你有沒有想過，Google 稱霸二十年的時(shí)代可能真的要結(jié)束了？當(dāng)我看到 HubSpot 全球增長與付費(fèi)廣告高級總監(jiān) Aja Frost 在 GROW EUROPE 2025 大會(huì)上分享的數(shù)據(jù)時(shí)，我被深深震撼了。她直接拋出了一個(gè)驚人的預(yù)測：到 2028 年，大部分 answer engine（答案引擎）流量將來自 ChatGPT，而不是 Google。這不是什么小調(diào)整，而是一場徹底的范式轉(zhuǎn)變。想想看，那些我們一直習(xí)以為常的核心概念——SEO 關(guān)鍵詞優(yōu)化、backlinks（反向鏈接）、Google 排名，甚至整個(gè)搜索引擎營銷的邏輯——都在因?yàn)?AI agent 驅(qū)動(dòng)的答案引擎而被重新定義。

這讓我開始重新思考一個(gè)根本問題：當(dāng)用戶不再通過搜索引擎點(diǎn)擊進(jìn)入你的網(wǎng)站，而是直接在 ChatGPT、Claude 或 Google 的 AI Overview 中獲得答案時(shí)，品牌應(yīng)該如何獲取流量？更關(guān)鍵的是，如何讓 AI 在回答問題時(shí)主動(dòng)推薦你的產(chǎn)品？HubSpot 作為全球領(lǐng)先的 CRM 平臺(tái)，已經(jīng)在這個(gè)新戰(zhàn)場上取得了顯著成果。他們現(xiàn)在是 answer engines 中可見度最高的 CRM 品牌，超越了所有競爭對手。而他們的策略，正是我想在這篇文章中深入探討的核心內(nèi)容。

我自己的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，會(huì)跟我一塊來做海外產(chǎn)品和市場運(yùn)營增長，全職需要有過往海外AI產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，實(shí)習(xí)的話需是留學(xué)背景，英文流利。需要杭州線下，不支持遠(yuǎn)程。感興趣的歡迎掃碼投遞簡歷：

流量來源的根本性轉(zhuǎn)變

Aja Frost 在演講中分享了一組讓我印象深刻的數(shù)據(jù)變化。三年前，HubSpot 的頂部漏斗需求主要來自教育性內(nèi)容，比如他們著名的博客文章。當(dāng)時(shí)這些內(nèi)容驅(qū)動(dòng)了大部分流量，剩余部分則來自付費(fèi)渠道和以人為中心的內(nèi)容，比如 HubSpot Academy 的課程。但到了 2025 年，情況發(fā)生了翻天覆地的變化?，F(xiàn)在，以人為中心的內(nèi)容占據(jù)了需求的主要部分，HubSpot 每個(gè)月在其媒體網(wǎng)絡(luò)上獲得 3500 萬到 4000 萬次互動(dòng)。而教育性內(nèi)容僅占需求的 28%。

這種轉(zhuǎn)變背后的原因很清晰：Google 的 AI 生成摘要正在大量截取教育性流量?，F(xiàn)在，AI Overview 出現(xiàn)在近 60% 的搜索結(jié)果中，而當(dāng)它們出現(xiàn)時(shí)，點(diǎn)擊率會(huì)直接減半。Google 不再把用戶送到其他網(wǎng)站，而是把他們留在 Google 上。這對于依賴 SEO 流量的品牌來說是一個(gè)巨大的沖擊。更重要的是，買家行為本身也發(fā)生了根本性改變。

我認(rèn)為這個(gè)變化比表面上看起來更深刻。過去，用戶會(huì)在 Google 上搜索問題，點(diǎn)擊多個(gè)鏈接，閱讀不同的文章，然后形成自己的判斷?，F(xiàn)在呢？超過 50% 的買家表示他們正在使用 AI 來做購買決策。他們會(huì)先用 ChatGPT 或其他 AI 工具獲得一份候選清單，然后轉(zhuǎn)向其他人——觀看 YouTube 視頻、閱讀 G2 或 Capterra 上的評論、瀏覽社交媒體上的評論。等到他們真正訪問供應(yīng)商網(wǎng)站時(shí)，他們已經(jīng)非常了解情況了，對自己的選擇也有了很強(qiáng)的信心。

