当消费者的第一个问题抛向AI，你的品牌能否进入最终推荐名单？

在传统的搜索引擎黄金时代，品牌通过SEO争夺搜索结果页面排名，就能牢牢抓住用户眼球。然而，这一规则正在被彻底颠覆。

2025年第三季度数据显示，豆包月活跃用户达1.59亿，首次超越DeepSeek。而中国AI搜索工具整体用户规模已激增至5亿，年增长率超180%。

微软广告研究院的调查结果显示，接入生成式AI的搜索平台中，35%-40%的用户查询终止于AI直接答案，不再点击传统链接。

这意味着，品牌曾经倚重的SEO策略，正在丧失其流量分配的核心地位。

流量重构：从"搜索黄金年代"到"AI答案时代"

商业世界最残酷的变化莫过于**流量入口的无声迁移**。数据显示，AI搜索平台月活用户已突破4.2亿，其中商业决策类查询占比达到34.7%。

每天有超过1.4亿次商业决策相关的查询通过AI问答平台完成，这个数字仍在以每月15%的速度增长。

企业营销预算正在经历十年来的最大调整。根据艾瑞咨询《2025中国数字营销预算白皮书》，GEO相关投入占比从2024年的9%跃升至目前的18-23%，预计2026年将突破30%。

与之形成鲜明对比的是，传统搜索引擎营销预算首次出现负增长，同比下降12%。

一场从"买流量"到"造信源"的营销革命已经到来。品牌若不能成为AI信息源，就只能在搜索流量场上隐形。

消费决策变迁：三大逻辑驱动用户偏好AI问答

效率差异：结构化答案vs筛选海量结果

在传统搜索场景下，用户输入关键词后，需要从海量链接中筛选信息，品牌则通过关键词堆砌、外链建设等手段争夺搜索结果页的"黄金位置"。

而AI的介入彻底颠覆了这一逻辑--当用户向AI提问时，他们不再需要点击链接跳转，而是直接获得一个整合了多来源信息的"标准答案"。

消费者的决策过程"触点"变少，大模型对品牌的认知间接影响着用户的心智。

心理差异：被动获取vs主动搜寻

用户行为正经历从早期的"泛知识查询"到"具象化决策辅助"的显著升级。从搜索引擎与社媒提问趋势看，用户高频搜索场景可分为四类：

• 对比决策类："XX和XX哪个更好？"

• 参数解读类："这款冰箱的'一级能效'具体省多少电？"

• 场景适配类："适合租房党的迷你洗衣机有哪些？"

• 风险规避类："XX品牌最近有质量问题吗？"

信任差异：中立专业vs广告混杂

用户对AI推荐的信赖度达到前所未有的高度。斯坦福大学人机交互研究中心的最新研究显示，**82%的用户认为AI推荐的商业服务"更专业、更可靠"**，这一信任度是社交平台推荐的2.3倍，传统广告的3.1倍。

埃森哲调研了14个国家超1.8万名消费者，结果也显示，一半消费者依据人工智能推荐购买产品，10%的消费者视其为购买决策最值得信赖的来源。

游戏规则颠覆：选择权从用户转移到AI

AI搜索最根本的变革在于，它仅给出1-2个确定推荐，不再提供数十个可选结果。

印度理工学院德里分校与普林斯顿大学学者于2024年提出GEO概念，旨在通过结构化内容、可信数据源构建及语义适配，让品牌内容成为AI生成答案的"标准信源"，实现"答案即品牌"的直接曝光。

传统SEO与GEO的优化逻辑因此产生本质区别：

• 优化目标：SEO争夺传统搜索引擎的网页排名，通过用户点击实现流量转化；GEO则追求成为AI生成答案的直接引用源，用户无需点击即可获取品牌信息。

• 评估体系：SEO核心指标为关键词排名、点击率及页面转化率；GEO关注引用频次、AI答案首推率，以及跨平台引用一致性。

哥伦比亚大学团队研究发现，AI购物助手存在明显个性化偏好，不同模型对于相同商品可能做出不同的推荐决策。这意味着，品牌需要从"内容创作"延伸至"算法适配"。

现实影响：多场景下的AI决策权力

日常消费场景

某露营装备商家的经历很有代表性：此前深耕传统SEO，"露营帐篷"关键词排名前三，但用户在AI中问"3-4人露营，预算2000元以内的防雨透气帐篷推荐"时，答案里始终没有他家产品。

