做 AI 营销，你可能会遇到一种新的落差：
产品质量过硬，但当消费者问 AI" 这个品类有哪些品牌值得选 " 时，答案里没有你；
线下门店装修精致、服务到位，但消费者问 AI" 附近哪家店更合适 " 时，你的门店没有进入候选；
内容没少发、传播预算也没少花，但 AI 引用和推荐的，可能仍然是其他品牌。
问题未必是品牌不够好，而是消费者提出的问题与品牌提供的信息没有对上。
过去，消费者找信息靠搜索引擎、刷社交平台、逛电商平台看评价。
现在，越来越多人直接问 AI，一个对话窗口里就完成了 " 了解—决策—行动 " 的全过程。
那么，AI 时代到底该怎么做品牌营销？哪些老方法需要重新校准？哪些新打法真正值得建立？
最新一期混沌在线课程，我们邀请到有赞创始人兼 CEO 白鸦老师，他不是站在观察者的角度谈趋势，而是在大规模商家服务的真实场景里，持续观察 AI 如何进入品牌营销和企业经营。
这堂课，他从消费行为变迁的底层逻辑讲起，带大家拆解 AI 的运行机制和推荐规则，最终梳理出一套 AI 时代的品牌营销表达体系。
（以下是课程内容的精编笔记，仅占 1/10，可通过文末图片扫码进入混沌 APP 学习完整版。）
品牌营销的支点，始终是消费行为
我想先问大家一个问题：品牌营销的支点应该是什么？
我的答案是，不管是 AI 时代，还是互联网时代，都要基于消费行为去聊品牌营销。
而说到消费行为，我认为有一个人对消费行为变迁的研究做得非常极致——三浦展。他有一本非常出名的书《第四消费时代》，最近又出了一本《孤独社会》。
他把日本战前到现在的消费变迁总结为五个消费时代。
第一个是战前时期，主要特征是城市少数精英阶层的西式消费。
第二个出现在战后，社会开始复制美国的幸福模板，以家庭为单位追求物质拥有。
第三个是从 1975 年到 1995 年，这一时期的年轻人主动选择 " 阶层下流 "，不结婚、不买房，以个人为单位追求差异化的消费体验。
第四个消费时代从 1995 年至 2025 年，社会呈现出明显的去物质化特征，人们开始追求简约、共享、人与人的连接以及内心的满足。
然后，日本现在进入了一个老龄化的社会，人们处于被动孤独的状态，社区消费开始逐渐流行。
我觉得中国也需要一个类似的消费研究，所以在 2017 年，我们在有赞体外独立投资了一个消费研究所，我们每年会跟踪几千个消费者，一点一点地定性地去做消费研究。
在我们看来，中国的消费在过去的这些年里，大概可以分成三个消费时代。
第一个阶段：功能消费 = 供应链 + 品牌影响力 + 销售渠道
从改革开放到千禧年，主力人群是 70 后及更早出生的人。那时候社会底色是从稀缺走向丰裕，大家买东西首先看功能和质量——买双鞋要经穿，买件衣服要保暖。
在这个时期，品牌商的核心任务非常明确，第一把东西做出来（供应链），然后铺好销售渠道，再通过找权威媒体、找明星代言、做央视标王等方式提高品牌影响力、打出差异化。
娃哈哈、农夫山泉、还有段永平的步步高，都是这个时代的典型。
第二个阶段：兴趣消费 = 品牌定位 + 行为心智 + 消费体验
2008 年奥运到 2019 年疫情前这十年，城镇化、互联网化、中国制造崛起带来了快速增长。这个时期大家熟悉的一个词是 " 消费升级 "。
品牌营销的核心变成了找准品牌定位，通过在社交网络等不同的渠道和不同的角度去讲品牌故事，从而影响消费者心智。他们不再只是卖产品，而是卖一种生活方式，卖一个细分领域的专业定位。
阿芙精油、Ubras 无钢圈内衣、观夏东方香薰，都是这个时代的代表。
第三个阶段：表达型消费 = 品牌表达 + 用户互动
这是过去五年正在发生的趋势。消费不再是为了功能和兴趣，而是为了自我表达、给自己贴标签。