Aja 分享的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了這一點(diǎn)：這些通過 AI 了解品牌的訪客，轉(zhuǎn)化率是傳統(tǒng)訪客的三倍多，決策時(shí)間更短，產(chǎn)生的收入也更高。這是一個(gè)三贏的局面。這意味著我們能從 answer engines 獲得的流量，不僅會(huì)成為最主要的需求來源之一，而且價(jià)值極高。這徹底改變了我對流量質(zhì)量的認(rèn)知。以前我們總是追求流量數(shù)量，現(xiàn)在看來，從 AI 渠道來的流量雖然可能數(shù)量少一些，但質(zhì)量和轉(zhuǎn)化率卻高得多。

什么是 AEO 以及為什么它如此重要

這就引出了一個(gè)新概念：AEO，即 Answer Engine Optimization（答案引擎優(yōu)化）。Aja 將其定義為"你可以用來最大化品牌在 answer engines 中可見度的內(nèi)容、技術(shù)和站外策略"。AEO 屬于 HubSpot 的 Loop Marketing Framework（循環(huán)營銷框架）中的 amplify（放大）階段。

在深入了解 HubSpot 的具體策略之前，我覺得有必要理解 answer engines 是如何生成答案的。Aja 介紹了兩個(gè)關(guān)鍵概念。第一個(gè)叫做 query fan out（查詢扇出）。當(dāng)有人在 ChatGPT 上問一個(gè)問題時(shí)，AI 不會(huì)只回答那一個(gè)問題。它會(huì)把這個(gè)問題拆分成一堆子問題，然后去找到所有這些具體問題的答案，最后合成一個(gè)綜合回復(fù)。

舉個(gè)例子，如果有人問"Grow 大會(huì)后去哪里好"，AI 會(huì)把它拆分成：Westminster 地區(qū)不收 22 英鎊一杯馬提尼的酒吧、如何不尷尬地偶遇 Grow 演講嘉賓、Westminster 最佳深夜美食、不會(huì)讓你第二天難受的醉酒后食物等等子問題。然后它會(huì)分別找到這些問題的答案，整合成一個(gè)完整的回復(fù)。這個(gè)概念對于內(nèi)容創(chuàng)作者來說非常重要，因?yàn)檫@意味著你需要回答的不只是表面問題，還要覆蓋所有相關(guān)的子問題。

第二個(gè)概念是 memory（記憶）。每次你問問題時(shí)，AI 都會(huì)考慮大量關(guān)于你的額外信息，比如你之前問過的所有問題、你點(diǎn)擊過的內(nèi)容、你的郵件、你的 Google Drive 文件、你連接到 Claude 或 ChatGPT 的任何工具，比如 Asana 或 HubSpot。這意味著 AI 生成的每個(gè)回復(fù)都是高度個(gè)性化的。這也是為什么傳統(tǒng)的 SEO 思維在這里不再適用。過去我們優(yōu)化內(nèi)容是為了讓所有人看到同樣的搜索結(jié)果，但現(xiàn)在每個(gè)人得到的 AI 回復(fù)都可能完全不同。

我認(rèn)為這兩個(gè)概念揭示了一個(gè)更深層的真相：在 AI 時(shí)代，內(nèi)容策略需要從"覆蓋關(guān)鍵詞"轉(zhuǎn)向"回答具體問題"。而且這些問題需要非常具體，針對特定的用戶角色和場景。這種轉(zhuǎn)變對內(nèi)容團(tuán)隊(duì)的要求完全不同了。

HubSpot 的內(nèi)容策略：從寬泛指南到精準(zhǔn)答案

Aja 給出了一個(gè)非常簡單但有力的策略建議：停止發(fā)布"終極指南"類型的內(nèi)容，開始發(fā)布針對買家具體問題的精確答案。在 AI 時(shí)代，broad educational content（寬泛的教育性內(nèi)容）已經(jīng)完全商品化了。對于你過去發(fā)布的每一篇 101 指南，你現(xiàn)在需要?jiǎng)?chuàng)建 10 篇高度聚焦的內(nèi)容，每篇回答一個(gè)針對特定角色的具體問題。

