文 | 窄播，作者 | 庞梦圆
AI 给品牌生意带来的改变还在继续。
3 · 15 曝光「AI 投毒」乱象后，品牌做 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）的热度不降反升。
今年 3 月底，有商学院相关负责人提到，「做 GEO 培训的老师根本忙不过来」。尤其教育、医药类企业对 GEO 投入更积极、效果也更显著，有的企业「点击率一下能翻三四倍」。
通俗来讲，GEO 指的是，品牌方针对豆包、Deepseek 等主流生成式 AI 大模型的语义识别逻辑、答案生成偏好等，对品牌信息、商品内容、口碑资产进行的系统性优化动作。可对应移动互联网时期的 SEO（搜索引擎优化）。
品牌重视 GEO，直接原因在于消费者注意力转移，消费决策的场域和链路也在发生改变。
传统搜索引擎的流量在下滑，而豆包、Deepseek 等 AI 助手的日活用户持续提升。而且，用户与 AI 助手互动时，使用的不是搜索引擎善于捕捉的品类或用途等关键词，而是自然语言描述的场景、困惑、心情等非常非标、个性化的内容。
而重视 GEO，只是品牌应对 AI 给营销带来的改变的其中一个层面。
AI 除了是信息获取与决策入口，还是效率工具。因此 GEO 之外，不少品牌还在思考，如何借助 AI 工具做更精准的会员运营，做更标准化和高效率的导购培训与赋能，做消费者在品牌小程序 / 企微 / 门店等各种场景的高效沟通，以提高转化，建立长期信任——这才是营销更本质的东西。
现在品牌缺的不是要重视 AI 的意识，而是要如何行动、多大力度行动、何时行动的真实经验参考。
一些品牌停留在「用豆包写文案、作图」的阶段，一些品牌有意识做 GEO，只有较少数更早、更长期致力于提升企业数字化的品牌，在做商品知识库的 AI 化重构，做用户画像的更细颗粒、更动态识别，甚至引入 Agent 做具体执行。
做让 AI 看得到、看得懂的内容
在用 AI 做基础的内容创作外，GEO 是不少品牌做 AI 营销时更先接触和尝试的领域。
与品牌更熟悉的 SEO 相比，SEO 是根据关键词占位排名，此刻在「跑步」词条下出现更多的品牌，就是会被推荐到更前面；而 GEO 是基于 LLM 大语言模型的技术原理在输出答案，LLM 更看重内容的相关性和权威性，且检索范围是全域。
换言之，品牌做 SEO 争夺的是关键词搜索结果中的排序权，核心是占领关键词；做 GEO 争夺的是品牌在 AI 生成答案中的认知权，核心是让 AI 看到、看懂、信任自己的内容——这是完全不同的内容生产、投放逻辑。
营销服务公司宏盟媒体中国的研究洞察业务群总监罗康莉曾总结，容易被 AI 引用的内容具备五个特征：结构化数据标记、跨平台一致性、权威信源背书、用户意图匹配度、以及可验证的事实陈述。
她还提到，AI 已经开始学习识别「商业意图过强」的内容并降低其权重——随着 AI 能力的进化以及 GEO 合规，所谓「投毒」也会变得越来越困难。
对应到品牌动作，品牌做 GEO 时，应先自查自己在 AI 语境下的信息现状，是否缺失、失真、滞后，再对症下药。
珠宝品牌周大生营销中心负责人李智超就提到，他们观察到 AI 对品牌内容抓取不全面，导致品牌形象失真后，加大了在垂直网站和官方账号的内容发布量，并重新搭建了 ABC 三类内容营销矩阵：A 类为蓝 V 矩阵账号（官网、电商、门店线上店铺）；B 类为 KOS 矩阵（核心运营，直接带来销量和客资）；C 类为全民营销矩阵（节点、热点、UGC 内容，激活品牌心智），实现全渠道内容覆盖。
以往的商品描述和内容投放是给搜索引擎看的，多为品类、品牌、用途等属性的关键词。但人与 AI 的交互是意图驱动、场景导向的，用户问的是「宝宝晚上睡不安稳怎么办」，而不是「婴儿襁褓品牌」。品牌要让产品信息以 AI 更能识别的方式重新组织起来。
去年淘天提出要打造 AI 时代的旗舰店 3.0 版本时，提到内部在推动重构站内的商品详情页，也是出于这样的考虑。
当然对所有品牌来说，商品知识库重构都是一项浩大工程，但不少品牌也已经意识到，这件事正变得越来越有必要。营销平台们也推出各种工具降低品牌的操作门槛。
阿里妈妈就在近期升级了平台的 AI 营销基础设施，宣布从超级智能体升级为超级智能体引擎，核心能力从传统的理解搜索 query（关键词），转变为理解用户意图的 token，同时推出万象智识、万象智品、万象智造、万象智投四个 Agent，分别负责消费者意图深度理解、商品信息 AI 化表达、营销创意自动生成、全链路智能投放。
值得注意的是，用户与 AI 的互动中，还有一类高频表达习惯：不是问对比、方案、选择，而是问事实、是否、步骤。针对这类需求，AI 倾向于直接抽取短平快、高确定性的标准答案。
基于此，行业也指出了 GEO 可能的进阶方向，混沌 AI 研究院院长张雷提到：「GEO 的下一步，就是 AEO」。
这里的 AEO，全称是 Agent Engine Optimization（智能体引擎优化）。它和 GEO 区别在于：
GEO 的核心是给 AI 投喂适配用户场景、有完整上下文的内容，解决的是「如何让 AI 在回答中提到我、优先推荐我」；
