儒读汇2025年，当我打开电脑寻找”适合干皮的国产粉底”时，我的手指停在了搜索框上方，是使用Google，还是直接询问ChatGPT？最终我选择了后者。这个微小的决定，正在改变数字营销领域的格局。
传统SEO已成历史？品牌曝光的新战场
从”搜索结果页”到”直接答案”
传统搜索引擎提供10个蓝色链接，让用户自行选择。而AI搜索引擎直接给出答案：”推荐花西子、完美日记和彩棠。”这意味着，如果品牌不在这个答案中，用户根本不会知道品牌存在。
更棘手的是，AI不会像搜索引擎那样显示”第2页结果”。它只会提供一个答案，没有出现在前面就意味着被淘汰。
真实案例启示录
某国产护肤品牌CEO找到我，困惑地说：”我们去年在小红书、抖音投放了500万，为何销量还在下滑？”
我让助理测试ChatGPT和文心一言：”推荐适合敏感肌的国产护肤品。”结果显示，在8次测试中，该品牌仅出现1次，而竞品平均出现4-5次。
这意味着，品牌的流量已被AI截获。当用户搜索敏感肌护肤时，他们不再访问品牌官网，而是直接采用AI的建议，而品牌往往不在推荐之列。
AI品牌监控：你需要了解的关键要点
什么是”可见度”？
可见度并非简单的提及次数。举例来说：
- 品牌A在10次查询中被提到3次，可见度为30%
- 品牌B在100次查询中被提到20次，可见度为20%
尽管B的绝对曝光量更高，但A的可见度更好，说明在目标话题中的关联性更强。对于预算有限的中小品牌，提升可见度比追求曝光量更现实。
为何要多平台监控？
不同AI平台的训练数据和算法逻辑不同：
- 文心一言：更依赖百度搜索的中文内容，对百家号、百度百科的内容权重较高
- Deepseek：更注重技术类和深度分析内容
- ChatGPT：覆盖英文内容更广泛，对海外媒体报道更敏感
- 豆包：与字节跳动生态打通，抖音、今日头条的内容影响更大
仅监控一个平台，就像只看淘宝销量就以为了解电商市场一样片面。
工具驱动的品牌监控流程
第一步：建立监控基线
使用AIBase的GEO品牌监控工具，首先回答三个关键问题：
- 我是谁？ 输入完整品牌名称及常用别称（如”全棉时代”和”Purcotton”）
- 我的阵地在哪？ 填入官网URL，这是AI识别品牌信息的重要依据
- 我的竞争对手是谁？ 系统会自动分析，但可以手动补充
以”彩棠”为例，系统识别的竞品包括花西子、完美日记、毛戈平等。这表明AI认为彩棠与这些品牌处于同一赛道。
地址：https:///app.aibase.com/zh/tools/trackers
第二步：评估当前表现
系统会显示品牌在各平台的实时数据。但数据背后的意义更重要：
文心一言可见度16.67% 代表什么？
- 如果是头部品牌，这个数值偏低，需要加强内容建设
- 如果是新锐品牌，这是一个不错的起点
- 如果竞品平均可见度达30%+，说明处于劣势
第三步：挖掘内容机会
工具会展示”品牌关联领域在’文心一言’的曝光分析”：
例如，彩棠的数据显示：
- “中国面孔彩妆”话题关联度60%
- “修容盘推荐”话题关联度50%
这表明：
- 优势领域：彩棠在”中国风彩妆”定位上已建立认知，应继续强化
- 增长机会：在”修容盘”品类还有提升空间，可以针对性地生产内容
第四步：追踪真实查询
AI抓取用户需求更直接：
- “妆容怎么用什么产品” → 需要教程内容
- “粉饼定妆效果哪个好” → 用户正在做购买决策
- “这台秋冬的眼影搭配推荐” → 用户需要场景化方案
传统关键词工具只能显示搜索量，而GEO监控工具揭示了用户如何向AI提问。这两种提问方式完全不同：
