢獻(xiàn)于大模型思考的過(guò)程。

這篇知乎的文章立馬引起了我的注意。我在全網(wǎng)都在生產(chǎn)內(nèi)容，為什么知乎成為了被高頻引用的那一個(gè)？

02

AI 重塑流量新入口，平臺(tái)價(jià)值亟待重估

我從 2019 年就開始在說(shuō)品牌要重視“雙微小快知抖B”，其實(shí)每個(gè)平臺(tái)都有自己的特質(zhì)，對(duì)應(yīng)到 A1-R3 的角色也不太一樣。

知乎的角色一直比較特殊，因?yàn)樗砩系闹R(shí)性特質(zhì)太明顯了。我在知乎上搜煙酰胺、透明質(zhì)酸，就能找到一堆藥理學(xué)碩士、護(hù)膚研發(fā)的答案。

知識(shí)性特質(zhì)就決定了重視知乎的品牌往往是需要一定專業(yè)知識(shí)的品類，比如成分護(hù)膚、大健康、3C 等等。在很多品牌的營(yíng)銷策略里，知乎的優(yōu)先級(jí)一直不算太高。

但是 AI 時(shí)代的到來(lái)，讓知乎的優(yōu)先級(jí)直線上升。如果說(shuō)以前知乎在全域營(yíng)銷里打穿的是從“A1-A3”（認(rèn)知、吸引、問(wèn)詢），那么 AI 對(duì)知乎的引用則直接打開了 R3 （推薦）的后鏈路。

大模型愛引用知乎的信源不是我個(gè)人的體感，從 ChatGPT 問(wèn)世以來(lái)，知乎就是 AI 繞不開的語(yǔ)料庫(kù)，常見的 AI 助手，都在用知乎內(nèi)容訓(xùn)練大模型。

量子位以 DeepSeek、豆包、Kimi、騰訊元寶、通義千問(wèn)等市面上常用的 AI 助手為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn) AI 回答中近半數(shù)引源自內(nèi)容社區(qū)，知乎以29.9% 的被引頻率，成為被引頻率最高的內(nèi)容社區(qū)。

知乎正在成為 AI 時(shí)代非常重要的內(nèi)容池，但為什么是知乎？

答案其實(shí)很簡(jiǎn)單：AI 需要可信、專業(yè)、結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容，而知乎恰好是中文互聯(lián)網(wǎng)里最符合這一需求的平臺(tái)。

首先是知乎的「問(wèn)-答」結(jié)構(gòu)化內(nèi)容對(duì)大模型的檢索生成具有強(qiáng)化作用，長(zhǎng)圖文知識(shí)平臺(tái)在 AI 引用中具備天然的優(yōu)勢(shì)。

信息來(lái)源：論文《GEO: Generative Engine Optimization》

有明確的問(wèn)答意味著上下文高度相關(guān)，能夠減少大模型產(chǎn)生困惑；清晰的主題焦點(diǎn)能夠減少上下文的噪聲，讓大模型更專注于核心信息。

相比百科全書式的文本，「問(wèn)-答」的數(shù)據(jù)集可以被看作是一種更結(jié)構(gòu)化、提煉程度更高的知識(shí)形式，更易于被大模型理解和引用。

其次是活躍在知乎上的用戶很多都是從業(yè)者、研究者、專家，他們提供的專業(yè)性內(nèi)容更容易成為 AI 大模型的優(yōu)質(zhì)信源。

就說(shuō) AI 本身，知乎已經(jīng)成為最有影響力的專業(yè)討論場(chǎng)域，有種說(shuō)法是“工程師們?cè)?GitHub 開源代碼，在知乎開源思維鏈”。

我去知乎上翻了翻，發(fā)現(xiàn)讓機(jī)器人穿著大花襖在央視上扭秧歌的王興興，早在 2016 年就開始在知乎上回答機(jī)器人相關(guān)問(wèn)題，講自己考研失敗后大搞四足機(jī)器人的故事，又專業(yè)又有活人感。

