前言

一位國(guó)產(chǎn)種植體品牌的市場(chǎng)負(fù)責(zé)人最近在小聚上分享了這么件事：“我們投了那么多錢做醫(yī)生教育、辦學(xué)術(shù)會(huì)議、請(qǐng)KOL背書，但經(jīng)銷商反饋說(shuō)，診所醫(yī)生現(xiàn)在選品時(shí)，會(huì)拿著AI生成的品牌對(duì)比表追問(wèn)參數(shù)差異?！?/p>

這個(gè)困惑背后，是一個(gè)正在發(fā)生的結(jié)構(gòu)性變化?！豆鹕虡I(yè)評(píng)論》在《Forget What You Know About Search. Optimize Your Brand for LLMs》一文中，提出了一個(gè)新概念——“模型份額”（Share of Model, SOM），指的是品牌在大語(yǔ)言模型推薦中被提及的頻率和顯著性。數(shù)據(jù)顯示，2024年美國(guó)假日季零售網(wǎng)站來(lái)自AI搜索推薦的流量激增1300%，58%的消費(fèi)者表示曾使用AI工具獲取產(chǎn)品推薦（2023年僅為25%）。

*圖源：《What matters to today’s consumer 2025》

在口腔行業(yè)，這種轉(zhuǎn)變帶來(lái)的影響更為復(fù)雜。它不僅改變了患者獲取信息的方式，還在重構(gòu)品牌、醫(yī)生、患者三者之間的信任關(guān)系。

以前，品牌的市場(chǎng)邏輯很清晰：影響醫(yī)生，醫(yī)生推薦患者，形成一條線性路徑?，F(xiàn)在，AI成了這條路徑中的新節(jié)點(diǎn)——它既影響患者的預(yù)期，也影響醫(yī)生的選擇。當(dāng)患者帶著AI生成的答案走進(jìn)診所，醫(yī)生的專業(yè)建議不再是唯一的信息源，而是需要與AI的推薦進(jìn)行對(duì)照、甚至對(duì)抗。

本文將以“模型份額”為切入點(diǎn)，從三個(gè)層面拆解這一變化：患者決策邏輯的轉(zhuǎn)變、品牌與醫(yī)生關(guān)系的重構(gòu)、以及行業(yè)信任體系的分化。

以下：

一、從“醫(yī)生說(shuō)”到“AI說(shuō)”

《哈佛商業(yè)評(píng)論》指出，消費(fèi)者正在從簡(jiǎn)短關(guān)鍵詞搜索，轉(zhuǎn)向更長(zhǎng)、更具對(duì)話性的查詢方式，搜索行為本身也從“查找鏈接”轉(zhuǎn)向“獲取完整答案”。在口腔醫(yī)療決策中，這種變化的影響更直接。

過(guò)去，患者在百度搜索“種植牙多少錢”，得到的是廣告堆砌和競(jìng)價(jià)排名?；颊咧肋@些不可信，所以真正的決策發(fā)生在線下——到店后聽(tīng)醫(yī)生講解、觀察診所環(huán)境、對(duì)比價(jià)格。

小紅書的“種草-拔草”機(jī)制也曾在一段時(shí)間內(nèi)影響決策路徑?；颊邥?huì)先刷“避雷帖”篩掉不靠譜的診所、醫(yī)生和品牌，再看“種草帖”尋找推薦。但近兩年，“避雷帖”和“營(yíng)銷帖”的邊界越來(lái)越模糊——有些所謂的“真實(shí)避雷”其實(shí)是競(jìng)品攻擊，有些“素人分享”背后是MCN機(jī)構(gòu)操盤——患者發(fā)現(xiàn)，連“誰(shuí)在說(shuō)真話”都需要猜測(cè)。

轉(zhuǎn)折出現(xiàn)在AI工具的普及?；颊唛_(kāi)始嘗試在豆包或DeepSeek里問(wèn)“種植體哪個(gè)品牌好”，AI直接給出結(jié)構(gòu)化答案：品牌對(duì)比表、價(jià)格區(qū)間、選擇標(biāo)準(zhǔn)。患者還沒(méi)到店，心里已經(jīng)有了一套“標(biāo)準(zhǔn)答案”。

