2025GEO趋势与品牌增长策略报告

Al重塑消费决策中国GEO趋势与品牌增长策略报告每推荐序陈宇新陈宇新上海纽约大学商学部主任全球杰出商学讲席教授份报告将为相关领域研究者和从业者提供有价值的参杜晓梦北京大学国家发展研究院助理研究员管理创新实验室副主任哪个环节呼唤AI,更结合前沿的GEO方法论，拆解了孙鲁平孙鲁平中央财经大学商学院市场营销系教授博士生导师重空白。22目录“智选消费者“立体画像：一群务实、高效且高黏性的决策者Al购物：一场对社媒与广告用户时长的“掠夺”3耐消品最多，专业服务类产品其次AI沿购物时间轴呈现三重角色，“对比与筛选”是介入最多的阶段技术与需求双轮驱动下的消费探索新趋势前言4想象这样一个场景：晚上10点，Sarah坐在沙发上，准备为计划中的户外旅行买一顶帐篷。4过去，她会打开小红书刷上2小时，在淘宝比价1小时，最后在评论区纠结半小时。而现在，她直接问Al:"3-4人露营，预算2000以内，要防雨透气的帐篷推荐”。5分钟后，她已经下单了。这个转变，正在千万个Sarah身上发生。我们称他更值得注意的是，这种转变的主角正在从“人+AI工具”,升级为“人+AIAgent”的协同关系。AI不再只是一个回答问题的助手，而是一个能主动理解用户意图、持续记忆偏好、自动执行任务的“数字代理人”。它不仅帮Sarah挑选帐篷，还能在她下次搜索露营装备时，自动综合天气、地理位置和过往购买记录，提供更具上下文的建议。在全球范围内，以ChatGPT等为代表的生成式平台日请求量已超25亿次[1],正在重塑用户的搜索心智与内容路径。一场结构性的变革已经到来，行动稍缓的企业正面临被"答案"淘汰的风险。就在2025年9月底，OpenAl宣布其旗舰产品ChatGPT正式推出"即时结账(InstantCheckout)"功能，与Shopify、Etsy等电商巨头达成合作，用户可以在对话中直接完成从商品发现到下单购买的全过程[2]。这标志着生成式AI已从信息入口正式进化为交易入口。5用户不再需要亲自对话、比价、筛选，而是将这些决策任务委托给个人Agent去完成。未来的购物，与此同时，流量的版图正在被重塑。根据AdobeAnalytics的最新数据，由生成式Al引导至零售网站的流量，在2025年7月同比增长了4700%!而与电标，从2025年1月到7月增长了84%[3]。国外知名数据公司Ahrefs在追踪了全球6万个不同行业网站的流量来源分布后，惊讶的发现：在过去的9个月时间里，google给网站贡献的流量每月同比几乎都在下跌，平均下降3.2%,而AI工具的贡献正好相反-ChatGPT平均上升14.1%、claude平均上升76.9%[4]。贝恩咨询的研究更是指出：如今互联网已经进入了"零点击(zero-click)"时代，消费者在AI的培养下己去阅读搜索结果中的页面[5]。因此，任何品牌想要打赢AI时代下的用户心智战争，就必须要弄明白，Al究竟是怎样改变营销逻辑的。66我们首先需要将这个新兴的战场与我们熟悉的内容营销阵地进行对比。这场由AI驱动的变革，催生了一种全新的营销范式—GEO(生成式引擎优化)。它并非传统SEO(搜索引擎优化)或社媒内容种草的简单延伸，而是一次根本性的范式转移。SEO和社媒种草相信大家早已非常熟悉，而GEO则是近一两年新诞生的概念，它是指"优化网站上现有的内容，以使其更适合被语言学习模型(LLM)扫描并用作来源，让更多用户能够在Al搜索中发现与传统的SEO(搜索引擎优化)主要关注关键词和网站结构不同，GEO更侧重于内容的深度、用户意图和语义相关性，确保内容既能满足用户需求，又能被AI引擎有效识别和利用。