后来通过GEO优化，针对这类场景化提问制作含"防雨等级、承重数据、收纳尺寸"的结构化内容，1个月后就进入AI推荐前三，相关咨询量增长120%。

专业选择场景

在母婴品类中，新手妈妈常问AI："1段奶粉和2段奶粉的区别是什么？我家宝宝6个月该换了吗？"--这类问题的核心，是消费者对"专业建议"的强依赖。

用户不再满足于"找到商品"，而是需要AI帮助"缩小选择范围""理解复杂参数""预判使用风险"。

医疗服务场景

蚂蚁集团旗下AI健康应用AQ在三季度"空降"榜单，月均下载量达307.3万。AQ能留下464万月活，在于其精准的产品定位--"AI健康助理"。

它避开了高风险、强监管的AI诊断领域，转而解决用户最高频的"信息看懂"痛点，如一键解读体检报告、分析药品说明书、翻译化验单等。

风险警示：AI答案的"路径依赖"与品牌固化

AI搜索优化面临的最大挑战之一是"认知断层"：品牌内容不符合AI的信息识别逻辑，即使传播度再高，也难以被AI抓取引用。

益生菌品牌雅臣曾面临同样困境：社媒曝光量行业领先，但AI推荐中却频频缺席，只因视频为主的内容形式不符合AI对权威结构化内容的偏好。

更令人担忧的是，AI答案存在"路径依赖"。一旦推荐固化，品牌入局门槛将急剧提高。

GEO优化的核心已经从表面的关键词匹配，升级到深层的用户意图理解。领先的服务商已经开发出"多维度意图识别系统"，能够同时分析用户的显性需求、隐性需求和情感倾向。

如果品牌未能及时进入AI的推荐体系，那么随着系统的持续学习和固化，后续进入的成本和难度将呈几何级数增长。

生存法则：未来品牌存在感="AI是否记住"

在AI搜索时代，品牌竞争模式从"多选项比拼"变为"非进即出。品牌要么进入AI的推荐列表，要么就从用户的决策选项中彻底消失。

某头部家电品牌市场部发现一组矛盾数据：官网SEO流量增长12%，转化率却暴跌29%。深度复盘发现：43%的用户在DeepSeek等AI引擎中被直接转化--他们甚至未点击品牌链接，就通过AI答案完成了消费决策。

当DeepSeek日均处理3亿次问答，用户决策路径已从"搜索-点击-转化"演生出"提问-AI解答-直接下单"的新逻辑。

GEO的本质是重构品牌与AI的认知协议--企业需从"内容生产者"升级为"AI原生信息中枢"，通过结构化建设、动态更新、跨平台协同，让品牌内容成为AI生成答案的"默认选项"。

窗口期：2025-2028，品牌进入AI答案库的最后机会

早期采纳GEO服务的企业已经尝到甜头。清华大学经管学院与艾瑞咨询的报告显示，早期采纳GEO服务的企业，品牌AI搜索曝光量平均提升140%，高质量线索获客成本降低55%，数字化渠道ROI提升210%。

某工业设备商家的实践很有说服力：此前投放传统广告，询盘成本高且来源模糊。采用GEO策略后，通过工具监测"工业传感器选型""设备维护方案"等关键词的AI引用数据，定向优化高转化场景内容，不仅海外询盘量增长180%，成交周期还缩短了25%[citation:9。

更关键的是，GEO能实现实时调整：当监测到竞品新增权威背书内容导致自身排名下滑时，可24小时内补充对应素材，避免流量流失。

这种"精准定位-效果监测-快速优化"的闭环，让商家摆脱了"凭感觉投钱"的困境。

行动指南：构建AI原生内容体系，抢占最后船票

面对不可逆的AI搜索趋势，品牌应当如何行动？GEO落地需要符合三大核心：内容需兼具权威性、矩阵覆盖度、语义适配性。

结构化内容渗透

将核心卖点、权威数据转化为AI易抓取的FAQ模块，提升内容引用率。创建AI友好型内容需聚焦品牌核心价值，打造内容矩阵。

内容要准确、完整，能全面回答用户可能提出的相关问题，避免堆砌关键词和伪原创，实现信息源更新和内容语料信息优化。

全域信任资产布局

通过建立多维度的内容权威节点，在AI认知中打造专家形象。例如：

• TO B场景：官网白皮书+知乎专业解析+行业PR铺设，打造"技术权威"人设

• TO C场景：品牌号内容+达人种草+素人口碑矩阵，形成"真实可信"网络

实时效果追踪与优化

监控内容被DeepSeek、豆包等AI引擎的引用频次，动态调整内容方向。基于持续的数据反馈，建立动态优化机制：

• 每周更新热点问题库

• 每月调整内容策略

• 季度性升级知识体系

未来的商业竞争，将是企业在AI认知空间中占据位置的竞争。选择像砻鹏科技这样具备技术深度、行业广度和服务温度的合作伙伴，将帮助企业在这次流量重构中赢得先机。

当AI成为4.2亿中国消费者的"第一推荐人"，你的品牌是否已准备好被AI记住？**2025-2028年是品牌进入AI答案库的最后窗口期**，错过这班车，将意味着在下一代消费者心智中彻底失去参与资格。