但從哪里開始呢？HubSpot 開發(fā)了一個(gè)非常直接的流程來確定應(yīng)該為誰創(chuàng)作內(nèi)容、圍繞什么主題創(chuàng)作。這個(gè)流程從一個(gè) 3x4 的表格開始。你需要為每個(gè)產(chǎn)品創(chuàng)建一個(gè) 3x4 表格。頂部列出你的買家角色，越具體越好。不要用"營銷經(jīng)理 Margaret"這樣的泛泛稱呼，而要用"200 人物流公司的營銷經(jīng)理 Margaret"。因?yàn)?AI 的回復(fù)是高度情境化的，你思考可見度和內(nèi)容的方式也需要高度情境化。

然后在表格左側(cè)列出買家旅程的各個(gè)階段，在每個(gè)單元格中填入該角色在該階段關(guān)于該產(chǎn)品會(huì)問的高意向問題。在 HubSpot，他們一開始為 Sales Hub、Marketing Hub、Service Hub 分別創(chuàng)建了表格，現(xiàn)在他們已經(jīng)創(chuàng)建了足夠多的內(nèi)容，甚至深入到了功能層面的表格。

這個(gè)方法讓我想到，過去我們做內(nèi)容規(guī)劃時(shí)往往是從產(chǎn)品功能出發(fā)，想著如何介紹這個(gè)功能、那個(gè)特性。但 HubSpot 的方法完全反過來了，是從用戶問題出發(fā)。這種思維轉(zhuǎn)變看似簡單，實(shí)際上需要團(tuán)隊(duì)在認(rèn)知上做一個(gè)徹底的調(diào)整。你不再是在"推銷"功能，而是在"回答"問題。而當(dāng)你真正回答了用戶的問題時(shí)，產(chǎn)品推薦自然就水到渠成了。

但如何填充這些表格呢？如何知道人們實(shí)際在 AI 中問什么問題？Aja 介紹了三種方法，而且你需要同時(shí)使用所有這些方法。第一種是從 Ahrefs、Semrush、Search Console 等工具中提取關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)。你可能會(huì)想，為什么在講 AEO 時(shí)還要談?wù)撽P(guān)鍵詞研究工具？這是因?yàn)槲覀兡壳斑€沒有來自 answer engines 的提示數(shù)據(jù)和搜索量，在獲得這些數(shù)據(jù)之前，關(guān)鍵詞研究是了解受眾關(guān)心什么的最佳替代方案。

第二種方法是使用 Meltwater 或 Common Room 這樣的社交聆聽工具，從 Quora、Reddit、YouTube、Instagram 等平臺(tái)提取問題。你的買家已經(jīng)在這些地方以問題的格式提問了，所以這些是了解人們在 AI 中會(huì)問什么問題的最佳線索。第三種方法是挖掘聊天記錄和銷售電話。從 CRM 中提取這些信息，如果沒有這些記錄，就直接和銷售及客戶成功團(tuán)隊(duì)交流，問他們客戶在問什么問題。這些是你的最高意向問題，因此最重要。

我特別認(rèn)同這第三種方法。很多時(shí)候，營銷團(tuán)隊(duì)和銷售團(tuán)隊(duì)之間存在信息孤島。銷售團(tuán)隊(duì)每天都在和客戶對話，他們最清楚客戶真正關(guān)心什么、擔(dān)心什么、疑惑什么。如果能把這些一線的真實(shí)問題整理出來，那將是最有價(jià)值的內(nèi)容素材來源。我覺得這不僅是一個(gè)內(nèi)容策略，更是一個(gè)組織協(xié)作的問題。

收集完所有這些數(shù)據(jù)后，你需要給這些問題打標(biāo)簽，按照漏斗階段進(jìn)行分類和格式化。Aja 強(qiáng)烈建議創(chuàng)建一個(gè) ChatGPT 或 Claude 項(xiàng)目來完成這項(xiàng)工作，使用一個(gè)非常直接的框架：awareness（認(rèn)知）階段的問題看起來像"如何做 X"、"做 Y 的最佳方式是什么"這樣的非品牌問題；consideration（考慮）階段的問題是"ABC 的最佳工具"、"XYZ 的頂級解決方案"；evaluation（評估）階段的問題會(huì)直接對比多個(gè)選項(xiàng)；decision（決策）階段的問題則會(huì)問某個(gè)特定產(chǎn)品或服務(wù)能否完成某個(gè)特定任務(wù)。