今天我們耳熟能詳?shù)目萍夹沦F們，DeepSeek、月之暗面、智元機(jī)器人……創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)都很喜歡在知乎分享自己的思考和故事，還有人形容這是“AI 天才創(chuàng)業(yè)者的知乎朋友圈”。

而知乎上大量相關(guān)行業(yè)的從業(yè)者、研究者，更擅長(zhǎng)從專業(yè)視角、底層原理詮釋產(chǎn)品技術(shù)、預(yù)判趨勢(shì)。

就比如一個(gè)電腦產(chǎn)品的問(wèn)題下面，會(huì)出現(xiàn)信息與通信工程博士寫的回答，比市面上數(shù)碼測(cè)評(píng)博主寫的內(nèi)容要專業(yè)不少，這種優(yōu)質(zhì)回答對(duì)普通用戶來(lái)說(shuō)存在理解門檻，但處理復(fù)雜文本恰恰是 AI 的長(zhǎng)處。

結(jié)構(gòu)化的長(zhǎng)文本、專業(yè)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，正在讓知乎成為這個(gè)時(shí)代最為重要的內(nèi)容池。甚至可以這么說(shuō)，今天的品牌，必須要重估知乎的營(yíng)銷價(jià)值了。

03

品牌要學(xué)會(huì)找到內(nèi)容金礦，塑造 AI

前面我提到的 a16z ，給品牌指了一條明路： “GEO 時(shí)代能獲勝的品牌，不只是會(huì)出現(xiàn)在 AI 的回答里，甚至是能塑造 AI ?！?/p>

品牌要通過(guò)營(yíng)銷優(yōu)化 AI 語(yǔ)料庫(kù)，具體可以拆解成兩個(gè)核心問(wèn)題：我應(yīng)該生成什么樣的內(nèi)容？我要在哪些環(huán)節(jié)影響 AI ？

我就問(wèn)了問(wèn)知乎的朋友，有沒有什么辦法讓品牌的 GEO 營(yíng)銷更有章法？結(jié)果發(fā)現(xiàn)知乎內(nèi)部其實(shí)形成了一套以內(nèi)容為核心，優(yōu)化品牌營(yíng)銷效果的方法論。

關(guān)于生產(chǎn)什么樣的內(nèi)容，核心就是一句話：構(gòu)建知識(shí)實(shí)體（Knowledge Entities）并主導(dǎo)相關(guān)問(wèn)題（Questions）的答案。

以前 SEO 的做法，圍繞核心關(guān)鍵詞（如“降噪耳機(jī)”）和長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞（如“最適合旅行的降噪耳機(jī)”）制作內(nèi)容和落地頁(yè)?，F(xiàn)在，需要將你的品牌、產(chǎn)品和服務(wù)定義為一個(gè)清晰的“實(shí)體”。你需要用準(zhǔn)確、一致、互相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)告訴 AI：

• 你是誰(shuí)？ (品牌實(shí)體：Bose)

• 你做什么？ (產(chǎn)品實(shí)體：QuietComfort Ultra Headphones)

• 你有什么特點(diǎn)？ (屬性：沉浸式音頻、消噪技術(shù)、續(xù)航 24 小時(shí)、藍(lán)牙 5.3)

• 你和別人有什么關(guān)系？ (對(duì)比：與 Sony WH-1000XM5 的比較)

• 人們?nèi)绾卧u(píng)價(jià)你？ (評(píng)價(jià)：權(quán)威評(píng)測(cè)網(wǎng)站的評(píng)分、用戶反饋)

這就像把你的品牌信息從零散的詞典升級(jí)為一本結(jié)構(gòu)化的百科全書。讓AI可以輕松抓取并構(gòu)建對(duì)你品牌的完整認(rèn)知。