比如我曾看过一个例子：一个人一定要买某一个家具品牌，是因为品牌创始人收养了很多宠物，而他是一个宠物爱好者。所以他支持那个创始人，在家居消费上全部都买那个品牌。
所以，品牌营销从单纯的产品定位，转向了创始人 IP、品牌人设和社群互动。品牌要大声告诉消费者 " 我是谁 "，让需要这个标签的人来拥抱你。跟用户的互动也不仅仅是聊天，而是建立认同感、参与感，再往上是建立行为公约，形成仪式感和文化属性，最终达到归属感。
这个过程是非常非常难的，因为尺度很难把握。用户在成长，如果你不成长，他就会抛弃你。如果你成长太快，他追不上你，他也不再消费你。
先搞懂 AI 如何找答案，再谈品牌营销
梳理了过去消费者行为变迁，我们再看看现在 AI 带来的变化。
在我看来，AI 给中国消费行为带来最大的变化，是搜索方式的改变。
数据是最直观的证明，豆包在 2026 春晚的日活跃用户达到 1.4 亿，现在活跃用户规模超过 3 亿。我可以大胆预测一下，两年之后，中国每天会有 6 亿人拿出手机，对着 AI 问他现在马上想知道的问题。
这是中国用户行为的一次巨大变迁，同时也伴随着消费行为的变迁。就像电子商务、外卖与移动互联网一起进入日常生活。
那么 AI 时代的品牌营销该怎么做？
要回答这个问题，得再把 AI 的运行机制拆清楚。
比如当你拿出豆包问它一个问题，它的运行逻辑可以拆解为四个步骤。
第一步是意图理解与查询扩展。当用户提问时，AI 并非直接用原话搜索，而是将问题拆解为 5 到 15 个子查询。例如询问 "5 岁孩子买什么儿童座椅 "，AI 会扩展出 "5 岁孩子体重 "" 安全座椅国标 / 欧标 "" 最新测评排行 " 等子问题。
用户的提问方式直接决定了 AI 的查询方向。
第二步是多源抓取与语义检索。AI 带着这些子查询全网抓取信息，这一过程并非传统搜索引擎的关键词匹配，而是基于语义检索寻找能回答子问题的 " 内容块 "。
如果内容无法被 AI 识别为对子问题的有效回应，就不会被纳入索引。
第三步是信息召回与可信度评估。AI 召回相关内容块后，会从两个维度评估可信度：一是来源权威性，官媒、工商登记信息优先级高于自媒体；二是信息一致性，如果不同来源内容矛盾，AI 就会判定信息存疑并降低信任度。
第四步是逻辑整合与引用输出。AI 将通过评估的证据链整合为用户易懂的内容并标注引用来源。输出中是否包含购买链接、预约电话等转化入口，取决于内容源是否提供相关信息。
同时还要注意不同 AI 模型背后的平台差异，豆包倾向推送抖店，千问关联淘宝，元宝对接微信。各平台更信任自家生态内容，所以要优化不同模型里边的链接。
这就是一个基本的运行逻辑。只要你是围绕生成式 AI 搜索做内容优化，一定要基于这个逻辑。
那么我们再回来接着聊品牌营销。AI 时代的品牌营销的意义到底是什么？网上有很多不同的说法。比如最典型的说法是 " 未来的品牌营销不是服务人的，是服务 Agent 的 "；还有 " 我们要抢很多的关键词 "，这个是最业余的说法。
我想跟大家一起来分析的是，AI 时代品牌营销跟过去到底有什么不一样的？
第一，它不是关键词营销。AI 的检索基于语义理解而非关键词匹配，用户也不再使用关键词提问，因此抢注关键词毫无意义。
第二，它不是情绪营销。AI 是一个 " 理科生 "，它只认参数和指标，听不懂情绪化的描述。品牌能否被 AI 推荐，取决于硬性的事实数据，而非感性的效果渲染。
第三，它不是网红铺量。在 AI 的可信度评估体系中，网红并非权威来源。并且 AI 拥有 " 慢系统 "（基模训练）和 " 快系统 "（实时检索），优化效果存在滞后性，通常需要两周左右才能在可见性上体现变化。