可调用知识与素材搜索→点链接可抓取页、技术与内容社媒种草选题策略、KOL矩阵、社会证明维度品牌要供给的核心资产维度维度获取答案用时(更快)社媒种草①①注：绿色代表“强”、黄色代表“有限条件下成立”,红色则代表“不具备”*例：社媒的“个性化/上下文理解”主要是算法层的兴趣个性化，而非任务层的对话记忆，通过站内搜索、长期关注细分创作者等行为可以得到近似有效的结果，因此标记为黄色。用一句话总结：GEO的优势是压倒性的，它用更短、更可信的路径，达到了传统SEO与社媒无法企及的然而，目前国内关于“Al如何成为新流量入口”的讨论，大多停留在对海外理论的引介和技术层面的解读，鲜有从本土消费者真实行为出发的深度洞察。这种认知上的滞后，正让中国的品牌方陷入被动。不过从乐观的角度看，GEO正在创造新一轮的增长红利。因而，市场亟需一份扎实的、以数据为驱动的指南，来回答中国品牌面临的核心困惑。8为此，我们联合行业领先的GEO服务商-百分点科技，制作了国内首份以“Al时代消费者购物行为洞8我们希望通过有说服力的一手数据，为中国的品牌方提供兼具用户洞察与实战策略的GEO增长导航：··Al技术究竟有没有重塑中国消费者的行为?他们的购物路径是否发生了结构性的变化?·新的行为变化是否范围够大、可持续性够强?他们做出改变的底层逻辑是什么?·这种改变是否创造了新的市场价值?他们与品牌的互动关系未来将会走向何方?谁是AI购物的主力群体?“智选消费者”立体画像：一群务实、高效且高黏性的决策者我们的调研结果显示，20-39岁的用户贡献了AI购物人群的主要增量，周均使用约4.5小时，而40-49岁则断崖式下跌至约2.2小时。于是我们选择将40岁作为用户年龄的分水岭。在消费水平的划分上，我们将月消费5000元设为关键临界值。这一标准不仅在统计上显著高于全国人均月消费水平(约2倍),也符合商业实践和各户从生存型向享受型消费升级的有效指标。由此，我们可以将AI购物人群划分为以下四类，并总结出他们各自的行为特征：路径依赖型(低消费×大龄)稳健验证型(高消费×大龄)月消费<5000月消费≥5000年龄≥40岁年龄≥40岁月消费<5000月消费≥5000年龄≥40岁≥50岁(银发高知族)路径固定路径固定信任偏传统路径信任偏传统路径高价值商品前的验证理性探索型(低消费×中青年)高智优化型(高消费×中青年)理性探索型(低消费×中青年)月消费<5000刚需用户：月消费<3000月消费<5000刚需用户：月消费<3000年龄≤39岁以效率为驱动，愿意尝试新路径以效率为驱动，愿意尝试新路径AI已代替部分小红书<3000即使AI购物才兴起没多久，却已经成为了某些用户的刚需工具。同时也引出了另一个问题，高消费人群和低消费人群相比，究竟谁在AI购物上花费更多?答案是：高消费用户不但愿意花钱，也更愿意花时间。2小时以上30-60分钟15-30分钟15分钟以下高消费人群(月消费>5000)把AI当作提升决策质量的工具，愿意投入更多时间做比对、筛选、理解推荐理由；其中月消费为8000+的人群在“2小时以上"的使用时长占比显著上升。而低消费(月消费<3000)更看重时间效率与执行便利，快速收敛备选与完成下单。两者的共同点是都依赖结构化、可验证的结论。不同之处在于高消费人群讲“质量”-深挖证据链与边界条件，低消费人群求“效率”-追求一步到位的可操作答案。看完了人群特征，我们再来看看使用变化。从去年到今年，46%的用户使用AI购物的时间变多，另有45%的用户投入时间不变。大幅增加有所增加保持不变有所减少大幅减少AI购物虽然是个全新的事物，却能让人很快习惯甚至形成依赖，用户似乎自发地就完成了市场教育。