AI营销新趋势:品牌如何布局GEO提升认知权与转化力

微新创想:AI给品牌生意带来的改变还在继续。3·15曝光「AI投毒」乱象后,品牌做GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)的热度不降反升。今年3月底,有商学院相关负责人提到,「做GEO培训的老师根本忙不过来」。尤其教育、医药类企业对GEO投入更积极、效果也更显著,有的企业「点击率一下能翻三四倍」。

通俗来讲,GEO指的是品牌方针对豆包、Deepseek等主流生成式AI大模型的语义识别逻辑、答案生成偏好等,对品牌信息、商品内容、口碑资产进行的系统性优化动作。可对应移动互联网时期的SEO(搜索引擎优化)。品牌重视GEO,直接原因在于消费者注意力转移,消费决策的场域和链路也在发生改变。传统搜索引擎的流量在下滑,而豆包、Deepseek等AI助手的日活用户持续提升。

而且,用户与AI助手互动时,使用的不是搜索引擎善于捕捉的品类或用途等关键词,而是自然语言描述的场景、困惑、心情等非常非标、个性化的内容。而重视GEO,只是品牌应对AI给营销带来的改变的其中一个层面。AI除了是信息获取与决策入口,还是效率工具。因此GEO之外,不少品牌还在思考,如何借助AI工具做更精准的会员运营,做更标准化和高效率的导购培训与赋能,做消费者在品牌小程序、企微、门店等各种场景的高效沟通,以提高转化,建立长期信任——这才是营销更本质的东西。

现在品牌缺的不是要重视AI的意识,而是要如何行动、多大力度行动、何时行动的真实经验参考。上月底,我们在品牌全域运营服务公司零一数科举办的2026AI增长暨第七届微信生态运营增长峰会上,接触到几个品牌案例。整体上,品牌们在用AI做营销这件事上,进展差异还比较大。一些品牌停留在「用豆包写文案、作图」的阶段,一些品牌有意识做GEO,只有较少数更早、更长期致力于提升企业数字化的品牌,在做商品知识库的AI化重构,做用户画像的更细颗粒、更动态识别,甚至引入Agent做具体执行。

做让AI看得到、看得懂的内容在用AI做基础的内容创作外,GEO是不少品牌做AI营销时更先接触和尝试的领域。与品牌更熟悉的SEO相比,SEO是根据关键词占位排名,此刻在「跑步」词条下出现更多的品牌,就是会被推荐到更前面;而GEO是基于LLM大语言模型的技术原理在输出答案,LLM更看重内容的相关性和权威性,且检索范围是全域。换言之,品牌做SEO争夺的是关键词搜索结果中的排序权,核心是占领关键词;做GEO争夺的是品牌在AI生成答案中的认知权,核心是让AI看到、看懂、信任自己的内容——这是完全不同的内容生产、投放逻辑。

AI营销新趋势:品牌如何布局GEO提升认知权与转化力插图1

营销服务公司宏盟媒体中国的研究洞察业务群总监罗康莉曾总结,容易被AI引用的内容具备五个特征:结构化数据标记、跨平台一致性、权威信源背书、用户意图匹配度、以及可验证的事实陈述。她还提到,AI已经开始学习识别「商业意图过强」的内容并降低其权重——随着AI能力的进化以及GEO合规,所谓「投毒」也会变得越来越困难。

对应到品牌动作,品牌做GEO时,应先自查自己在AI语境下的信息现状,是否缺失、失真、滞后,再对症下药。珠宝品牌周大生营销中心负责人李智超就提到,他们观察到AI对品牌内容抓取不全面,导致品牌形象失真后,加大了在垂直网站和官方账号的内容发布量,并重新搭建了ABC三类内容营销矩阵:A类为蓝V矩阵账号(官网、电商、门店线上店铺);B类为KOS矩阵(核心运营,直接带来销量和客资);C类为全民营销矩阵(节点、热点、UGC内容,激活品牌心智),实现全渠道内容覆盖。

实际上包括周大生在内,很多品牌的商品知识库和内容营销账号矩阵都需要逐步重构。以往的商品描述和内容投放是给搜索引擎看的,多为品类、品牌、用途等属性的关键词。但人与AI的交互是意图驱动、场景导向的,用户问的是「宝宝晚上睡不安稳怎么办」,而不是「婴儿襁褓品牌」。品牌要让产品信息以AI更能识别的方式重新组织起来。去年淘天提出要打造AI时代的旗舰店3.0版本时,提到内部在推动重构站内的商品详情页,也是出于这样的考虑。

当然对所有品牌来说,商品知识库重构都是一项浩大工程,但不少品牌也已经意识到,这件事正变得越来越有必要。营销平台们也推出各种工具降低品牌的操作门槛。阿里妈妈就在近期升级了平台的AI营销基础设施,宣布从超级智能体升级为超级智能体引擎,核心能力从传统的理解搜索query(关键词),转变为理解用户意图的token,同时推出万象智识、万象智品、万象智造、万象智投四个Agent,分别负责消费者意图深度理解、商品信息AI化表达、营销创意自动生成、全链路智能投放。

值得注意的是,用户与AI的互动中,还有一类高频表达习惯:不是问对比、方案、选择,而是问事实、是否、步骤。针对这类需求,AI倾向于直接抽取短平快、高确定性的标准答案。基于此,行业也指出了GEO可能的进阶方向,混沌AI研究院院长张雷提到:「GEO的下一步,就是AEO」。这里的AEO,全称是Agent Engine Optimization(智能体引擎优化)。它和GEO的区别在于:GEO的核心是给AI投喂适配用户场景、有完整上下文的内容,解决的是「如何让AI在回答中提到我、优先推荐我」;而AEO的核心,是把品牌的商品体系、服务能力、转化链路封装成AI智能体可直接调用的标准化接口,解决的是「如何让AI智能体帮用户完成从咨询到转化的全链路闭环」,可以理解为GEO从触达到交易闭环的延伸。