如何優(yōu)化內(nèi)容以提高在 AI 中的可見度

確定了要?jiǎng)?chuàng)作的問題后，下一步是弄清楚你的品牌在這些回復(fù)中的表現(xiàn)如何，更重要的是，在哪些地方?jīng)]有出現(xiàn)。2024 年 3 月，Aja 和她的團(tuán)隊(duì)推出了 HubSpot 的 AEO Grader，幫助品牌了解這一點(diǎn)。這個(gè)工具完全免費(fèi)，最近還新增了五種語言支持。但要更深入地了解，可以使用 Xfunnel 這樣的工具。HubSpot 上周剛宣布收購了 Xfunnel，這個(gè)工具非常強(qiáng)大，因?yàn)樗茱@示你在所有主要 answer engines 中針對每個(gè)問題的可見度。

一旦識別出你品牌的可見度缺口，就可以開始創(chuàng)建實(shí)際內(nèi)容了。這就是 AEO 真正開始與傳統(tǒng) SEO 分道揚(yáng)鑣的地方。Aja 舉了一個(gè)假設(shè)的例子：HubSpot 在認(rèn)知階段存在一個(gè)缺口，"作為銷售代表，我完全不知道哪些線索值得跟進(jìn)。我有什么選擇？"在過去，我們會(huì)創(chuàng)建一個(gè)線索評分指南，為 Google 優(yōu)化它，放上一個(gè)電子書 CTA，然后就算完事了。

但如果你記得幾分鐘前提到的 query fan out 概念，要在 answer engines 中作為推薦出現(xiàn)，我們需要?jiǎng)?chuàng)建超具體的內(nèi)容來回答每個(gè)子問題。HubSpot 的團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)內(nèi)部工具來提取 answer engines 將查詢拆分成的確切子問題。你也可以使用 Mike King 的 Cuporia 或 Dian 的 fanout tool，這些都是免費(fèi)工具，工作原理相同。它們會(huì)接受一個(gè)查詢，然后給你一個(gè)結(jié)構(gòu)化的相關(guān)子問題分解。這些正是 AI 在綜合回復(fù)時(shí)尋找答案的問題。

關(guān)于如何有效優(yōu)先處理銷售線索的問題會(huì)分解成一系列子問題，我們需要確保頁面能夠回答所有這些問題。這就引出了下一步：創(chuàng)建為 answer engines 結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容。Aja 分享了 HubSpot 學(xué)到并實(shí)施的最佳實(shí)踐，她把這些都?xì)w類為 technical tactics（技術(shù)策略），因?yàn)樗鼈兌缄P(guān)于頁面的結(jié)構(gòu)。

第一條最佳實(shí)踐：把答案放在最前面。第一句話應(yīng)該完整回答主要問題，因?yàn)?answer engines 正在尋找快速驗(yàn)證它們找對了地方。例如："優(yōu)先處理銷售線索的最有效方法是使用一個(gè)基于契合度和參與度對聯(lián)系人進(jìn)行排名的線索評分系統(tǒng)。"答案沒有被埋藏，直接明了。

第二條：頁面應(yīng)該深入一層。這意味著用兩到三個(gè)短段落展開你的答案，提供背景、定義、方法論。這會(huì)向 answer engines 表明你的答案是可信且完整的。我認(rèn)為這一點(diǎn)特別重要，因?yàn)楹芏鄡?nèi)容創(chuàng)作者習(xí)慣了寫長篇大論，但在 AI 時(shí)代，簡潔和結(jié)構(gòu)化比長度更重要。

第三條：全文引用原始數(shù)據(jù)。Answer engines 正在尋找可引用的全新信息，你可以通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)和案例研究來提供。這不需要來自昂貴的調(diào)查。Aja 說，每次她談到原始研究時(shí)，人們都會(huì)露出奇怪的表情，擔(dān)心預(yù)算不夠。但其實(shí)你可以使用你的 CRM，和客戶成功及銷售團(tuán)隊(duì)交流以獲得原始見解。HubSpot 的 CMO Kip Bodner 就是通過與營銷和銷售團(tuán)隊(duì)交流，了解到他們?nèi)绾胃倪M(jìn)自己的線索評分系統(tǒng)的。這是一個(gè)成本很低的原始見解。

第四條：包含 FAQ。在每個(gè)頁面底部，你要回答至少三個(gè)子問題，每個(gè)都有自己的迷你直接答案和簡短解釋。用 H3 或 H4 標(biāo)題格式化每個(gè)問題，目標(biāo)是讓 AI 能夠輕松找到并提取它。這些 FAQ 也是優(yōu)化扇出查詢的好方法，你基本上可以一次性解決三到四個(gè)子問題。