调研结果显示，用户用的越多，单次时长越长，符12合心理契约(TrustandPsychologicalContract)的建立历程——当用户持续获得可解释、可验证、前后一致的答案时，便愿意把更关键的决策交给Al。每周10次以上每周3-5次每月少于4次15分钟以下15-30分钟2小时以上30-60分钟我们还考察了新用户"入坑"AI购物后，有多少人会转化成高频用户(≥6次/周),并以此发现了AI购物的三个特征：·容易上手：“入坑”7日高频用户达到50%·试用期短："入坑"30日高频用户有40%·留存率高："入坑"180日高频用户仍有38%以上种种维度，都很好地印证了，AI购物不是"一时新鲜”,用户行为已经呈现出”高黏性”的特征之一：高使用频次。除了“频次”以外，"单次任务时长"是用户黏性的另一个指标，那么“时长”和什么因素相关呢?我们通过线性回归法得出结论：即产品越陌生、参数对比越多，线上购物金额越大，单次使用Al的时长越长。线上购物金额AI辅助高风险决策首次使用Al辅助购物时间产品进行参数对比线上购物金额使用AI快速获取基础信息A/工显减少社交媒体研究时间Al辅助购物耐消学生产品熟悉程度AI工具使用频率AI线上资讯为购物动机线上资讯为购物动机搜索引擎作为A补充AI搜索引擎作为A补充模糊需求寻求AI建议产品熟悉程度Al如何重塑消费决策的起点?AI购物：一场对社媒与广告用户时长的“掠夺”当我们把研究视角从用户转向渠道，会发现，AI购物带来的最直观的冲击，体现在平台使用时间的重新分配上。AI正如同一个“时间黑洞”,显著吸走了原本属于传统内容与社媒渠道的用户时长。“被减少”的最多的，是社媒。近6成的用户在使用AI购物后，减少了在社交媒体上的购物信息搜寻时间，减少了多少小时呢?大约2小时。这并非简单的此消彼长，用户正在将过去那种“在多个App间反复横跳、筛选碎片化信息"的低效路径，整合为“遇事不决、先问AI”这一更高效的入口。社交媒体社交媒体电商平台8866%%当然，高效只是一个方面。用户还看重AI的客观性，毕竟它会集合多个信源多个渠道的信息，相较于单一渠道来说，AI的答案更加全面。例如，使用替代率最高的社交媒体，就是因其客观性不足而“输”给了Al。"客观性"的胜利53%的用户认为Al比社交媒体更可靠新闻资讯平台现在已知，从用户视角出发，高效、客观，是AI相较于其他平台的优势，但除此以外，通过研究还发现：消费能力、年龄阶段以及对个性化推荐的需求，也同样是决定其是否将AI作为“购物入口”的最重要因子。年龄年龄使用AI进行专业问题解惑线上内容平台进行验证AI辅助购物次数高风险决策使用AI辅助高风险决策使用AI辅助AI辅助购物替代程度搜索引擎作为A补充使用其他AI工具进行验证搜索引擎作为A补充希望看到AI个性化推荐线上内容平台进行验证AI辅助购物次数月消费水平AI辅助购物次数月消费水平一步引入。具体而言，月消费水平更高、年龄更成熟的用户，以及那些希望AI能提供个性化推荐的用户，更有可能完成这一心智上的迁徙。这说明，AI购物的深度用户，并非是追求新奇的“尝鲜者”,而是一群有着更高决策要求、并希望Al至此，我想我们已经从用户端论证清楚了变革的方境，而AI则逐步从辅助角色转向决策起点。不过，你会把Al奉为圭臬、全听全信吗?自然不会。用户认可Al的客观性，不代表对其高度信任，反而是充满了质疑。当AI的建议与平台推荐发生冲突时，仍然有超6成的用户选择相信平台，而相信Al的用户仅有22%。信AI信AI基于这种信任的欠缺，有高达80%的用户在获得Al的建议后，会进行二次验证。这几乎已经成为了一那么,AI购物在用户的整个购物旅程中的角色定位便非常清晰了——强大而全面的“初筛工具”。用户常常会带着Al给出的框架，去更具“烟火气”的场域验证路径主要有三条：·电商平台：核对官方参数、最新价格和真实的用户问答。