第四，它打不了 PR 战。AI 依赖多源信息比对，竞争对手的黑稿一旦进入索引便难以通过常规手段删除。试图通过 AI 搜索来解决公关危机是无效的，只能回归传统方式，用更大的声量去对冲负面信息。
从用户问题出发，重建品牌表达体系
上面我们聊了消费行为的变迁，说了 AI 的运行逻辑。现在，我们回答最开始的那个问题。
AI 时代品牌营销的基石只有一件事：让 AI 去理解真实的品牌。
不是让 AI 直接推荐你，不是去改变 AI 的想法，而是帮助 AI 降低理解你的成本。
什么意思？举个例子，假如 AI 必须在 5 秒钟之内回答消费者的问题。但你给 AI 的是一张图、一个视频，那它需要先解成文字，再去理解，成本很高，大概率不会引用。
那么这个基石的切入点是什么呢？答案其实很简单，就是用户问题。
在这个时代，用户问什么，比你想说什么更重要。因为今天你是被动式的，只有用户先提问，你的内容才可能被引用。而且用户不是用关键词去问 AI，而是 " 唠嗑式 " 地问。
比如 " 我最近皮肤很干，上妆总是卡粉，有没有什么保湿效果好的粉底液 "；而不是 " 保湿、粉底液、推荐 "。
而且不同背景的人问的问题不一样，AI 会根据用户画像自动扩展问题。比如，当你问过奶粉的问题，你下一次问湿巾的时候，AI 会自动帮你去找婴儿湿巾。
所以，靠人力去猜用户会问什么，是不可能猜全的，必须靠智能去解决智能的问题。
我们有赞就是把过去十几年 5 亿用户的行为习惯和行为偏好，加上几百万个销售人员和商家跟消费者的对话记录，所有数据放在一起计算，算出来用户大概率会问什么。
比如我们有一个做装修的客户。他过去的做法就是花钱发一些 " 杭州别墅装修排行 "" 杭州装修公司排行 " 的稿子，但是最后发现用户不是这么问的。
用户说 " 我买了个大平层，我要装修，有好多墙要拆，有什么装修公司推荐 "？AI 就会拆出 " 拆承重墙要注意什么 "" 拆承重墙的最难的技术是什么 "。你搞了一堆排行，结果拆承重墙这事找不到你；找不到你，你的内容就都没有用。
这就是基于用户问题这个支点，去还原 AI 运行的路径，去它找内容的地方发布内容，发布它信任的内容。
如果我们把这个事再往下细一点来说，其实就是干这三件事：让你的内容被 AI 看得见、看得懂、信得过。
什么叫 " 看得见 "？ 就是去 AI 会检索的地方发内容。比如，豆包最信任今日头条、百科、抖音的内容；元宝最信任微信公众号和小程序的内容。
这听起来很简单，好像都知道，但其实很多人没有干。
一个典型的例子就是商品详情。过去依靠直播间或者短视频卖货，链接详情页往往就不写规格，甚至连商品名都省了，怕影响转化率。结果现在 AI 想推荐你的商品时，发现你根本没给它任何内容。这些基础工作很多人没做，都在跑去铺网红、铺新闻。
再说 " 看得懂 "。 过去我们做内容都是给人看的，所以全是情绪化表达，为了激发购买冲动。套路就是在一分钟的短视频里先讲情绪，再讲卖点，然后来一些钩子。
但这些煽动情绪的内容 AI 看不懂，给机器看的内容必须可结构化分析、可计算，否则对它来说就是垃圾。
比如 " 像妈妈的怀抱一样温暖 " 这种文案，人看了有画面感，AI 完全不懂，没有任何意义。
最后说 " 信得过 "。 核心就是权威媒体、工商登记、官方账号、官网的信息是怎么说的。
很多品牌连官网都不维护，一年不更新，没有产品规格、没有使用问答。AI 找到你的官网做比对时，发现最重要的信息源里什么都没有，就判定不可信，不引用了。
还有千万不要尝试去骗 AI，你同一天发 50 篇稿子，AI 很快就能发现。信任度不是一次性凑出来的，而是多渠道持续、一致地反复说同一件事。
在这三件事之上，还有一条暗线：品牌实体。这是我们过去在营销的时候没有的一个概念。
