tenbaby LV
发表于 2025-4-22 14:16:27
在信息爆炸的今天，AI 搜索正以前所未有的速度重塑商业格局。作为企业老板或品牌总监，如果你还在沿用传统的 SEO 策略，那么你的品牌很可能在这场数字化变革中被边缘化。AI 搜索不仅改变了用户获取信息的方式，还彻底颠覆了品牌的营销逻辑。本文将带你深入了解 AI 搜索的底层逻辑与实战场景，并为你提供应对策略略，帮助你在AI新搜索时代抢占先机。
一、用户获取信息的方式已彻底改变
- 从“搜索”到“问答”：用户习惯的重塑
过去，用户通过搜索引擎输入关键词，然后在海量网页中筛选信息。如今，用户更倾向于通过豆包、KIMI、DEEPSEEK、文心一言等大模型直接提问。例如：
传统搜索：输入“2024年新能源汽车品牌排名” → 点击10个网页自行对
AI搜索：直接提问“30万预算买新能源SUV，家用为主，哪个品牌最靠谱？” → 获得包括各大品牌车型推荐及选购建议整合式回答，不需要逐个点击网页进行比对
企业风险点：若品牌未针对问答场景优化内容，用户将在决策链前端被竞品拦截。
- 多模态交互：搜索体验的全面升级
AI 搜索支持语音、图像、视频等多种交互方式。例如：
- 年轻人求职：向KIMI上传简历截图并提问“如何优化这段工作经历描述？”
- 宝妈购物：用豆包拍摄儿童餐椅照片并询问“同款安全座椅哪个平台最便宜？”
关键提示：品牌需将产品信息转化为多模态内容（图文、视频、3D模型），否则将被用户快速淘汰。
二、AI 搜索的底层逻辑（含人类行为因素）
1. 自然语言处理（NLP）与人类表达惯性
- 技术层面：NLP 解析用户输入的自然语言，识别查询意图
- 行为层面：人类提问存在三大惯性
- 口语化：用户更倾向说“怎么挑不卡粉的粉底”而非“粉底液选购指南”
- 场景化：62%的搜索包含具体场景词，如“办公室久坐族护腰神器”
- 情绪化：搜索“加盟奶茶店血本无归”的用户，真实需求是“低风险
创业项目”
2. 机器学习与深度学习：优化搜索结果
通过海量数据训练，AI 可动态优化结果相关性。例如，当大量用户搜索“Dyson吹风机值不值”时，AI 会优先展示产品性能对比、是否值得购买等深度内容。
3. 向量搜索与语义搜索：精准匹配需求
(1)向量搜索：让 AI 理解“意思”而不是“字”
想象你在超市问店员“苹果在哪里”，店员会问：“你要的是吃的苹果，还是苹果果手机？”向量搜索就是让 AI 像这个聪明的店员一样，根据上下文猜出你的真实需求。
你搜“便宜又好用的手机”，传统搜索可能只给你一堆广告，但向量搜索会理解你想要“性价比高的手机”，然后推荐真正适合你的结果。
(2)语义搜索：让 AI 听懂“人话”
传统搜索：你搜“怎么挑不卡粉的粉底”，搜索引擎只会找包含“粉底”“卡粉”这些关键词的网页，结果可能是一堆无关内容。
语义搜索：AI 会理解你这句话的意思，知道你是在问“如何选择适合自己肤质的粉底”，然后给你精准的答案。
比如问员工“这个月的业绩怎么样？”，语义搜索不会只找“业绩”“月”这些词，而是理解你在问“整体表现如何”，然后给出详细的分析报告。
你搜“办公室久坐族护腰神器”，语义搜索不会只找“护腰”“神器”这些词，而是理解你需要“缓解久坐腰痛的办公用品”，然后推荐符合你需求的产品。
人类语言的多义性挑战：
- 用户搜索“苹果”可能是水果、手机品牌或电影《苹果》
- AI 通过上下文识别真实意图：搜索“苹果 2024发布会”自动关联科技类内容。
三、AI 搜索的页面展现形式及应用场景
AI 搜索的4种典型页面展现
1. 直接答案卡片,如百度AI搜索
- 企业行动：注重口碑类长尾词的布局，特别是垂直榜单类内容铺设
案例：豆包处理“露营装备采购清单”时，混合显示图文攻略、短视频演示、比价工具（实时抓取京东/拼多多价格）
• 企业机会：为产品页同步准备安装视频、3D模型、用户实拍图
3. 智能推荐延伸
- 场景：在豆包搜索“鲜炖燕窝那家好”，AI 推荐“中小型企业消防报备流程”“开放式办公区降噪方案”