·内容社区：在小红书、抖音等平台寻找鲜活的“买家秀”和”避坑帖”。·线下渠道：对于高价值商品，到实体店“眼见为我们以最常遇到的价格问题为例，高达74%的用户44我们将他们定义为“Al价格信息高信任度人群”(简其实隐藏着两种在验证路径上截然不同的用户画像：·“事实补全者”(价格高信任度):他们相信Al的比价信息和结论，因此下一步会直奔电商平台(47%的选择),核对官方参数与价格，完成决策闭环。·“社区认同者”(价格低信任度):他们怀疑Al价格方面的信息，仅34%选择前往电商平台进行核验，更多则转而投向社交媒体和短视频，当我们将视线转向用户的更高期待时，一个更强烈的需求浮现出来：近90%的用户，希望AI能提供清66210453价格信任度66521045希望推荐理由尽管会离开Al去其他渠道做验证，但大部分情况下，通往其他渠道的方式是AI答案中附带的链接。有趣的是，并非所有用户都热衷于点击，这背后反映了用户使用AI的深浅程度。数据显示，单次使用AI超过30分钟的“深度用户”,其点击链接的意愿显著高于轻度用户。这揭示了一个关键洞察：·轻度用户将AI视作“结论生成器”,他们要的是一个快速、整合好的答案，因此倾向于“零点击”的站内完结。·深度用户则将AI视作“研究起点”,他们更愿意将Al提供的链接作为“引文”,主动跳转到信息源头进行深度挖掘和核实。%%关于Where的所有发现，其实都为品牌指明了一个方向：与其在信息流中追逐转瞬即逝的曝光，不如在这些高权重载体上构建可被AI长期引用的“知识资产”。因为对品牌而言，AI答案中的链接不仅是流量入口，更是一个“信任筛选器”,能精准识别出那些最具研究精神和高转化潜力的核心用户。那么,AI平台本身，究竟遵循着怎样的内容规则?Al平台更倾向于参考什么来源的信息?理解Al的“内容食谱”,是品牌从被动被AI评价，转向主动影响Al认知的关键。为了从纷繁的数据中洞察规律，我们借助百分点科技Generforce的强大分析能力，对国内七大主流AI平台豆包、DeepSeek、元宝、通义千问、Kimi、文心一言、百度Al+进行了一次深度的数据剖析，试图揭开AI内容偏好的神秘面纱。精细化运营不可或缺：看似选择丰富，但众口难调一个颠覆性的发现是，AI平台的信源并非“兼容并包"。百分点科技Generforce从2025年7月1日至2025年10月8日的监测数据显示，在被AI平台参考过的5.1万个信源中，能够被4个及以上AI平台共同参考的信源占比仅有9.34%。我们以“电动牙刷”品类为例，基于在2025年10月1日-8日期间监测到的1240条Al问答数据，分析出共有22015个参考来源，其中能够被4个及以上AI平台共同参考的信源占比也仅有4.17%。这意味着不存在能“一稿通吃”所有平台的万能渠道，每个AI平知乎问答知乎问答阿里1688百度搜狐网数据来源：百分点科技Generforce更重要的是，每个AI平台都展现出了鲜明的“个性偏好”,如同一个个口味迥异的美食家。综合来看，AI平台核心来源于搜狐网、百度等综合资讯类网站和什么值得买、淘宝、京东等电商类网站；值得注意的是，豆包更青睐品牌官网内容，其中飞利浦官网和Oral-B官网的参考占比分别为5%·DeepSeek和元宝对参考网站的引用率保持较高·百度Al+和文心一言的信息来源较为集中，尤其是百度Al+有49%的参考内容来源于百度，文心一言有44%的内容来源于知乎问答；·Kimi在各网站的参考相对均衡，参考文章数量较多，引用率较低；·通义千问更倾向于参考什么值得买、知乎问答网站网站搜狐网网易苏宁易购新浪网中国江西网北美省钱快报中济网参考次数引用率占比排名23485L网站网站微信公众号什么值得买知乎问答搜狐网新浪网太平洋电脑网参考次数引用率占比排名2385网站网站什么值得买知乎问答搜狐网买购网网易今日头条百强排行网参考次数引用率占比排名23584671网站网站微信公众号中华网892345网站阿里1688京东23网站网易京东238参考次数注1:引用率为该网站来源实际被引用的概率，引用率=引用次数/参考次数*100%。