而 AEO 的核心，是把品牌的商品体系、服务能力、转化链路封装成 AI 智能体可直接调用的标准化接口，解决的是「如何让 AI 智能体帮用户完成从咨询到转化的全链路闭环」，可以理解为 GEO 从触达到交易闭环的延伸。
GEO 只是 AI 营销的「水上」部分
但无论 GEO 还是 AEO，都不是品牌做 AI 营销的全部，只是其中更可被直接看见的部分，改变的是品牌如何适配 AI 内容场的规则。
除此之外，AI 还可以作为效率工具，支撑品牌做更精准、更高效、更长期的营销服务。AI 给品牌营销带来的更深层改变，是从流量触达，到用户运营、终端转化、组织提效的全链路重构。
零一数科轮值 CEO、零售快消行业群总经理林喆提出一个观点，营销市场以前按标签做人群触达是「折中主义」，人群包是静态的、粗颗粒度的、事后定义的，但人的真实需求是当下的、复杂的、具体的，且多变的。
理想情况下，每个人都有自己的个性化需求，所有需求都应该被 1V1 满足。AI 正在帮品牌进一步靠近这个理想。
目前已经看到结果的品牌尝试包括以下几个方面：用户画像的更精细、更动态分析；导购更快速、标准化的培训；以及交易场景的更高效转化。
母婴品牌孩子王是典型一例。
孩子王 CTO 王海龙透露，品牌去年营收 100 亿，其中 30% 是由 AI 促成，完全没有人工介入。且在由 AI 贡献的销售额中，约 10% 来自连续三个月未购买的流失会员的召回。
母婴是高决策成本、强信任需求的品类，但人群在不同生命周期的需求相对固定：宝宝每一周的身体变化、宝妈在不同阶段的关注点，都有明确的规律可循——反而有做人群精细化洞察的便利性。
孩子王基于对 9000 多万会员的服务经验，搭建了一套能精确预测宝妈每周需求的「会员生命周期图谱」，并为每个会员打出上千个细分标签，能够做到，当一个宝妈在凌晨搜索或浏览相关商品时，系统能够识别出「宝宝出生第 14 周需要选购袜子」这类非常当下、即时、具体的需求。
在更细化、动态的消费者洞察基础上，品牌才能借助 AI 做更精准、更高效的后续营销动作。
2023 年全面转向 AI 后，孩子王不断推出适用于不同场景的 Agent，形成一个 Agent 集群，从而在会员精细化运营基础上，实现「筛选客群、匹配内容、生成物料、下发执行、效果调优」的全链路自动化执行。这不仅提高效率，还降低了层层人工执行的动作偏差。
「有时服务一个会员，群里五个人，可能只有顾客一个是真人，其他全是机器人。」王海龙说道。
瑞幸 2021 年开始推进 AI 战略，目前的 AI 应用也覆盖 ToC、ToB 和组织提效等多个层面。ToC 领域，瑞幸小程序点餐已接入 Agent 对话和餐品推荐功能，用户在点单时可以直接用自然语言描述需求，系统给出匹配建议。
LOHO 眼镜创始人黄心仲分享道，其在全国有上千家线下门店，通过「AI 智能配镜问诊」「AI 试戴」，提高消费转化率。
中国首个上市公司 AICGO 首席数智增长官、中国人工智能影响力人物谌鹏飞也提到，三年前就和绝味董事长讨论 AI 将成为企业下一轮增长的新方式。目前，绝味已经探索出多个场景的智能体产品。
例如，其打造的中国首个 AI 超级店长智能体，获评云栖大会全球 AI 案例，通过这个智能体，每位店长可直接获取总部活动信息，且能获得个性化指导，实现能力陪伴成长。2025 年与腾讯共创的 AI 会员多智能体，也成为腾讯全球标杆案例。
绝味打造的 AIOS 多智能体交易系统，还能以人群为核心，实现从社会热点内容生成、选品、直播、交易、服务到数据复盘的全链路无人干预，仅聚焦最终结果。目前，这个交易系统成效显著，将品牌直播成本降低 80%，单店业绩增长数倍。
AI 营销还在早期阶段
但整体上，品牌做 AI 营销还在早期尝试阶段，而营销已经是品牌整体生意中渗透率较高的领域，不同行业、不同体量品牌对如何系统性拥抱 AI 的响应速度和深度都不一样。
在零一数科创始人鉴锋看来，成交链路越短的行业，受 AI 影响越大、越直接，对 AI 的应对需要更及时；链路越长，AI 介入难度越大，企业应对也可更有耐心。
前者典型如纯内容、纯流量驱动的业务，包括零一自己作为数字化服务商，「必须比客户更早、更彻底地使用 AI」。
我们了解到，零一内部的 AI 转型分两个方面：第一步实现「人 +AI」，用 AI 压缩数据分析、内容生成等高频低价值工作，释放人力；第二步进阶到「AI+ 人」，让 AI 成为项目经理角色，主导任务分配、信息记录和绩效评估，打通内部信息壁垒。并且，零一在开发自己的 01-Claw，团队已经在内部应用于运营交付。
后者如珠宝、服装等交易，从内容触达到用户决策，从门店体验到成交售后，涉及线下加盟体系、导购、库存、物流，每个环节都需要人为判断，AI 能优化局部效率，但无法一口气全部接管。
目前，不少有大规模线下门店的企业，开始尝试用 AI 搭建一套更标准化的培训系统，给导购培训提效。瑞幸、百胜中国都正在与腾讯智慧零售合作，把内部的所有门店经验、商品和服务信息数字化、AI 化。
但即便如此，AI 也是在辅助店长、导购做决策与消费者沟通，依然有大量与真人消费者接触的工作必须要人来完成。
而且无论技术如何变化，营销的本质不会变，始终是建立用户信任、实现价值传递、做长期增长。因此对于 AI 等技术带来的种种变化，品牌们既不能忽视，也不必盲从。