- 应对策略：在官网设置“相关需求”智能推荐模块，预埋20%的关联问题答案,
- 在垂直类APP如：口碑类、点评类、比价类、问答类、质量安全类论坛等。
4. 动态交互追问
- 案例：KIMI处理“我想开奶茶店”时，连续追问“目标城市人均GDP？”
- “是否考虑虑鲜果茶赛道？”，最终生成定制化投资回报分析表。
- 关键动作：在官网预埋行业深度问答树（如奶茶店选址10大陷阱）
四、企业面临的现实困境
核心痛点：用户接收的信息≠企业想传达的信息
- 案例：某国产护肤品主打“敏感肌修护”，但因内容未覆盖“换季烂脸急救”“激素脸恢复”等用户真实搜索词，AI 推荐竞品内容
- 数据警示：89%的企业官网存在“表述鸿沟”——专业术语与用户语言不匹配
其他典型问题：
- 内容精准度不足：传统关键词堆砌无法满足AI对场景化需求的理解
- 语义理解偏差：未覆盖“30岁抗初老面膜”“油痘肌遮瑕”等长尾表达
- 页面体验欠佳：移动端加载＞3秒的网站，AI 流量分配权重下降40%
- 缺乏权威背书：无KOL实测、无检测报告的内容，在AI答案中可信度低
五、企业应对策略（诊断纠偏为首要任务）
策略1：AI搜索健康诊断（48小时）
- 百度搜索资源平台-AI摘要覆盖率检测
- ChatGPT品牌问答模拟测试（提问100个用户可能问的问题）
清洗历史数据：删除官网/社媒中易引发歧义的表述（如“最便宜”改为“性价比首选”）如：删除官网/社媒中易引发歧义的表述（如“最便宜”改为“性价比首选”）
植入信任锚点：如：在AI易抓取位置及媒体添加“央视合作品牌”“1000+医院临床验证等权威证书
监控信息流向：使用信息监测工具，监测AI平台上的品牌信息呈现
策略2：语义优化——搭建用户语言库(关键词库）
抓取竞品、用户、行业头部品牌用户在小红书/抖音/知乎的真实提问
用工具（如5118）生成“专业术语-用户语言(关键词）”映射表
企业表述 → 用户搜索词
“多功能料理锅” → “能煎炒煮的懒人锅”
“沉浸式学习空间” → “适合考研的出租屋改造”
策略3：内容工业化生产
AI 搜索的核心是数据，它通过分析海量信息来理解用户需求并生成答案。
为了让 AI 更好地服务你的用户，你需要提供高质量、结构化的数据。以下是 AI 的“饮食偏好”：
- 结构化数据：AI 喜欢清晰、有条理的信息，比如表格、流程图、FAQ 等。
什么是结构化内容：把信息拆解成小块，方便 AI 理解和抓取。比如：问题：如何选择适合油性皮肤的粉底？答案：1. 选择控油配方；2. 轻薄质地；3. 持久不脱妆。
- 多模态内容：AI 不仅能“吃”文字，还能“消化”图片、视频、音频等内容。
如：企业在宣传时要为产品页添加安装视频、使用教程、用户实拍图。
- 用户语言：AI 需要理解用户的真实表达方式，而不是企业的专业术语。
在长尾词及用户体验类关键词上需要多加研究。如护肤品牌过往企业宣传方向：“油性皮肤护理指南”结构化内容，AI搜索语境下，可改为：“油性皮肤怎么护肤”时，或者护理的步骤。 针对用户可能提出的问题，提前准备好详细的答案和延伸问题。
六、执行建议
1. 紧急优先级：阻断信息污染
- 排查全网与企业相关的UGC内容（重点：百度百家号、小红书笔记、知乎问答、抖音评论区）
- 对错误信息发起平台投诉（如：在百度搜索投诉中心提交AI摘要纠错）
2. 官网AI适配改造
- 在页面头部添加FAQ结构化数据
- 为产品图添加Alt-text描述（如：“XX品牌抗摔行李箱_机场托运实测视频”）
3. 建立AI搜索响应机制
- 每周监测ChatGPT/文心一言/Kimi/腾讯元宝/Deepseek等平台的企业相关问答
- 设置关键词预警（当AI出现“XX品牌质量差”类回答时自动通知）
AI 搜索正在重构商业竞争规则——用户看到的第一个答案，往往就是最终选择。企业必须解决两大核心问题：
- 说什么：用用户语言替代专业话术
- 在哪说：占领AI摘要卡片的黄金位置转载说明：
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