第五條：大量添加結(jié)構(gòu)。Answer engines 是懶惰的讀者。這有點(diǎn)像我說我讀了一篇文章，但實(shí)際上我只是看了一個(gè) TikTok 視頻。所以你要讓內(nèi)容盡可能容易理解，使用項(xiàng)目符號、超明確的標(biāo)題、表格、結(jié)構(gòu)化列表，任何東西都行，就是不要有大段文字墻。

第六條：確保每個(gè)部分都能獨(dú)立存在。Answer engines 實(shí)際上不是在讀頁面，而是在讀 passages（段落）。這叫做 chunking（分塊），這確實(shí)是技術(shù)術(shù)語。這意味著每個(gè)部分都需要有意義，即使 AI 沒有讀過前后的部分。這又回到了懶惰讀者的概念。Aja 給了一個(gè)反例，來自紐約時(shí)報(bào)。文章中有一句話："只要你中間有那個(gè)脆脆的東西，知道怎么折疊它，你可以往里面放任何東西。"如果人類都很難理解 Mr. Strawmire 在沒有上下文的情況下在說什么，answer engine 肯定更無法理解。所以當(dāng)你創(chuàng)建或?qū)彶閮?nèi)容時(shí)，要進(jìn)行"Taco Bell 測試"，確保每個(gè)部分都能獨(dú)立存在。

最后一條，也是最重要的一條：把每個(gè)要點(diǎn)都與產(chǎn)品聯(lián)系起來。你需要向 answer engine 強(qiáng)化為什么你的產(chǎn)品與主題相關(guān)，這樣它才知道應(yīng)該推薦你。如果你只是給 answer engines 提供教育性和原始見解，而不把這些見解與你的產(chǎn)品聯(lián)系起來，你只是讓它們變得更聰明，而沒有強(qiáng)化為什么那個(gè)概念與你的品牌相關(guān)，因此為什么應(yīng)該推薦你。

這一點(diǎn)讓我深有感觸。很多內(nèi)容營銷人員害怕在內(nèi)容中提及產(chǎn)品，擔(dān)心顯得太過推銷。但在 AI 時(shí)代，這種擔(dān)心是完全錯(cuò)位的。如果你不告訴 AI 你的產(chǎn)品如何解決這個(gè)問題，AI 怎么可能推薦你呢？這是一個(gè)一二組合拳：這是一些好內(nèi)容來吸引你的注意，這是為什么這個(gè)主題與我的產(chǎn)品能做的事情深度相關(guān)。你應(yīng)該在每個(gè)段落或每隔一個(gè)段落就有一個(gè)產(chǎn)品引用，就是這么多。

建立 AI 時(shí)代的品牌權(quán)威

最后但同樣重要的是，讓我們談?wù)勅绾卧诰€建立權(quán)威，這是你的站外策略。當(dāng)這還是 Google 的游戲時(shí)，backlinks（反向鏈接）是增長網(wǎng)站權(quán)威的最重要方式。但 answer engines 并不太在乎反向鏈接，它們在乎的是 mentions（提及）。你的品牌是否在 Reddit、LinkedIn、評論網(wǎng)站上獲得正面提及？

HubSpot 自從開始這個(gè)策略以來，已經(jīng)產(chǎn)生了成千上萬的提及。他們從 answer engines 在回答優(yōu)先問題時(shí)已經(jīng)鏈接到的網(wǎng)站開始，特別是那些 HubSpot 應(yīng)該可見但實(shí)際上不可見的網(wǎng)站。你可以使用 Xfunnel 來做這件事。在一個(gè)例子中，我們可以看到 HubSpot 在一篇被引用 14 次的 Tavo Q 文章中被提及。很好。但在另一篇同樣有 14 次引用的有用 AI 文章中卻沒有被提及。這就成為了他們外聯(lián)團(tuán)隊(duì)的優(yōu)先事項(xiàng)。

在被引用的來源中獲得正面品牌提及看起來很像經(jīng)典的 link building（鏈接建設(shè)）：發(fā)布客座文章、被納入綜述文章、詢問網(wǎng)站是否愿意更新現(xiàn)有文章以包含你。但與過去不同的是，我們不在乎那個(gè)提及是否有超鏈接。我們非常在乎 HubSpot 產(chǎn)品是如何被描述的。提及需要整合我們的信息傳遞，這樣 answer engines 才能學(xué)習(xí)我們的定位。

