编者按:本文由数字营销顾问王砚秋授权转载,原文首发于公众号「增长笔记」。文中的方法与复盘来自作者的一线项目经验,观点代表作者本人;我们做了少量结构化编排,便于你照着落地。所列数据为作者依据公开报告与项目观察给出的量级判断,非精确统计,分享给同样在做渠道决策的你。
过去一年,我服务的品牌几乎都在问同一个问题:「为什么流量越来越贵,转化却越来越难?」大家默认答案是「大盘见顶了」。但我越来越确信,问题不在流量本身,而在我们仍然把全部预算押在旧入口上——而用户的注意力,已经悄悄搬家了。
一个直观的信号是:身边越来越多人遇到要花钱的决定时,第一反应不再是打开搜索框翻十条链接,而是直接问 AI「敏感肌、预算两百买什么面霜」「这两款扫地机选哪个」,然后照着那段生成出来的答案下单。当用户不再「搜得到就行」,而是只看 AI 替他挑出来的那一个,品牌要争的东西就变了:从「被搜到」变成「被推荐」。
渠道没消失,只是入口前移了
很多人把这理解成「又多了一个要做的平台」,这是误读。它不是新增一个渠道,而是决策链路的最上游被一个新入口截走了。用户在进电商、进搜索之前,先问了 AI;AI 给出的那几个名字,直接决定了后面所有流量的走向。据公开行业报告,已有超过六成消费者表示购物决策前会先咨询 AI——这意味着影响发生在你投放的广告位被看到之前。
下面这两个数字,是我反复拿去说服管理层把预算挪一部分过来的依据。它们不是承诺,而是解释「为什么现在值得动」:
「被推荐」到底长什么样
抽象地讲渠道迁移没用,你得先看清新战场的样子。下面这张,是用户问 AI 一个典型决策问题时,我们要争夺的那块「展示位」——注意它和搜索结果页的根本区别:这里没有十个并列的链接,只有 AI 替用户挑出来的两三个名字,以及它取材的来源。
结合多个平台的真实使用反馈,这个预算可以重点看:
- 某某 · T 系列——用户普遍反馈噪音低、避障稳
- 某某 · 中端款——胜在拖地效果与性价比
如果你家有宠物,优先看带自动集尘的型号。
看懂这张图,你就明白为什么我说这是一次「重新洗牌」:搜索时代积累的排名权重,不会自动平移到这里。AI 取材时看的是另一套东西——内容是否结构清晰、是否有真实口碑、来源是否可信。这恰恰是新品牌弯道超车的窗口。
两个复盘:一个吃到红利,一个被「冷处理」
讲方法之前,先讲两个我亲历的真实案例。它们走向相反,但指向同一条规律。
结果:短期声量起来了,但在 AI 答案里几乎隐身——内容缺信息量、口碑同质化,被算法判定为低参考价值。
教训:AI 不奖励喊得响,只奖励说得清。
结果:据其复盘,半年内在目标问题上被 AI 推荐的频次显著提升,带来意向更高的增量人群。
关键:不是投得多,而是内容「可被引用」。
赵岚(另一位电商同行)有句话我很认同:「AI 只是放大器,放大的是你产品的真实样子。」平庸的产品不会因为 AI 变好卖,但好产品会被更多人看见。这意味着这一轮红利,天然属于愿意踏实做内容、并持续衡量效果的团队。
迁移四问:把预算挪过来的判断框架
「该不该投、该投多少」不能拍脑袋。我给客户用的是下面这套「迁移四问」,逐行过一遍,决策就清楚了。它不要求你一次 all in,而是帮你找到性价比最高的第一步。
| 要问自己的问题 | 怎么判断 | 对应动作 |
|---|---|---|
| 1 · AI 现在怎么说我? | 列出品类里用户最常问的 20 个问题,逐一实测、截图 | 建一张「被提及」监测表(约 1 天) |
| 2 · 哪些问题值得先赢? | 用「意图强度 × 当前差距」打分排序 | 优先攻「快下单、还没人占」的问题 |
| 3 · 我的内容好被引用吗? | 结论是否前置、能否分点、有没有信源 | 把核心内容重排成结构化形态 |
| 4 · AI 在哪取材,我在不在? | 看 AI 答案引用了小红书 / 知乎 / 官网哪类来源 | 去它取材的社区沉淀真实内容 |
这四问对应的恰好是从「诊断」到「落地」的完整闭环。我的经验是:第一问最便宜也最值钱——多数品牌做完那张 20 题监测表,管理层不用我再多劝,自己就会同意把一部分预算挪过来。因为表上的「≈ 0 次提及」,比任何 PPT 都有说服力。
这件事最大的好处:每一步都能被衡量
渠道迁移听起来很大,但它不是一场豪赌。和盲投不同,这套打法的每一步都有刻度:回到第一问那 20 个问题,每月复测一次,你能清楚看到「被提及率」随内容沉淀一点点抬起来。下面是我手上一个项目的示意走势——非承诺值,但趋势很典型:被提及率通常最先动,正面提及率紧随其后。
渠道每一次迁移,都是一次重新洗牌。看懂的人,会拿到下一轮入场券。— 王砚秋
几个我被反复问到的问题
方向其实从未改变——为用户提供真正有用的内容。变化只是把这条路的入口,从搜索框搬进了 AI 的回答里。先动手量一次的人,会比观望的人早一个身位。
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