過(guò)去 SEO 是挖掘和擴(kuò)展關(guān)鍵詞列表，覆蓋所有可能的搜索詞?，F(xiàn)在，你需要預(yù)測(cè)并主導(dǎo)用戶可能向AI提出的所有問(wèn)題。AI 的本質(zhì)是問(wèn)答機(jī)，所以你的內(nèi)容必須是最佳答案。

• 信息類問(wèn)題： “降噪耳機(jī)的工作原理是什么？”

• 比較類問(wèn)題： “Bose QC Ultra 和 AirPods Max 哪個(gè)更適合通勤？”

• 推薦類問(wèn)題： “3000 元以內(nèi)最好的降噪耳機(jī)推薦？”

• 操作類問(wèn)題： “如何重置我的 Bose 耳機(jī)？”

建立一個(gè)品牌的“FAQ 知識(shí)庫(kù)”，但要遠(yuǎn)超基礎(chǔ) FAQ。內(nèi)容要專業(yè)、深入、詳盡，并用自然、對(duì)話式的語(yǔ)言來(lái)撰寫，直接回答這些潛在問(wèn)題。

有了這個(gè)內(nèi)容思維，就有了塑造 AI 的前提條件。

但真正要達(dá)到事半功倍的效果，品牌還需要在從上游生產(chǎn)到下游分發(fā)全鏈路影響 AI，通過(guò)專業(yè)的人，構(gòu)建專業(yè)的知識(shí)庫(kù)，延伸出更廣泛的口碑。

AI 模型天生被設(shè)計(jì)為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、尋求共識(shí)和信任權(quán)威。它會(huì)優(yōu)先引用那些它認(rèn)為最可信的來(lái)源。所以，你需要投資高質(zhì)量的原創(chuàng)內(nèi)容、與專業(yè)的人合作，讓 AI 在全網(wǎng)抓取信息時(shí)，認(rèn)為你就是這個(gè)領(lǐng)域的權(quán)威。

說(shuō)到專業(yè)的人，看看知乎就知道什么叫專業(yè)了。知乎的創(chuàng)作者分為 5 個(gè)等級(jí)，不同的等級(jí)影響著他們公域流量和模型引用的權(quán)重。

品牌想要提升品牌影響力，就需要讓品牌（比如機(jī)構(gòu)號(hào)）和品牌的專家（比如研發(fā)員、科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師等等）角色加入到知乎，生產(chǎn)專業(yè)的內(nèi)容，提升信源的專業(yè)性和可信度。

再說(shuō)說(shuō)品牌如何用好專業(yè)的知識(shí)庫(kù)。一方面，通過(guò)那些專業(yè)創(chuàng)作者挖掘品牌的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，從專業(yè)的角度出發(fā)，生產(chǎn)科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)且有技術(shù)含量的內(nèi)容，讓每一條信息更具說(shuō)服力。

另一方面，還要從不同維度構(gòu)建專業(yè)內(nèi)容，提供解決問(wèn)題的答案，覆蓋更多的場(chǎng)景。

同樣是洗衣機(jī)，小天鵝的「小烏梅高端系列」在知乎上的內(nèi)容就超級(jí)多元。

無(wú)論是銷量（如何看待小天鵝高端線爆火？）、外觀設(shè)計(jì)（如何評(píng)價(jià)小天鵝最近幾年的外觀設(shè)計(jì)？），還是使用場(chǎng)景（有哪些適合年輕單身人士用的洗衣機(jī)？），都有人專業(yè)解答。

這種多維包抄的思路，讓 AI 在回答洗衣機(jī)問(wèn)題時(shí)，必然繞不開他們的內(nèi)容，從而塑造出品牌的正面形象。

除了專業(yè)的基礎(chǔ)內(nèi)容、多元場(chǎng)景的解讀，來(lái)自真實(shí)用戶的口碑和反饋也同樣重要，也就是所謂的 KOC 的內(nèi)容。品牌通過(guò)布局 KOC 內(nèi)容能夠延伸出更廣泛的口碑，將內(nèi)容的影響力無(wú)限放大。

就比如你是一個(gè)掃地機(jī)器人品牌，你想要大模型更理解你，除了要布局各種硬核的解讀內(nèi)容，還需要廣撒網(wǎng)，讓大模型聽到用戶的真實(shí)反饋。

比如有房一族就會(huì)說(shuō)：

我家 125 平用 XX 掃地機(jī)器人明顯吸力大，清潔得更干凈...