第三步是利用 social proof（社會(huì)證明）。這意味著像 G2、Capterra、TrustRadius 這樣的評論平臺(tái)。它們在 answer engine 回復(fù)中非常有粘性。Answer engines 喜歡 UGC（用戶生成內(nèi)容）。增加你在這些平臺(tái)上的存在感，特別是具體的功能贊揚(yáng)，可以真正塑造 AI 如何描述你的產(chǎn)品。

最后但同樣重要的是，通過與 YouTubers、newsletter 作者、LinkedIn 思想領(lǐng)袖合作來播種以人為中心的渠道，這樣他們的內(nèi)容就會(huì)在上下文中包含你的產(chǎn)品。這真是一舉兩得。你可以在買家所在的地方和 AI 正在查看和訓(xùn)練的地方遇到他們。目標(biāo)是當(dāng) AI 模型四處查看決定推薦什么時(shí)，它們不斷碰到你的品牌出現(xiàn)在權(quán)威的、高上下文的提及中。

我必須承認(rèn)，Aja 把這些都放在一張幻燈片上讓它看起來快速簡單，但不要誤解，這是大量的工作。正如她提到的，HubSpot 有一個(gè)全職團(tuán)隊(duì)專門致力于這項(xiàng)工作，而大多數(shù)公司沒有。所以如果你只能選擇一個(gè)地方開始，識別你可以影響的 AI 引用對大多數(shù)公司來說是最容易摘到的果實(shí)。

如何衡量 AEO 的成功

在傳統(tǒng) SEO 中，你會(huì)跟蹤排名、自然訪問量、點(diǎn)擊率。我們?nèi)栽诟櫵羞@些東西,但我們有一個(gè)全新的 AI 時(shí)代搜索記分卡。在這個(gè)世界里，我們還在跟蹤 AI visibility（AI 可見度），即對于我們關(guān)心的每個(gè)查詢，在我們關(guān)心的引擎上，我們是否被推薦。我們在看 AI share of voice（AI 話語權(quán)份額），在所有提到解決方案的 AI 回復(fù)中，HubSpot 被提名的頻率與競爭對手相比如何。

這真的很重要。這告訴我們隨著時(shí)間推移，我們是在獲得還是失去推薦份額。Aja 提到，在 9 月和 10 月，ChatGPT 調(diào)低了品牌可見度的撥盤，這意味著各個(gè)品牌普遍被推薦的次數(shù)減少了。如果你只看可見度，你會(huì)很驚慌，會(huì)說"哇，我們剛才做了什么？出了什么問題？"但如果你把可見度和話語權(quán)份額一起看，你就知道，好的，我們的話語權(quán)份額保持不變，可見度下降了，這是平臺(tái)做的事情。

第三個(gè)指標(biāo)是 AI citations（AI 引用）。AI 使用你的網(wǎng)站內(nèi)容回答問題的頻率有多高？可見度是北極星指標(biāo)，因?yàn)榭梢姸茸罱K會(huì)影響轉(zhuǎn)化，無論有人是立即訪問你的網(wǎng)站，還是 5 天后或 15 天后訪問。但 AI 引用也很重要，因?yàn)?HubSpot 看到的是，當(dāng) answer engine 引用他們的內(nèi)容而不是別人的內(nèi)容時(shí),他們被更積極地推薦，并且在引用中排名更靠前，這很有道理。我們總是會(huì)說自己最好的話。但如果你在乎擁有來源，而你確實(shí)在乎，那你就在乎引用。

最后但同樣重要的是，我們有 AI referral demand（AI 推薦需求）。你是否看到來自首先在 AI 回復(fù)中遇到你的人的訪問、轉(zhuǎn)化和銷售？Aja 坦誠地說，這很難跟蹤，因?yàn)榇蠖鄶?shù)人不會(huì)直接從 LLM 跳轉(zhuǎn)到你的網(wǎng)站，這就是為什么她建議實(shí)施類似購買后結(jié)賬調(diào)查這樣的東西。一個(gè)非常簡單的回歸基礎(chǔ)："你是如何聽說我們的？"Answer engines 從上季度開始也成為了 HubSpot 中的一個(gè)推薦來源。

