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AI时代下的营销新挑战:从“搜”到“问”的变革

春节的脚步渐近,线上线下活动如火如荼,而一场“礼赠大战”也悄然拉开序幕。

但今年,一股前所未有的“隐形焦虑”正在各大品牌市场部蔓延:随着AI对消费者购物体验的深入参与,流量入口已从“搜索框”转移至“对话框”。

当品牌从被“搜”出来,到被“问”出来,这其中究竟发生了怎样的变化?若你也正为这一转变而困扰,相信CTR的这项研究能为你带来启示:

01 被忽视的对话框“黑盒”

设想一下,你计划在春节为72岁的长辈选购保健品,你会如何向AI提问?

是简单输入关键词“老年人骨骼健康推荐”,还是像与朋友聊天般自然:“我妈今年72了,刚做完膝盖手术,医生说要补钙,但她还在服用降脂药,有没有不冲突、吸收好、礼盒体面的产品推荐?”

这不仅是两种提问方式的差异,更是消费者搜索行为的演变。CTR观察到,当前品牌在GEO(生成式搜索引擎优化)布局中,普遍将社媒搜索关键词挖掘、AI批量扩词等视为流量增长的核心手段。然而,生成式AI带来的对话式交互革命,正促使营销研究方法论迎来升级。

借助春节“骨骼健康礼赠”这一高频场景,CTR以第三方中立视角展开了一次“虚实校准”的实测。

我们将从CTR样本中获得的真实用户对话,与当前行业内通用的关键词挖掘方式(即AI扩词、社媒下拉词)进行了对比。

结果发现:消费者实际上将大模型视为“参谋”,而非简单的“搜索框”。真人的“问法”远比我们想象的复杂,而AI的“回答”,也因提问方式的不同而走向不同的结局。

02 充满生活感的关键词策略,是GEO的破局关键

许多品牌在利用AI进行关键词扩充时,得到的往往是“一句话提纲”,如:“中老年人补钙应选哪种?”

但在真实世界中,人们的表达却截然不同。真人的语言风格充满信息量,生活细节丰富,场景立体。

在CTR收集的真人样本中,超过80%的提问是“组合拳”。何谓组合拳?即一句话中包含“人群 + 健康状况 + 预算 + 偏好 + 禁忌”等至少两个以上的复杂变量。

而在AI扩词组中,能覆盖这种复杂度的比例仅为50%。在社媒下拉词中,这一比例甚至不到30%。

真人的纠结:

“春节给爸妈送礼,预算500块左右,礼盒要体面,选吸收好的,补钙更安心”。

真人的顾虑:

“春节给长辈送保健品,有没有更适合心脑血管人群的推荐?之前有人提到虾青素。老人正在服用阿托伐他汀和依折麦布,虾青素可以同时服用吗?需要注意什么?有哪些可靠、适合长辈的品牌与产品推荐?”

你看,真人不仅问“买什么”,更关心“怎么送”、“能不能吃”、“什么时候到”……正是这些琐碎的约束条件,构成了真实的决策障碍。

如果你的GEO内容只覆盖了“补钙推荐”这种大词,却忽略了多元细节场景,AI可能无法将你的品牌推送给真正想下单的人。

03 追问到底,而非一问一答

真实的对话往往不是一次性的。真人是“会聊”的。

CTR的研究数据显示,45%的真实用户会进行两轮以上的追问。在追问中,真实需求得以展现,同时也形成了从模糊意图到具体决策的完整链条。

AI时代下的营销新挑战:从“搜”到“问”的变革 AI营销 对话式交互 生成式搜索引擎优化 品牌认知 第1张

真人数据能还原这种“要推荐 -> 要细节 -> 做对比”的多轮互动完整链路。单轮提问往往只能触及表层的通用推荐,而错过了用户在“深度对比”环节被种草的关键时刻。

04 不同的“问”,决定了不同的“答”

当我们将这三组不同的问题抛给大模型时,模型反馈的品牌可见度排名出现了显著分化:

AI时代下的营销新挑战:从“搜”到“问”的变革 AI营销 对话式交互 生成式搜索引擎优化 品牌认知 第2张

虽然都涵盖了汤臣倍健、Swisse、益节、钙尔奇等核心品牌,但在具体的排序逻辑上,三组问题的不同问法触发了完全不同的算法机制:

真人问题组:

更偏向“本土信任与礼赠适配”。汤臣倍健排在首位,同仁堂、东阿阿胶等具备礼赠属性的品牌排名靠前。

AI扩词组/社媒下拉组:

由“功能词”主导,益节、钙尔奇等在特定功效赛道(关节、补钙)占优的品牌可见度较高。

05 看不见的“信源”,决定了看得见的“流量”

除了品牌排名,我们还深入分析了DeepSeek与豆包两个主流模型在不同问题场景下的回答信源差异,这将直接影响品牌GEO预算分配和策略制定。

Deepseek:

在真人组问题集回答中,大模型的答案更倾向于引用“地方资讯”和“商业资讯/电商平台”的信息;而在AI扩词/社媒下拉词问题集回答中,答案则更喜欢引用“健康资讯”和“电商平台”。这说明用户问得越具体,大模型越倾向于寻找那些带有“生活气息”和“购买指引”的内容源。

06 结语:从“揣测算法”到“回归人本”的GEO策略转型

这场实验让我们看到,真人的每一个“碎碎念”,其实都是品牌通向用户心智的捷径。AI的算法再复杂,底层的逻辑依然是对“人”的理解。那些藏在真人提问里的生活细节,不仅仅是数据,更是AI最需要学习的“语料”。

当我们用真实的问题去“喂养”模型时,不仅仅是为了优化排名,更是为了让品牌在决策的关键时刻以最能理解用户的方式出现。还原用户的真实行为,希望让品牌的每一次营销投入都能精准触达消费者的真实需求,打赢AI时代品牌认知的争夺战!