GEO只是AI营销的「水上」部分但无论GEO还是AEO,都不是品牌做AI营销的全部,只是其中更可被直接看见的部分,改变的是品牌如何适配AI内容场的规则。除此之外,AI还可以作为效率工具,支撑品牌做更精准、更高效、更长期的营销服务。AI给品牌营销带来的更深层改变,是从流量触达,到用户运营、终端转化、组织提效的全链路重构。

AI营销新趋势:品牌如何布局GEO提升认知权与转化力插图2

零一数科轮值CEO、零售快消行业群总经理林喆提出一个观点,营销市场以前按标签做人群触达是「折中主义」,人群包是静态的、粗颗粒度的、事后定义的,但人的真实需求是当下的、复杂的、具体的,且多变的。理想情况下,每个人都有自己的个性化需求,所有需求都应该被1V1满足。AI正在帮品牌进一步靠近这个理想。

林喆分享品牌用户关系经营的三重任务目前已经看到结果的品牌尝试包括以下几个方面:用户画像的更精细、更动态分析;导购更快速、标准化的培训;以及交易场景的更高效转化。母婴品牌孩子王是典型一例。孩子王CTO王海龙透露,品牌去年营收100亿,其中30%是由AI促成,完全没有人工介入。且在由AI贡献的销售额中,约10%来自连续三个月未购买的流失会员的召回。

母婴是高决策成本、强信任需求的品类,但人群在不同生命周期的需求相对固定:宝宝每一周的身体变化、宝妈在不同阶段的关注点,都有明确的规律可循——反而有做人群精细化洞察的便利性。孩子王基于对9000多万会员的服务经验,搭建了一套能精确预测宝妈每周需求的「会员生命周期图谱」,并为每个会员打出上千个细分标签,能够做到,当一个宝妈在凌晨搜索或浏览相关商品时,系统能够识别出「宝宝出生第14周需要选购袜子」这类非常当下、即时、具体的需求。

在更细化、动态的消费者洞察基础上,品牌才能借助AI做更精准、更高效的后续营销动作。2023年全面转向AI后,孩子王不断推出适用于不同场景的Agent,形成一个Agent集群,从而在会员精细化运营基础上,实现「筛选客群、匹配内容、生成物料、下发执行、效果调优」的全链路自动化执行。这不仅提高效率,还降低了层层人工执行的动作偏差。「有时服务一个会员,群里五个人,可能只有顾客一个是真人,其他全是机器人。」王海龙说道。

孩子王的Agent集群瑞幸2021年开始推进AI战略,目前的AI应用也覆盖ToC、ToB和组织提效等多个层面。ToC领域,瑞幸小程序点餐已接入Agent对话和餐品推荐功能,用户在点单时可以直接用自然语言描述需求,系统给出匹配建议。LOHO眼镜创始人黄心仲分享道,其在全国有上千家线下门店,通过「AI智能配镜问诊」「AI试戴」,提高消费转化率。

中国首个上市公司AICGO首席数智增长官、中国人工智能影响力人物谌鹏飞也提到,三年前就和绝味董事长讨论AI将成为企业下一轮增长的新方式。目前,绝味已经探索出多个场景的智能体产品。例如,其打造的中国首个AI超级店长智能体,获评云栖大会全球AI案例,通过这个智能体,每位店长可直接获取总部活动信息,且能获得个性化指导,实现能力陪伴成长。

AI营销新趋势:品牌如何布局GEO提升认知权与转化力插图3

2025年与腾讯共创的AI会员多智能体,也成为腾讯全球标杆案例。绝味打造的AIOS多智能体交易系统,还能以人群为核心,实现从社会热点内容生成、选品、直播、交易、服务到数据复盘的全链路无人干预,仅聚焦最终结果。目前,这个交易系统成效显著,将品牌直播成本降低80%,单店业绩增长数倍。

AI营销还在早期阶段但整体上,品牌做AI营销还在早期尝试阶段,而营销已经是品牌整体生意中渗透率较高的领域,不同行业、不同体量品牌对如何系统性拥抱AI的响应速度和深度都不一样。在零一数科创始人鉴锋看来,成交链路越短的行业,受AI影响越大、越直接,对AI的应对需要更及时;链路越长,AI介入难度越大,企业应对也可更有耐心。

前者典型如纯内容、纯流量驱动的业务,包括零一自己作为数字化服务商,「必须比客户更早、更彻底地使用AI」。我们了解到,零一内部的AI转型分两个方面:第一步实现「人+AI」,用AI压缩数据分析、内容生成等高频低价值工作,释放人力;第二步进阶到「AI+人」,让AI成为项目经理角色,主导任务分配、信息记录和绩效评估,打通内部信息壁垒。并且,零一在开发自己的01-Claw,团队已经在内部应用于运营交付。

后者如珠宝、服装等交易,从内容触达到用户决策,从门店体验到成交售后,涉及线下加盟体系、导购、库存、物流,每个环节都需要人为判断,AI能优化局部效率,但无法一口气全部接管。目前,不少有大规模线下门店的企业,开始尝试用AI搭建一套更标准化的培训系统,给导购培训提效。瑞幸、百胜中国都正在与腾讯智慧零售合作,把内部的所有门店经验、商品和服务信息数字化、AI化。

但即便如此,AI也是在辅助店长、导购做决策与消费者沟通,依然有大量与真人消费者接触的工作必须要人来完成。而且无论技术如何变化,营销的本质不会变,始终是建立用户信任、实现价值传递、做长期增长。因此对于AI等技术带来的种种变化,品牌们既不能忽视,也不必盲从。

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