再比如寶媽群體會(huì)說(shuō)：

家里有 3 歲小孩吃飯如打仗，米飯菜湯撒了一地， XX 掃地機(jī)器人可以完美解決...

這些真實(shí)的聲音呈現(xiàn)在 AI 答案里就會(huì)變成：

XX 掃地機(jī)器人，吸力強(qiáng) XX 倍，100 平以上戶型、幼兒家庭口碑好...

品牌在知乎通過(guò)一套「專家生產(chǎn)硬核內(nèi)容打底+多場(chǎng)景內(nèi)容覆蓋+真實(shí)用戶口碑?dāng)U散」組合拳，能夠激發(fā)品牌對(duì) AI 語(yǔ)料的影響力。

vivo X200 系列產(chǎn)品就在知乎上生產(chǎn)結(jié)構(gòu)化內(nèi)容、搭建知識(shí)庫(kù)，和行業(yè)專家、從業(yè)者共創(chuàng)內(nèi)容獲取行業(yè)背書。

其實(shí)真正高明的品牌已經(jīng)不滿足于被動(dòng)地當(dāng) AI 的答案，而是早早找到自己的戰(zhàn)略伙伴，塑造品牌在 AI 時(shí)代的影響力。

04

GEO 時(shí)代的到來(lái)，讓消費(fèi)決策的邏輯發(fā)生了徹底的改變，同時(shí)也讓平臺(tái)和品牌站到了一個(gè)全新的起點(diǎn)。

以前大家一直說(shuō)內(nèi)容公司難賺錢，尤其是做專業(yè)內(nèi)容的公司更難賺錢，前段時(shí)間我就發(fā)現(xiàn)成立 14 年的知乎，已經(jīng)在 AI 時(shí)代開始賺錢了——到 2025 年第一季度，知乎已經(jīng)連續(xù)兩季度實(shí)現(xiàn)盈利，正好和 AI 爆發(fā)的時(shí)間節(jié)奏暗合。

我一直覺得 AI 越發(fā)展，人越是需要聚焦、專業(yè)，去做 AI 做不了的事。知乎創(chuàng)始人、CEO 周源說(shuō)的這句我也很認(rèn)同：“專業(yè)的影響力答主和可信內(nèi)容品牌，在 AIGC 泛濫的時(shí)代，無(wú)疑是最重要的資產(chǎn)。”

長(zhǎng)期積累的深度 UGC 和 PGC 內(nèi)容、專業(yè)權(quán)威的社區(qū)氛圍，以及已被大模型驗(yàn)證的引源價(jià)值，使得知乎這樣的內(nèi)容平臺(tái)，在 AI 時(shí)代具備了“彎道超車”的潛力。

過(guò)去的科技再發(fā)展，解放的是物質(zhì)層面的生產(chǎn)力，汽車取代了馬車，洗衣機(jī)、洗碗機(jī)解放了家庭婦女，清潔的新能源取代了高污染的舊能源。

但 AI 是一次徹徹底底的、思維層面的生產(chǎn)力解放，文字、符號(hào)、圖像——構(gòu)成品牌非常重要的元素，生產(chǎn)不再依賴于人，這些變化正在重構(gòu)我們做品牌的方式。

了解 AI 、擁抱 AI ，甚至用更適應(yīng) AI 的方式做品牌，這是未來(lái)每個(gè)品牌都要學(xué)的必修課。面對(duì)滾滾而來(lái)的時(shí)代車輪，悲觀是一種情緒，樂(lè)觀則是一種思路。在學(xué)習(xí) AI 的路上，我和你們一起成長(zhǎng)。

作者 | 小水井

編輯 | 刀姐doris

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