过去大家习惯蹭热点。一个服装品牌，花一笔钱蹭成了机车品牌，又花一笔钱蹭成了家居品牌，再花一笔钱蹭成了通勤品牌。有热点就蹭，觉得只有蹭热点，品牌才能被曝光。
但后果是，你曝完光之后，AI 不知道你这个品牌是什么了，于是就不信任你这个品牌。
而且我们还发现一个很乱的现象，那就是大家过去根本不做内部知识管理。
一个产品从市场部到 PR、到线下门店、到天猫、到抖音、到客服，每个部门都改过一版产品说明，导致发到网上全都不一样。AI 做比对时发现每个来源说的不一样，直接判定不可信，干脆不推荐。
通过这两个案例，大家就更容易理解 " 品牌实体 " 这个概念。它指的就是，在 AI 的知识图谱中，具有独立身份属性和关系的对象。当信息不一样、说法不一样的时候，就不是一个独立身份了。
所以，表达一致是非常重要的。名称、地址、简介、数据等要表达一致，风格、理念、产品结构关系等也要表达一致。
人力猜不完问题，用智能系统持续监测与校准
聊完了具体的方法论，你会发现，要实现所有的这些，绝对是人力不可为的，必须是一个多智能的调度系统。
具体来说，这个智能系统要解决的问题就是：
第一，计算用户画像和常见问题；第二，监测 AI 在哪里被问、回答了什么；第三，做内容的优化和渠道的分发；第四，对结果做跟踪和智能自动化的优化。
市面上做 GEO 服务的公司很多，我们有赞的服务能够有效落地，一个核心原因就是建立了这样一个多智能调度系统。而最后我们交付给客户的，就三样东西：
第一是可见性诊断报告，先计算你的品牌会被问哪些问题，然后用大量账号去模拟提问，看每个模型怎么回答，计算你的可见性怎么样、优化空间在哪、急需优化的是什么。
这里面有一个可笑的现象：有些公司会让你把账号密码给他们，来帮你做优化。他也就只优化了你这个账号的提问结果，让你爽了。但最后，其他消费者问的时候，AI 回答完全不一样。
第二是优化策略，什么样的产品、基于什么样的用户、在什么场景下、针对什么问题做优化。因为不可能所有问题都优化，你也不可能像过去那样花钱在一个关键词上排到第一。
而且有可能当你优化超过 1000 个问题的时候，内容和内容之间会 " 打架 "。所以你只能根据不同阶段的常见问题去做优化。
第三是实时监测，干了什么、效果如何、可见度怎么变化、推荐位次怎么变化、好感度怎么变化，持续迭代优化。
虽然我们给用户看到的是一个特别简单的界面，但这背后有一个极其复杂的、非常烧 Token 的调度系统。
但 AI 时代的内容营销，并不会停在 " 看见 " 这一步。最终，它必须进入经营。
所以最后，我还想提一个自己的观察。就是很多人觉得 AI 是线上的事，跟线下门店没关系。但恰恰相反，AI 正在深刻改变门店的经营逻辑。
过去大家经常 " 下楼遛弯 "，看到哪家店装修好、导购热情就会进去看看。我的父母就很熟悉小区附近 3 公里所有的店面。
但现在，更多的主流消费人群已经没有 " 遛弯 " 这个词了。当他们有需求时，会直接问 AI：" 附近有某某类型的店吗？"
所以，如果你的门店信息不能被 AI 看见、理解、推荐，那么你在消费者迈出家门的第一步，就已经被淘汰了。
这意味着，门店的经营逻辑必须从 " 等待被发现 " 转变为 " 主动被计算 "。要接住 AI 带来的流量，你的门店必须具备数字化承接能力：完善的数字门牌、便捷的预约到店、优质的口碑内容、线下的服务系统。
AI 时代的品牌营销，就是从真实的用户问题出发，去 AI 寻找信息的地方发布内容，用 AI 看得懂的方式表达，维护 AI 信任的信息来源，并保持全渠道一致的品牌实体。
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