注2:因豆包、文心一言仅显示参考文章，故此处展示的是参考次数。这种“平台壁垒”清晰地表明，试图用单一渠道、单一类型的内容“喂饱”所有AI的策略，可能事倍功半。内容要做“对”:内容要做“对”:AI内容引用存在三个显著特征1.内容必须及时更新比超88%,且对近期内容偏好显著,近180天的文章引用率普遍达80%,体现出强时效性的内容选择倾向。DeepSeekDeepSeek、Kimi、通义千问对近90天发布的文章的引用比例超60%,即时性内容引用表现突出；豆包、文心一言对极短期内容抓取能力强劲，对近30天的内容参考率超过60%;DeepSeek对近180天的内容引用占比最高，达到85%;其次是Kimi和通义千问，对近180天的在80%左右。对于品牌而言，这意味着持续产出新鲜、即时的内容，是维持AI关注度的生命线。AI平台参考+引用文章情况7通义千问文心一言元宝7豆包8数量数量数量数量数量数量数量二AI平台引用文章情况6通义千问元宝57数量数量数量数量数量数量数量在用户的不同决策阶段，Al引用的内容类型也各侧有品牌选择期：信息选择以攻略指南、排行榜类信息为品牌选择期：信息选择以攻略指南、排行榜类信息为主，为用户提供初步的品牌或产品筛选依据；竞品对比阶段：核心引用测评类信息，为用户深入分析不同产品的优劣势提供支撑；最终决策期：重点选用测评类、体验类与推荐类信息，通过深度解析产品细节、给出针对性推荐，为用户最终购买决策提供直接参考。AI平台引用文章类型攻略指南29%攻略指南29%排行榜29%产品推荐18%测评比较17%产品详解4%其他3%品牌选择期测评比较48%测评比较48%攻略指南16%产品推荐12%产品详解7%其他6%竞品对比期测评比较35%测评比较35%体验分享27%产品推荐13%攻略指南12%排行榜6%其他7%3.内容质量大于数量一个值得注意的现象是“高引用率≠高引用量”。有部分网站在AI平台的引用中呈现“引用次数少但引用率高”的特点，这类网站虽未被高频次引用，但可能在AI平台认可度较高。DeepSeekDeepSeek有23%的引用内容来源于淘宝，此外有22%的内容来源于搜狐网、网易、新浪网三大新Kimi、通义千问、元宝高频引用网站相似，均侧重引用搜狐网、知乎问答、什么值得买网站的内百度Al+有49%的引用内容来源于百度，站点中心化明显。这为品牌提供了一条“以质取胜”的有效路径——与其追求泛泛的声量，不如在AI认可的权威垂直渠道上，打造一篇能够被深度引用的“标杆内容”。引用次数928注1:引用率为该网站来源实际被引用的概率，引用率=引用次数/参考次数*100%。注2:因豆包、文心一言仅显示参考文章，故此处未展示。网站1中华网5网站网站网易百强b排行网京东2网站恩施新闻网中华网89注1:引用率为该网站来源实际被引用的概率，引用率=引用次数/参考次数*100%。注2:因豆包、文心一言仅显示参考文章，故此处未展示。网站阿里1688京东23456789L注1:引用率为该网站来源实际被引用的概率，引用率=引用次数/参考次数*100%。注2:因豆包、文心一言仅显示参考文章，故此处未展示。以上洞察说明：品牌想要在AI时代赢得话语权，或选择、内容结构、语义优化乃至发布节奏的精密工程。