AI搜索結(jié)果

于是診所的困境來(lái)了。如果醫(yī)生推薦的品牌恰好在AI的“推薦清單”里，患者會(huì)想：“你說(shuō)的和AI一樣，那我為什么要多花錢？”如果醫(yī)生推薦的品牌不在AI清單里，患者會(huì)質(zhì)疑：“AI都沒(méi)提到這個(gè)品牌，你為什么推薦？”

信任的默認(rèn)值發(fā)生了倒置。以前是“醫(yī)生說(shuō)的我信，除非他露出破綻”?，F(xiàn)在是“AI說(shuō)的我信，醫(yī)生得證明自己比AI更懂”。患者對(duì)“專業(yè)性”的定義也隨之改變——真正的專業(yè)性不再是“你告訴我答案”，而是“你告訴我為什么AI的答案在我這里不完全適用”。

二、下一代流量分發(fā)的鑰匙

患者的決策方式變了，品牌方的應(yīng)對(duì)也在重新調(diào)整。以前，品牌市場(chǎng)部的工作重心是“教育醫(yī)生、影響KOL、辦學(xué)術(shù)會(huì)議”——因?yàn)獒t(yī)生是決策的終點(diǎn)。但現(xiàn)在經(jīng)銷商反饋了一個(gè)新現(xiàn)象：診所醫(yī)生在選品時(shí)，會(huì)拿著AI生成的品牌對(duì)比表追問(wèn)參數(shù)差異。

品牌方面對(duì)的不只是“醫(yī)生認(rèn)可”這一關(guān)，還多了“AI認(rèn)可”這道門檻。普林斯頓大學(xué)2024年的研究顯示，通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)站內(nèi)容，可以將品牌在生成式AI響應(yīng)中的可見(jiàn)度提升40%。具體來(lái)說(shuō)，添加引用來(lái)源可以提升115.1%的可見(jiàn)度，添加統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以提升65.5%的可見(jiàn)度。

*圖源：《GEO: Generative Engine Optimization》

那些在行業(yè)媒體上持續(xù)發(fā)布臨床數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)論文、真實(shí)案例的品牌，在AI的推薦清單里排名更靠前。而那些只靠經(jīng)銷商話術(shù)和醫(yī)生回扣推動(dòng)銷售的品牌，在AI眼里“不存在”。

經(jīng)銷商的價(jià)值定位也在這個(gè)過(guò)程中被重新定義。以前核心能力是“關(guān)系+庫(kù)存+賬期”，現(xiàn)在這些不夠了。當(dāng)診所醫(yī)生說(shuō)“患者問(wèn)我為什么不用AI推薦的那個(gè)品牌”，經(jīng)銷商如果答不上來(lái)“因?yàn)槟莻€(gè)品牌在你的患者群體里返修率更高”或者“因?yàn)槟愕募夹g(shù)水平更適合用這個(gè)系統(tǒng)”，就只剩下價(jià)格戰(zhàn)這一條路。

投資人評(píng)估口腔項(xiàng)目的邏輯也在變化以前看的是“單店模型跑通了嗎、復(fù)購(gòu)率多高、能不能快速?gòu)?fù)制”。現(xiàn)在要加一條：“你的診所品牌在AI推薦體系里的位置在哪？如果患者都帶著AI答案進(jìn)店，你的轉(zhuǎn)化率還能維持嗎？”

2026年1月29日，GEO（生成式引擎優(yōu)化）概念登上A股熱搜，萬(wàn)得GEO概念指數(shù)盤中一度漲超10%。資本市場(chǎng)的反應(yīng)印證了一個(gè)判斷：當(dāng)AI成為信息入口，誰(shuí)能在AI的推薦列表里占位，誰(shuí)就掌握了下一代流量分發(fā)的鑰匙。

*圖源：同花順APP

三、為“模型份額”積累籌碼

AI的推薦依據(jù)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)里的共識(shí)，但口腔醫(yī)療恰恰是非標(biāo)準(zhǔn)化、高度依賴個(gè)體化方案的行業(yè)。當(dāng)AI給出一個(gè)治療項(xiàng)目的常見(jiàn)價(jià)格區(qū)間，而某個(gè)患者因自身?xiàng)l件復(fù)雜、需要額外處理、費(fèi)用超出AI預(yù)估的上限時(shí)，患者會(huì)認(rèn)為“診所在坑我”。

