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GEO大爆炸时代,品牌都在怎么做AI营销

2026-05-06 15:33 · 稿源: 窄播公众号

声明:本文来自于微信公众号 窄播,作者:庞梦圆,授权站长之家转载发布。

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。

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。

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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。

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。

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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。

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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。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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