在本报告的最终章，我们将为你揭示一套行之有效的解决方案。用户喜欢借助AI购买什么?研究清楚了「谁在买」和「在哪买」,更重要的问题「买什么」?我们的研究发现，AI购物并非对全品类的均匀渗透，而是精准地切入了特定的商品类型与消费场景，并催生出了全新的角色需求。AI购物的用户选择呈现出清晰的倾向性：近六成流向了耐消品，约四成流向了专业服务，而快消品的耐消品的共性是高价值、多参数、长链路，用户的核心痛点在于如何收敛型号、对比关键参数、并理息不对称、真假难判，用户需要的是可验证的依据与清晰的边界来规避风险。于是我们可以得到一个规律：用户倾向于在“投入度高”的决策上求助Al。我们的研究发现，AI的使用场景高度集中于以下两方面：-当用户陷入“选择的迷宫”:近8成用户表示，在面对充满海量参数、功能晦涩的高复杂度产品(如耐消品)时，他们会求助于Al。此刻，Al扮演的是那个能瞬间理清头绪、去繁为简的“专业顾问”。-当用户踏入“认知的荒原”:近7成用户在探索一个完全陌生的产品领域时，也会选择让AI充当“开路先锋”,帮助自己完成从0到1的认知构建。用户在什么场景下更倾向于选择用AI辅助购物?陌生品类%我们从定性访谈中也获知，参数对比类任务，AI的效率最高。用户拿到明确结论后往往即时收手；这一刻距离购买只差一步，是高转化触点。无人机选购场景无人机选购场景总结一下，如果我的第一诉求是拍照的话，我应该选择哪一个。”电动牙刷选购场景电动牙刷选购场景search,没有做任何功课。”某款。”宠物药选购场景宠物药选购场景这就解释了为什么AI难以渗透快消品领域，正如一位受访者所言："没什么好选的，我都固定在那几家买”。对于这类决策成本低、已形成肌肉记忆因此，Al的核心价值在于为复杂的决策“降噪”,而于是我们可以得到另一个规律：用户倾向于在“复而一键“化繁为简”的需求，正好是Al的强项。数据AI购物用户在过程中赋予AI的具体任务提炼产品卖点和推荐理由%%这些来自用户的真实声音，展示了AI如何在不同购物场景中扮演关键的“决策辅助”角色。无论是面对无人机复杂的技术参数，还是在众多电动牙刷型号中进行选择，亦或是在专业性极强的宠物药领域规避风险，AI的核心价值在于帮助用户高效处理复杂信息，降低决策成本。那么,当用户向AI发出提问时，Al的“脑海”中究竟是如何浮现出品牌和产品的呢?为了将上述定性洞察与市场现状相结合，我们借助百分点科技Generforce系统，继续针对“电动牙刷”这一典型耐消品类进行了专项数据监测，来量化分析不同品牌在Al答案中的可见度。监测结果清晰地揭示了在Al答案层，哪些品牌更容11233456789飞利浦欧乐B舒客松下力博得徕芬品牌可见性指数数据来源：百分点科技Generforce系统，数据周期2025/10/1-2025/1徕芬品牌提及次数品牌可见性指数78松下EW-DM31舒客G33欧乐B欧乐B品牌提及次数品牌可见性指数小米T302舒客K2松下EW-PDP51数据来源：百分点科技Generforce系统，数据周期2025/10/1-2025/10/8,基于1240次Al对话监测结果。从榜单中可以发现，头部品牌凭借强大的市场声量和内容沉淀，在AI答案中占据了显著优势。这也从言，AI推荐的品牌，往往就是他们决策清单的起点。个基本问题，一幅关于AI购物新大陆的探索蓝图已初步绘就。蓝图之上，一个高知、年轻、追求效率的用户画像，以及一个聚焦复杂决策的场景画像格外醒目。但这张蓝图还缺少最关键的维度——时间。在这群精明用户的购物旅程中，AI是如何一步步介入，并最终影响航向的?AI,在购物的哪个环节接下来，我们将沿循时间轴，深入这场旅程的“何时”(WHEN),解构Al在起点、中段和终局所扮演的不同角色。