AI时代营销革命的核心观点 - AI时代品牌面临双重革命：第一场是对话式AI改变消费者搜索与学习方式，第二场是AI智能体本身成为新的“客户”，替代人类做出购买决策，企业营销需从“触达-说服-转化”逻辑转向“如何被算法看见、如何被AI系统信任” [1][3] 第一场革命：对话式AI颠覆信息搜索与客户旅程 - 对话式AI合并搜索与决策：用户向ChatGPT等聊天机器人提问即可获得产品推荐，无需点击进入品牌网站，传统“搜索-点击-比较”的在线购物路径被颠覆 [5] - 导致传统网络流量转移：AI聊天机器人及谷歌的AI搜索结果概述（AI Overviews）导致用户不再向下滚动查看链接，品牌搜索流量流失，网络流量模式正迅速转变，AI正在终结传统网页时代 [5] - 量化影响：搜索量下降与流量分化：使用ChatGPT后，用户在线搜索量平均下降约20% [7]。小型网站因品牌认知度低，流量流失更为严重，且高频消费用户（最具价值的客户）行为转变最快 [7]。例如，ChatGPT推出后，以信息传递为核心的Stack Overflow流量大幅下降，而以社区和体验为核心的Reddit受影响较小 [6] - 改变营销渠道价值与定位：对话式AI在销售漏斗中处于中间位置，其推荐产生的单会话收入价值介于社交媒体推荐（低购买意图）和搜索引擎（高购买意图）之间，成为一个消费者有关注和好奇但尚未形成特定购买意图的新接触点 [10][11] 战略应对：从搜索引擎优化转向生成式引擎优化 - 需从SEO转向GEO：针对搜索引擎的关键词优化、链接建设等方法不适用于对话式AI，行业正从搜索引擎优化时代迈向生成式引擎优化时代 [8] - GEO规则尚未明确：目前无人真正理解GEO，其规则仍在制定中，早期摸索出有效策略的公司将获得优势 [9] - GEO的核心是理解AI系统：优化需理解AI系统如何处理和合成信息、其偏好来源及回复构建方式，这要求彻底重新思考内容策略，强调结构化数据、清晰分类和能直接回答问题的全面内容，而非基于链接的权威信号 [9] 第二场革命：AI智能体成为算法客户 - 客户与消费者身份分离：客户是做出购买决策者，消费者是产品使用者，AI智能体开始成为做出购买决策的“客户”，决策者与终端用户可能不再是同一实体 [13] - AI智能体重塑购买旅程：AI助手可根据指令（如预算、偏好）自主研究选项、评估替代方案并完成购买，整个客户旅程发生在算法内部，无需人类访问产品页面或阅读评论 [13] - 迫使营销转向机器客户优先：AI智能体将迫使许多营销人员转向以机器客户优先的战略，如同当年从桌面端转向移动端，现在开始准备的公司将在市场成熟时占据优势 [14] 为机器客户设计：基础设施与内容策略变革 - 网络基础设施需适应机器解析：当前为人类视觉和交互设计的网站对AI智能体效率低下，未来网络将更依赖AI可直接解析的结构化数据格式和密集文件 [15] - 品牌需维护双重兼容的网站：公司需进行架构更改，确保产品信息、价格和库存以人类和AI智能体都能访问的格式呈现，这需要大量投资和思维转变 [15] - 新兴“机器人心理学”的挑战：AI系统存在“AI - AI偏差”，即AI系统对AI生成内容的评分高于人类生成的内容，这意味着人类创建的营销内容可能因AI的结构性评估偏差而失败 [16] - AI智能体行为复杂且不一致：不同AI模型（如GPT、Claude、Gemini）在电子商务中有不同行为偏好（如偏爱页面第一行，但在行内位置偏好各异），并对赞助标签、背书、价格和质量评级有不同反应权重，导致优化策略复杂化 [17] 给行业与公司的行动建议 - 评估自身风险与依赖度：公司应评估对搜索引擎流量和转化的依赖程度，高度依赖信息搜索流量意味着短期风险较高 [18] - 培养GEO专业知识并跟踪AI可见性：公司应尝试为提升聊天机器人可见性来组织内容，并跟踪品牌在AI回复中的出现情况，积累早期内部知识 [18] - 强化AI难以复制的优势：应加倍投入社区建设、情感连接和体验塑造，这些方面比单纯的信息传递更难被AI取代 [18] - 为AI客户准备结构化数据：公司需开始思考算法如何评估产品，确定AI系统所需的结构化数据，并将价值主张转化为AI权衡的因素 [18] - 采用双重视角的内容策略：内容需既能引起人类共鸣，又经过结构化处理以便AI系统解析和引用，认识到相同内容将通过不同途径被消费 [19] - 进行跨部门领导层整合：应对这些变革需要技术、内容、产品和客户体验等部门的协调，将此视为领导层面而非仅市场营销部门的问题 [19]