- 搜索引擎：”国产彩妆推荐”（关键词式）
- AI对话：”我是黄皮，想要日常通勤妆，推荐国产品牌”（自然语言式）
如果内容还在堆砌关键词，AI可能无法理解其真正含义。
从监控到优化：可执行的行动清单
短期优化（1-2周见效）
行动1：优化官网结构化数据
确保官网包含：
- 清晰的100字品牌简介
- 明确分类的产品系列列表
- 品牌历史与重要里程碑
- 媒体报道或获奖记录
AI解析信息时，结构化程度越高，越容易被准确理解。
行动2：覆盖高关联话题
如果监控显示”修容盘推荐”关联度50%，立即：
- 在小红书发布5篇”修容盘使用教程”
- 在知乎回答3个”修容盘选购”相关问题
- 更新官网产品页，增加”适合修容”的描述
行动3：竞品词拦截
如果AI未将品牌与竞品相关联，可以：
- 在内容中自然提及”相比XX品牌”
- 参与对比类话题讨论
- 在产品描述中突出差异化优势
中期优化（1-3个月见效）
策略1：权威背书建设
争取：
- 行业媒体专访或报道
- 专业机构的检测报告
- KOL的深度测评（而非简单带货）
一篇《中国美妆品牌发展报告》的提及，可能比100篇小红书种草更有效。
策略2：内容矩阵布局
在不同平台发布不同形式的内容：
- 官网：产品详情、品牌故事
- 小红书：场景化使用教程
- 知乎：专业分析文章
- B站：视频测评
策略3：长尾词覆盖
除了核心词，还要覆盖：
- “适合黄皮的国产粉底”
- “学生党平价国产眼影”
- “敏感肌可用的国产彩妆”
长期优化（3-6个月见效）
建立品牌知识图谱
让AI更了解品牌，需要建立完整的信息网络：
- 品牌定位：天然/科技/国潮/轻奢?
- 核心产品线：彩妆/护肤/香氛?
- 目标人群：学生/白领/妈妈?
- 品牌故事：创始背景、设计理念、社会责任
避免三个常见误区
误区1：只追求曝光数量，忽视质量
某品牌通过水军刷”推荐XX品牌”，短期内曝光量飙升，但AI很快识别内容低质，品牌权重反而下降。
正确做法：宁可少而精，不要多而水。一篇高质量测评，远胜过100篇低质种草。
误区2：忽视负面信息管理
AI会学习所有内容，包括负面评价。充斥负面讨论的品牌，AI也会记住。
正确做法：及时回应质疑，用专业内容稀释负面信息，不要试图掩盖。
误区3：只监控不优化
很多品牌开通监控工具后，仅查看数据而不采取行动。
正确做法：制定”监控-分析-优化-验证”的闭环流程，定期评估优化效果。
AI搜索优化的未来趋势
趋势1：实时优化成为标配
未来品牌需要实时监控AI平台的回答变化，因为AI模型更新频率越来越快。
趋势2：多模态内容权重提升
随着AI开始理解图片、视频，单纯文字内容的优势会减弱。品牌需要：
- 高质量产品图
- 使用场景视频
- 用户生成内容（UGC）
趋势3：垂直领域AI的崛起
未来会出现美妆AI、母婴AI等专业助手，品牌需要针对不同AI制定差异化策略。
最后的建议
AI搜索优化不仅是技术问题，更是认知管理问题。你需要管理AI对品牌的认知，就像过去管理消费者认知一样。
对于不同规模的品牌：
如果你是头部品牌：重点监控认知准确性，确保AI对品牌的描述符合战略定位。
如果你是腰部品牌：聚焦核心品类词的可见度提升，先在某个细分领域成为AI的”第一选择”。
如果你是新锐品牌：抓住长尾流量，覆盖头部品牌忽视的细分需求。
最重要的是：现在就开始。 在AI对品牌认知的塑造中，早布局才能在新流量时代占据先机。
当用户问AI”推荐一个XX”时，确保你的品牌在答案中，这可能是2025年最重要的营销任务。