Aja 分享的最后數(shù)據(jù)讓我印象深刻：自從在 HubSpot 推出 AEO 策略以來，他們在其領(lǐng)域獲得了最高的話語權(quán)份額，引用提高了 433%，需求增長了近 2000%。她堅(jiān)信其他公司也能獲得這樣的結(jié)果。到 2028 年 1 月時(shí)，你的品牌將在 answer engines 中占據(jù)主導(dǎo)地位，因?yàn)樗鼈儗⒊蔀橹饕男枨髞碓础?/p>

我對 AEO 未來的深度思考

在研究 HubSpot 的 AEO 策略后，我產(chǎn)生了一些更深層次的思考。首先是關(guān)于內(nèi)容所有權(quán)的問題。在傳統(tǒng) SEO 時(shí)代，用戶點(diǎn)擊搜索結(jié)果會(huì)來到你的網(wǎng)站，你擁有完整的用戶體驗(yàn)控制權(quán)。但在 AEO 時(shí)代，AI 直接給出答案，用戶可能永遠(yuǎn)不會(huì)訪問你的網(wǎng)站。這意味著什么？意味著品牌需要重新思考內(nèi)容的價(jià)值定位。

我認(rèn)為，未來的內(nèi)容會(huì)分為兩類：一類是"種子內(nèi)容"，專門用來被 AI 引用和推薦，目的是建立品牌認(rèn)知和權(quán)威性；另一類是"轉(zhuǎn)化內(nèi)容"，當(dāng)用戶因?yàn)?AI 推薦而產(chǎn)生興趣后，用來完成轉(zhuǎn)化的深度內(nèi)容。這兩類內(nèi)容的創(chuàng)作邏輯完全不同。種子內(nèi)容需要高度結(jié)構(gòu)化、易于被 AI 理解和提取，而轉(zhuǎn)化內(nèi)容需要情感化、個(gè)性化，能夠建立深度連接。

其次是關(guān)于數(shù)據(jù)歸因的挑戰(zhàn)。Aja Frost 在演講中坦誠地說，追蹤 AI 推薦帶來的轉(zhuǎn)化非常困難，因?yàn)橛脩舨粫?huì)直接從 LLM（大語言模型）跳轉(zhuǎn)到你的網(wǎng)站。大多數(shù)時(shí)候，用戶可能在 ChatGPT 上了解你的品牌，幾天后在 Google 上搜索你，或者直接在社交媒體上關(guān)注你，最后才訪問你的網(wǎng)站。這種非線性的用戶旅程讓傳統(tǒng)的歸因模型完全失效。

HubSpot 的解決方案是實(shí)施購買后調(diào)查，直接問用戶"你是怎么知道我們的"。這是一個(gè)非常聰明但也很無奈的辦法。我覺得這反映了一個(gè)更大的趨勢：在 AI 時(shí)代，營銷衡量會(huì)從精確的數(shù)據(jù)追蹤回歸到更模糊但更真實(shí)的用戶反饋。我們可能需要接受這樣一個(gè)事實(shí)：并非所有營銷效果都能被精確量化，有時(shí)候你只能通過品牌提及量、市場份額變化、用戶調(diào)研等間接指標(biāo)來判斷策略是否有效。

第三個(gè)思考是關(guān)于 AI 平臺(tái)的話語權(quán)。當(dāng) ChatGPT、Claude、Perplexity 這些 answer engines 成為流量入口時(shí)，它們會(huì)擁有巨大的權(quán)力來決定哪些品牌被推薦、如何被描述。這有點(diǎn)像當(dāng)年 Google 算法更新能決定一個(gè)網(wǎng)站的生死，但更加黑箱化。Google 至少還會(huì)公布一些排名因素指南，但 AI 推薦的邏輯目前幾乎完全不透明。

從技術(shù)投入的角度看，AEO 需要持續(xù)的資源投入。HubSpot 有一個(gè)全職團(tuán)隊(duì)專門負(fù)責(zé)這項(xiàng)工作，還開發(fā)了內(nèi)部工具來提取子問題、跟蹤可見度。對于大多數(shù)中小企業(yè)來說，可能無法投入同等規(guī)模的資源。但我認(rèn)為這恰恰是機(jī)會(huì)所在?，F(xiàn)在進(jìn)入 AEO 領(lǐng)域的企業(yè)還不多，競爭遠(yuǎn)沒有 SEO 那么激烈。如果你能在 2025 年就開始布局，即使資源有限，也能搶占先機(jī)。Aja Frost 在演講中也提到，如果只能選擇一個(gè)切入點(diǎn)，那就從識別 AI 引用的內(nèi)容開始，這是大多數(shù)公司最容易摘到的低垂果實(shí)。