我们的研究发现，Al并非在购物全程平均发力，而起点|AI正从工具转向触点源地”。有四分之一的用户表示，他们的购物想法直接来自于AI的主动推荐或联想。这背后并非简单的“习惯迁移”,而是一种更底层的“能力迁移”。数据显示，98%的受访者在工作、学的使用频次高度重合。这意味着，用户早已将在其他领域形成的“先问AI、再展开”的工作流，无缝复刻到了购物决策中。我们可以理解为，AI购物用户的基数与泛AI用户的扩张呈高度正相关，其发展前景相辅相成，AI购物的增长潜力与AI应用的整体发展深度绑定。质变：它不再是一个被动等待指令的查询工具，而是一个能主动激发购物动机的前置触点。它能将一次日常的对话，巧妙地转化为一次购物的联想。次1-2次少于每周6-10次每月购物场景外使用Al的频次6-10次10次+3-5次1-2次外(工作、学习等)使用Al的频次与之相同的比例。例：在购物中每周1-2次使用Al的人群中，有75%的概率在购物场景外也每周1-2中段|对比和筛选是Al介入最多的阶段近半(45%)的用户选择在“对比与筛选阶段”让AI介入购物流程，当用户走完购物旅程的起点，带着初步的想法进入链路中段时，AI的角色发生了改变，通过深访环节和对用户与AI对话的记录进行分析，我们可以大致将AI在购物流程中发挥的功能归纳为用户在决策中段找到Al时，往往不是带着清晰的产品型号，例："我想要买架无人机，牌子是DJI的，重量不超过3KG,当用户被碎片化的网络信息和充满主观色彩的用当用户被碎片化的网络信息和充满主观色彩的用户评价淹说其实极为重要，AI通过结构化的对比，帮助用户在互相矛盾的口碑(“有人说重，有人说不重”)和海量参数中，厘清用户的决策过程并非一次性的“快问快答”,而是一场与用户的决策过程并非一次性的“快问快答”,而是一场与AI反复拉锯的深度博弈。当AI的初步回答不够完善时(例如，用户提到AI有时会忘记提续航、重量等关键参数),用户会立刻进行“追问”,通过多轮对话，共同完善决策所需的信息拼AI的回答并不是作为品牌方的“内容展示架”,它的真正价值在于动态化地组织信息，并在一次次往复式对话中协助用户构建决策，也因此，品牌方组织内容结构的时候，应当从用户视角出发，遵循其思考路径配置不同的信息包。决策|AI是“第二意见决策者”人们虽然都倾向于用AI执行“比对与筛选”任务，但是快消和耐消品的比例相对于服务类产品在此项功能上占比更高，而用户让AI参与服务类产品“决策与确认”环节的比例达到了33%,高于其他选项。 (如下图)AI购物用户在面对“专业服务”时，这说明用户面对服务类消费时，Al的使用重心更倾向在“决策与确认”阶段请Al复核关键信息：资质与合规、条款细则与除外责任、费率与隐性成本、售后与风险提示等，而非前置筛选。常见路径是先让AI汇总对比和疑点，再回到官方文件、客服或线下顾问核实，最终据此做出确认。这种用法并非替代判断，而是用AI提供“客观复述与风险校验”,帮助用户在高后果场景做最后一击的理性确认。现在，我们已经明确，在购物的起点、中段与终局，Al扮演了三个截然不同的关键角色。这定义了它的“能力”,但真正激活这些能力的，是用户的“用法”。在智选时代，品牌如何被AI选中?当用户的决策起点与Al的筛选逻辑都发生了颠覆性改变，一个让所有营销负责人焦虑的问题浮出水面：在Al的眼中，你的品牌究竟是什么形象?你精心构建的品牌价值，是否在AI的转述中被准确传递?还是被错误、过时甚至竞品的负面信息所扭曲?当用户问出那个关键问题时，你的品牌，是被Al自信推荐，还是被无情忽略?在过去，品牌可以通过经验和局部数据感知市场。而在今天，AI如同一个深不可测的“黑箱”,品牌对其认知几乎是盲人摸象。