《哈佛商業(yè)評(píng)論》的文章提到，傳統(tǒng)品牌只要在相關(guān)性、品牌形象和數(shù)字?jǐn)⑹路矫嫱顿Y，也能在AI時(shí)代蓬勃發(fā)展。但文章未深入討論的是：這個(gè)矛盾會(huì)倒逼整個(gè)行業(yè)做出選擇——要么把服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化到AI能理解的程度，砍掉復(fù)雜病例、只做標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目，犧牲利潤(rùn)；要么提升患者對(duì)"個(gè)體化差異"的認(rèn)知水平，而這個(gè)成本由誰(shuí)承擔(dān)？

成本不是一次性的。當(dāng)患者心中已經(jīng)有了AI給的“標(biāo)準(zhǔn)答案”，醫(yī)生的解釋難度被放大了十倍。醫(yī)生不再是在建立信任，而是在推翻一個(gè)看起來(lái)更客觀、更權(quán)威的參照系。患者對(duì)“客觀性”的信任已經(jīng)從人轉(zhuǎn)移到了算法——AI沒(méi)有利益關(guān)聯(lián)，所以AI說(shuō)的更可信。

AI 時(shí)代品牌核心指標(biāo)對(duì)比 *圖源：《Forget What You Know About Search. Optimize Your Brand for LLMs》

這種信任轉(zhuǎn)移背后，藏著一個(gè)更深層的悖論。過(guò)去三年在行業(yè)媒體、學(xué)術(shù)期刊、患者科普平臺(tái)上發(fā)布的每一篇內(nèi)容，都在為今天的“模型份額”積累籌碼——但當(dāng)時(shí)沒(méi)人意識(shí)到這件事的戰(zhàn)略價(jià)值。從好的牙此前發(fā)布的《GEO——口腔品牌營(yíng)銷的更新議題》可以看出，GEO不僅是一場(chǎng)技術(shù)更新，更是一種權(quán)力轉(zhuǎn)移，未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)將取決于專業(yè)積累與真實(shí)回答的能力。普林斯頓大學(xué)的研究也證實(shí)：優(yōu)化內(nèi)容結(jié)構(gòu)、增加引用與數(shù)據(jù)，可以有效提升品牌在AI響應(yīng)中的可見(jiàn)度。

這些內(nèi)容沉淀不僅影響AI推薦，也在重塑患者對(duì)“什么是專業(yè)”的理解。當(dāng)AI成為患者獲取信息的第一入口，那些能夠被AI理解、被AI引用、被AI推薦的品牌和機(jī)構(gòu)，正在獲得一種新的背書——這種背書不來(lái)自醫(yī)生的權(quán)威，而來(lái)自算法的“客觀性”。

但矛盾不會(huì)自動(dòng)消解。當(dāng)患者帶著AI的答案進(jìn)店，誰(shuí)來(lái)承擔(dān)解釋成本？是診所前臺(tái)、咨詢師，還是醫(yī)生本人？這個(gè)問(wèn)題的答案，將決定接下來(lái)三年里，哪些機(jī)構(gòu)能在AI重構(gòu)的信任體系中站穩(wěn)腳跟，哪些會(huì)在“AI說(shuō)的和你說(shuō)的不一樣”這句話面前，失去患者。

所以，這算法排名固然重要，但那些算法尚未學(xué)會(huì)計(jì)算、卻最終被患者用腳投票的能力——把復(fù)雜問(wèn)題講清楚的能力，把個(gè)體化差異解釋透徹的能力——或許才是更長(zhǎng)久的護(hù)城河。

參考資料：
1.Forget What You Know About Search. Optimize Your Brand for LLMs,哈佛商業(yè)評(píng)論
2.GEO: Generative Engine Optimization,普林斯頓大學(xué)
3.GEO——口腔品牌營(yíng)銷的更新議題,好的牙

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