行业核心趋势 - 随着生成式AI深度参与消费者购物，流量入口正从传统的“搜索框”向“对话框”迁移，这正在引发品牌营销策略的根本性变革 [1] - 生成式AI带来的对话式交互革命，正在倒逼营销研究方法论迎来升级 [2] 消费者行为变迁 - 真实的消费者将大模型视为“参谋”而非“搜索框”，其提问方式远比想象的复杂，包含大量生活细节和场景 [3] - 超过80%的真实用户提问是“组合拳”，即在一句话里包含“人群 + 健康状况 + 预算 + 偏好 + 禁忌”至少两个以上的复杂变量 [4] - 真实用户不仅关心“买什么”，更关心“怎么送”、“能不能吃”、“什么时候到”等琐碎的约束条件，这些构成了真实的决策围栏 [7] - 45%的真实用户会进行两轮以上的追问，形成从模糊意图到具体决策的完整链条 [11] 当前GEO策略的局限性 - 行业通用的关键词挖掘方式（如AI扩词、社媒下拉词）与真实用户对话模式存在显著差距 [2] - 在AI扩词组中，能覆盖真实用户提问复杂度的比例只有50%，在社媒下拉词中，这个比例甚至不到30% [5] - 传统的GEO内容若只覆盖“补钙推荐”等宽泛大词，而忽略多元细节场景，AI可能不会将相关品牌推送给有真实下单意愿的用户 [8] 有效的GEO破局关键 - 具有“活人感”的关键词策略是GEO的破局关键，需捕捉真实、复杂、信息量爆炸的提问方式 [4] - 品牌需要覆盖用户“要推荐 -> 要细节 -> 做对比”的多轮互动完整链路，单轮提问只能触达表层推荐 [13] 提问方式对品牌曝光的影响 - 不同的提问方式会触发AI完全不同的算法机制，导致品牌可见度排名出现显著分化 [14] - 在“春节给长辈送礼”场景实测中，真人问题组更偏向“本土信任与礼赠适配”，汤臣倍健、同仁堂、东阿阿胶等具备礼赠属性的品牌排名靠前 [16] - 而由“功能词”主导的AI扩词组/社媒下拉组，则使益节、钙尔奇等在特定功效赛道（如关节、补钙）占优的品牌可见度较高 [17] 大模型信源差异与策略启示 - 不同的大模型根据提问的细致程度，会倾向于引用不同的信息源，这直接影响品牌GEO预算分配和策略制定 [17] - 以DeepSeek为例，在回答真人组具体问题时，更倾向于引用“地方资讯”和“商业资讯/电商平台”信息；而在回答AI扩词/社媒下拉词等宽泛问题时，则更喜欢引用“健康资讯”和“电商平台” [18] - 用户问得越具体，大模型越倾向于寻找带有“生活气息”和“购买指引”的内容源 [18] GEO策略转型方向 - 品牌营销策略需要从“揣测算法”转向“回归人本”，真实用户的每一个生活化细节都是AI理解需求的关键，也是品牌通向用户心智的捷径 [9][22] - 用真实、复杂的用户问题“喂养”和优化模型，旨在让品牌在消费者决策的关键时刻，能以最懂用户的方式出现 [23]