若无法洞悉AI的认知逻辑，品牌就无法有效影响AI的推荐，也就无法赢得“智某牙刷品牌的自我定位和市场认知就呈现出巨大的差异：自我定位强调科技实力、专利技术，但AI根nn清当这两幅图出现巨大偏差时，意味着品牌在Al世界销预算的错配与浪费，更危险的是，AI正在基于这非你本意的品牌故事。清那么,品牌应如何弥合这一认知鸿沟，精准管理自呢?答案在于构建一套可衡量、可优化、可追踪的GEO(生成式引擎优化)闭环体系。一个AI可见性提升的实战案例万益蓝(WonderLab),这个销量突破7亿瓶、社交媒体声量领先的益生菌品类领军者，却在AI问答平台上几乎”隐形"——当消费者向DeepSeek、豆包寻求购买建议时，很难看到它的名字。这种反差，成为摆在品牌面前最迫切的问题。题?基于5A用户决策模型，Generforce自动生成并模拟了覆盖各阶段的提问，与主流AI平台持续对话。通过对Al引用信源的深度溯源，问题根源被精准锁定——这是一个”质”的错配，而非"量"的不足。AI平台优先引用高权威性、结构化的专业信源，而万益蓝的内容资产以社交视频为主，虽然互动量高，但缺少AI判定为“高价值”所需的权威背书与结构化信息。找到原因后，Generforce为万益蓝制定了全新策略，完成两个根本转变：·阵地转移——从泛社交平台重新部署至AI高频·内容升级——围绕自研菌株GOLDGUT®临床实验成果、与西班牙AB-BIOTICS的国际合策略调整后，万益蓝通过少量、精准的高质量内容，就在多个主流AI平台的益生菌品类推荐中取得了突破性进展。相比竞品的海量投放，这个案例充分证品牌可见性万益蓝33.03%品牌可见性行业品牌可见性排名Generforce:驱动AI可见性增长的系统性引擎万益蓝的突破背后，是百分点AI搜索洞察系统(Generforce)的支撑。这个系统的特别之处在于：它不只是帮品牌“干活”,而是能自动完成从发现问题、分析原因、制定策略到追踪效果的完整流程。其强大的分析能力，建立在一个动态增长的庞大数据库之上，该数据库已覆盖超过11.8万个品牌、35.9万款产品、5.1万个媒体信源，并且目前提及Generforce的运行逻辑，由三大智能体无缝协同驱动，贯通了GEO营销的全链路-以“数据驱动、效果量化、落地执行”为核心逻辑深度协作，让品牌在Al时代的营销实现了从依赖模糊的体感，到依靠精准数据决策的转变。⑥generforoennooo一它的任务是弄清楚”用户会怎么问Al"。基于用户从认知到购买的完整决策路径，系统自动生成各种真实场景下的提问，然后与豆包、DeepSeek、Al+、Kimi、通义千问等主流AI平台持续对话，收集AI的回答内容和引用来源。它把AI的回答转化为可以衡量的指标。比如品牌在Al答案中出现了多少次?排名第几?AI对品牌的态度是正面还是负面?与竞品相比表现如何?这些原本说不清的问题，都变成了可以对比、可以追踪的具体数字。基于前面的分析结果，它会告诉品牌：什么样的内容AI更爱引用?应该在哪些平台发布?用什么样的表达方式?甚至直接生成内容示例供参考。2.GEO指标体系：让每一份投入都清晰可衡量值得注意的是，Generforce的指标体系与5A用户路径模型实现了深度整合，这使得品牌能够在用户决策的每个关键节点进行精准干预：阶段通过管理AI情感倾向塑造可信形象，在“询问”阶段确保深度对比中的竞争优势，在"行动“阶段承知识体系提供精准解答。AA3.核心业务价值：锁定机遇，消解挑战通过系统化的内容布局和持续优化，提升品牌在AI平台的曝光率和排名，并用数据证明投入实时监控AI提到品牌时的态度和内容，一旦发现错误信息或负面内容，快速定位来源并应对。最重要的是，这套系统让AI从一个"不知道会说什么"的黑箱