對于小企業(yè)和初創(chuàng)公司來說，AEO 其實(shí)是一個(gè)很好的機(jī)會(huì)，因?yàn)楦偁庍€沒有那么激烈。我的建議是，把 AEO 思維融入到日常內(nèi)容創(chuàng)作中。每次寫博客文章時(shí)，都問自己：這篇文章回答了一個(gè)具體的問題嗎？答案是否清晰明確？是否包含了原創(chuàng)數(shù)據(jù)或獨(dú)特見解？是否與我們的產(chǎn)品緊密相關(guān)？養(yǎng)成這樣的習(xí)慣后，你的內(nèi)容自然就會(huì)對 AI 友好。

同時(shí)，小企業(yè)應(yīng)該充分利用創(chuàng)始人和團(tuán)隊(duì)成員的個(gè)人品牌。在社交媒體上分享你的產(chǎn)品見解、參與行業(yè)討論、在相關(guān)社區(qū)提供有價(jià)值的建議，這些都會(huì)成為正面提及。這種方法成本低，但需要長期堅(jiān)持。記住，AI 正在互聯(lián)網(wǎng)的各個(gè)角落學(xué)習(xí)，你在任何地方留下的有價(jià)值的內(nèi)容，都可能成為它推薦你的理由。

無論企業(yè)規(guī)模如何，有幾個(gè)通用的建議。第一，建立用戶反饋循環(huán)。定期調(diào)查用戶是如何找到你的，他們在做購買決策時(shí)使用了哪些 AI 工具，他們在 AI 中看到了關(guān)于你的什么信息。這些第一手反饋比任何分析工具都寶貴。第二，關(guān)注長期價(jià)值而非短期排名。AEO 不像 SEO 那樣有明確的排名指標(biāo)可以追求，它更像是建立品牌聲譽(yù)的過程，需要耐心和持續(xù)投入。第三，保持靈活性。AI 技術(shù)和 answer engines 的生態(tài)還在快速演變中，今天有效的策略明天可能就過時(shí)了。要建立快速學(xué)習(xí)和快速迭代的能力，定期審視策略效果，及時(shí)調(diào)整方向。最后，記住人的重要性。雖然我們在討論如何優(yōu)化給 AI 看的內(nèi)容，但最終決定購買的還是人。不要為了迎合 AI 而犧牲內(nèi)容對人的價(jià)值，那樣就本末倒置了。

我還想特別強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，就是 AEO 對內(nèi)容質(zhì)量的要求其實(shí)更高了。在 SEO 時(shí)代，你可以通過大量生產(chǎn)中等質(zhì)量的內(nèi)容來獲得流量，靠數(shù)量取勝。但在 AEO 時(shí)代，AI 會(huì)從成千上萬的內(nèi)容源中挑選最準(zhǔn)確、最相關(guān)、最有價(jià)值的信息。這意味著你的內(nèi)容必須真正出色，必須提供獨(dú)特價(jià)值，才能被 AI 選中并推薦。從這個(gè)角度看，AEO 其實(shí)是在倒逼企業(yè)提升內(nèi)容質(zhì)量，回歸內(nèi)容營銷的本質(zhì)：為用戶創(chuàng)造真正的價(jià)值。

最后，我想談?wù)?AEO 對整個(gè)營銷生態(tài)的影響。如果 answer engines 真的成為主流流量來源，那么整個(gè)數(shù)字營銷的格局都會(huì)改變。廣告模式會(huì)變化，因?yàn)橛脩舨辉兕l繁訪問搜索結(jié)果頁面。內(nèi)容分發(fā)邏輯會(huì)變化，因?yàn)?AI 會(huì)根據(jù)個(gè)性化需求推送內(nèi)容，而不是簡單的關(guān)鍵詞匹配。品牌建設(shè)策略也會(huì)變化，因?yàn)槟阈枰诟鞣N渠道留下正面提及，而不僅僅是建立官網(wǎng)和社交媒體賬號。

結(jié)尾

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