国产成人av综合久久视色,а√最新版在线天堂鲁大师,超碰97资源站,成人免费ā片在线观看,gogo西西人体大尺度大胆高清

2025年的消費(fèi)市場(chǎng)，“決策權(quán)轉(zhuǎn)移”成為最不可忽視的趨勢(shì)——AI正從“輔助工具”升級(jí)為“決策中介”。從Perplexity計(jì)劃收購(gòu)谷歌Chrome引發(fā)的行業(yè)熱議，到主流搜索引擎首頁(yè)集體植入AI搜索框，一場(chǎng)圍繞“AI中介”的流量爭(zhēng)奪戰(zhàn)已悄然打響。更具標(biāo)志性的是，亞馬遜繼去年推出AI購(gòu)物助手“Rufus”之后，今年4月正式測(cè)試由Agentic AI驅(qū)動(dòng)的Buy for Me功能，允許用戶從其他品牌網(wǎng)站尋找亞馬遜沒(méi)有的商品，直接幫用戶下單。2025年P(guān)rime Day前夕，據(jù)第三方調(diào)研顯示，約33%的消費(fèi)者已計(jì)劃使用Rufus輔助購(gòu)物。

當(dāng)消費(fèi)者的購(gòu)物路徑正從傳統(tǒng)的“搜索-篩選”轉(zhuǎn)向更直接的“對(duì)話-推薦”，一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題浮出水面：品牌主想要觸達(dá)消費(fèi)者，首先要過(guò)AI這道關(guān)。如何在新變局中獲得先發(fā)優(yōu)勢(shì)？答案或許藏在“GEO”與“SEO”的迭代邏輯里。

一、GEO vs SEO ——從“人找信息”到“信息找人”

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優(yōu)化），由印度理工學(xué)院德里分校與普林斯頓大學(xué)學(xué)者于2024年提出，旨在通過(guò)結(jié)構(gòu)化內(nèi)容、可信數(shù)據(jù)源構(gòu)建及語(yǔ)義適配，讓品牌內(nèi)容成為AI生成答案的“標(biāo)準(zhǔn)信源”，實(shí)現(xiàn)“答案即品牌”的直接曝光。相較于傳統(tǒng)搜索引擎優(yōu)化（SEO），GEO的本質(zhì)是應(yīng)對(duì)“用戶從‘主動(dòng)搜索’轉(zhuǎn)向‘被動(dòng)獲取’”的代際需求——當(dāng)用戶不再需要“主動(dòng)搜索”，而是“問(wèn)AI要答案”時(shí)，品牌需要讓AI“主動(dòng)推薦”自己，而非等待用戶點(diǎn)擊。

GEO的提出并非偶然，其背后是用戶需求與技術(shù)趨勢(shì)的雙重驅(qū)動(dòng)。據(jù)明略科技觀察，用戶搜索行為正經(jīng)歷從早期的“泛知識(shí)查詢”（如“XX是什么？”）到“具象化決策輔助”（如“XX怎么選？”“XX哪個(gè)更適合我？”）的顯著升級(jí)。這種需求變化直接影響了品牌需要關(guān)注的搜索重點(diǎn)與內(nèi)容布局。

從搜索引擎與社媒提問(wèn)趨勢(shì)看，用戶高頻搜索場(chǎng)景可分為四類：

對(duì)比決策類：“XX和XX哪個(gè)更好？”“預(yù)算500元以內(nèi)，性價(jià)比最高的無(wú)線耳機(jī)推薦”；

參數(shù)解讀類：“這款冰箱的‘一級(jí)能效’具體省多少電？”“相機(jī)鏡頭的f/1.8光圈適合拍什么？”；

場(chǎng)景適配類：“適合租房黨的迷你洗衣機(jī)有哪些？”“帶娃出行必備的便攜用品清單”；

風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避類：“XX品牌最近有質(zhì)量問(wèn)題嗎？”“長(zhǎng)期用這款牙膏會(huì)有副作用嗎？”。

以母嬰品類為例，新手媽媽常問(wèn)AI：“1段奶粉和2段奶粉的區(qū)別是什么？我家寶寶6個(gè)月該換了嗎？”——這類問(wèn)題的核心，是消費(fèi)者對(duì)“專業(yè)建議”的強(qiáng)依賴。用戶不再滿足于“找到商品”，而是需要AI幫助“縮小選擇范圍”“理解復(fù)雜參數(shù)”“預(yù)判使用風(fēng)險(xiǎn)”。

二、品牌如何應(yīng)對(duì)GEO趨勢(shì)？從“影響人”到“影響AI”

當(dāng)用戶的決策輔助需求倒逼AI成為“第一推薦人”，品牌的營(yíng)銷戰(zhàn)場(chǎng)也從“用戶心智”轉(zhuǎn)向了“AI認(rèn)知”。

AI處理用戶需求的底層邏輯可簡(jiǎn)化為“拆解問(wèn)題-分配任務(wù)-匹配答案”：非聯(lián)網(wǎng)模式下，AI從訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索推理；聯(lián)網(wǎng)模式下，則調(diào)用互聯(lián)網(wǎng)最新內(nèi)容。

值得注意的是，不同大模型的信息偏好、用戶的提問(wèn)側(cè)重會(huì)導(dǎo)致推薦差異。哥倫比亞大學(xué)團(tuán)隊(duì)最新研究發(fā)現(xiàn)（論文《What Is Your AI Agent Buying? Evaluation, Implications, and Emerging Questions for Agentic E-Commerce》），AI購(gòu)物助手存在明顯個(gè)性化偏好，不同模型對(duì)于相同商品可能做出不同的推薦決策，且對(duì)商品在頁(yè)面的展示位置極為敏感。這意味著，品牌需要從“內(nèi)容創(chuàng)作”延伸至“算法適配”：不僅要生產(chǎn)高質(zhì)量?jī)?nèi)容，更需要確保內(nèi)容在不同模型的“高權(quán)重來(lái)源”中具備高認(rèn)知度與可信度。

2025媒介力學(xué)論壇上，明略科技品牌AI認(rèn)知榜負(fù)責(zé)人招熙琳強(qiáng)調(diào)，通過(guò)AI構(gòu)建品牌認(rèn)知，與消費(fèi)者產(chǎn)生深層次連接，品牌需要把握三個(gè)關(guān)鍵： 

一、深入洞察消費(fèi)者在AI平臺(tái)上的搜索意圖，全面評(píng)估品牌在各主流AI模型中的認(rèn)知現(xiàn)狀，建立Baseline；

二、基于評(píng)估結(jié)果，制定有針對(duì)性的AI傳播策略，確保品牌信息能夠有效觸達(dá)AI；

三、從AI引用的信息源入手，以高質(zhì)量的品牌內(nèi)容，持續(xù)積累AI對(duì)品牌的認(rèn)知資產(chǎn)。

從推薦到下單，AI驅(qū)動(dòng)的消費(fèi)決策鏈條依賴平臺(tái)與數(shù)據(jù)的深度互聯(lián)互通，這條路仍處于探索期。但數(shù)據(jù)洞察始終是連接機(jī)器與機(jī)器、品牌與消費(fèi)者的核心紐帶——沒(méi)有數(shù)據(jù)，就沒(méi)有AI時(shí)代的品牌管理。依托強(qiáng)大的AI與數(shù)據(jù)分析能力，明略科技將助力品牌“被看見(jiàn)”“被信任”“被選擇”，在AI時(shí)代構(gòu)建可持續(xù)的認(rèn)知優(yōu)勢(shì)。