AI已成消费决策第一入口！百分点科技联合发布国内首份GEO趋势与策略报告
来源：百分点科技时间：10/17/2025
前言
从“被搜索”到“被生成”
想象这样一个场景：晚上10点，Sarah坐在沙发上，准备为计划中的户外旅行买一顶帐篷。
过去，她会打开小红书刷上2小时，在淘宝比价1小时，最后在评论区纠结半小时。而现在，她直接问AI：“3-4人露营，预算2000以内，要防雨透气的帐篷推荐”。5分钟后，她已经下单了。
这个转变，正在千万个Sarah身上发生。我们称他们为“智选消费者”。
更值得注意的是，这种转变的主角正在从“人+AI工具”，升级为“人+AI Agent”的协同关系。
AI不再只是一个回答问题的助手，而是一个能主动理解用户意图、持续记忆偏好、自动执行任务的“数字代理人”。它不仅帮Sarah挑选帐篷，还能在她下次搜索露营装备时，自动综合天气、地理位置和过往购买记录，提供更具上下文的建议。
在全球范围内，以ChatGPT为代表的生成式平台的日请求量已超25亿次[1]，正在重塑用户的搜索心智与内容路径。一场结构性的变革已经到来，行动稍缓的企业正面临被“答案”淘汰的风险。
就在2025年9月底，OpenAI宣布其旗舰产品ChatGPT正式推出“即时结账（Instant Checkout）”功能，与Shopify、Etsy等电商巨头达成合作，用户可以在对话中直接完成从商品发现到下单购买的全过程[2]。这标志着生成式AI已从信息入口正式进化为交易入口。
而AI Agent的崛起正在让“交易入口”进一步个性化。用户不再需要亲自对话、比价、筛选，而是将这些决策任务委托给个人Agent去完成。未来的购物，不是“我去问AI”，而是“我的AI替我去选”。
与此同时，流量的版图正在被重塑。根据Adobe Analytics的最新数据，由生成式AI引导至零售网站的流量，在2025年7月同比增长了4700%！而与电商销售业绩直接相关的“收入/访问”价值（RPV）指标，从2025年1月到7月增长了84%[3]。
国外知名数据公司Ahrefs在追踪了全球6万个不同行业网站的流量来源分布后，惊讶的发现：在过去的9个月时间里，google给网站贡献的流量每月同比几乎都在下跌，平均下降3.2%，而AI工具的贡献正好相反 - ChatGPT平均上升14.1%、claude平均上升76.9%[4]。
贝恩咨询的研究更是指出：如今互联网已经进入了“零点击（zero-click）”时代，消费者在AI的培养下更“懒”了，越来越倾向于直接获得答案，而不是自己去阅读搜索结果中的页面[5]。
这说明流量争夺的主战场正由“列表页”转向“答案层”。
因此，任何品牌想要打赢AI时代下的用户心智战争，就必须要弄明白，AI究竟是怎样改变营销逻辑的。
我们首先需要将这个新兴的战场与我们熟悉的内容营销阵地进行对比。这场由AI驱动的变革，催生了一种全新的营销范式—GEO（生成式引擎优化）。它并非传统SEO（搜索引擎优化）或社媒内容种草的简单延伸，而是一次根本性的范式转移。
SEO和社媒种草相信大家早已非常熟悉，而GEO则是近一两年新诞生的概念，它是指“优化网站上现有的内容，以使其更适合被语言学习模型（LLM）扫描并用作来源，让更多用户能够在AI搜索中发现内容并点击访问网站”。
与传统的SEO（搜索引擎优化）主要关注关键词和网站结构不同，GEO更侧重于内容的深度、用户意图和语义相关性，确保内容既能满足用户需求，又能被AI引擎有效识别和利用。
首先，我们来看看它们从6个细分维度上有什么差异：
其次，从用户的角度出发，它们各自又有哪些优势呢？
如果你觉得图表有点难以快速理解，我们可以帮你用一句话总结：GEO的优势是压倒性的，它用更短、更可信的路径，达到了传统SEO与社媒无法企及的效果。
然而，目前国内关于“AI如何成为新流量入口”的讨论，大多停留在对海外理论的引介和技术层面的解读，鲜有从本土消费者真实行为出发的深度洞察。
这种认知上的滞后，正让中国的品牌方陷入被动。不过从乐观的角度看，GEO正在创造新一轮的增长红利。因而，市场亟需一份扎实的、以数据为驱动的指南，来回答中国品牌面临的核心困惑。
为此，百分点科技与知名营销咨询机构增长黑盒，联合制作了国内首份以“AI时代消费者购物行为洞察”为基础的GEO趋势报告。
我们希望通过有说服力的一手数据，为中国的品牌方提供兼具用户洞察与实战策略的GEO增长导航：
- AI技术究竟有没有重塑中国消费者的行为？他们的购物路径是否发生了结构性的变化？
- 新的行为变化是否范围够大、可持续性够强？他们做出改变的底层逻辑是什么？
- 这种改变是否创造了新的市场价值？他们与品牌的互动关系未来将会走向何方？
01
WHO：谁是AI购物的主力群体？——“智选消费者”立体画像：一群务实、高效且高黏性的决策者
我们的调研结果显示，20–39岁的用户贡献了AI购物人群的主要增量，周均使用约4.5小时，而40–49岁则断崖式下跌至约2.2小时。于是我们选择将40岁作为用户年龄的分水岭。
在消费水平的划分上，我们将月消费5000元设为关键临界值。这一标准不仅在统计上显著高于全国人均月消费水平（约2倍），也符合商业实践和各类补贴政策中对“大额消费”的普遍定义，是区分用户从生存型向享受型消费升级的有效指标。
由此，我们可以将AI购物人群划分为以下四类，并总结出他们各自的行为特征：
即使AI购物才兴起没多久，却已经成为了某些用户的刚需工具。同时也引出了另一个问题，高消费人群和低消费人群相比，究竟谁在AI购物上花费更多？
答案是：高消费用户不但愿意花钱，也更愿意花时间。
高消费人群（月消费＞5000）把AI当作提升决策质量的工具，愿意投入更多时间做比对、筛选、理解推荐理由；其中月消费为8000+的人群在“2 小时以上”的使用时长占比显著上升。而低消费（月消费＜3000）更看重时间效率与执行便利，快速收敛备选与完成下单。
两者的共同点是都依赖结构化、可验证的结论。不同之处在于高消费人群讲“质量”-深挖证据链与边界条件，低消费人群求“效率”-追求一步到位的可操作答案。
看完了人群特征，我们再来看看使用变化。
从去年到今年，46%的用户使用AI购物的时间变多，另有45%的用户投入时间不变。
AI购物虽然是个全新的事物，却能让人很快习惯甚至形成依赖，用户似乎自发地就完成了市场教育。
调研结果显示，用户用的越多，单次时长越长，符合心理契约 (Trust and Psychological Contract)的建立历程——当用户持续获得可解释、可验证、前后一致的答案时，便愿意把更关键的决策交给AI。
我们还考察了新用户“入坑”AI购物后，有多少人会转化成高频用户（≥6 次/周），并以此发现了AI购物的三个特征：
- 容易上手：“入坑”7日高频用户达到50%
- 试用期短：“入坑”30日高频用户有40%
- 留存率高：“入坑”180日高频用户仍有38%
以上种种维度，都很好地印证了，AI购物不是”一时新鲜“，用户行为已经呈现出”高黏性”的特征之一：高使用频次。
除了“频次”以外，“单次任务时长”是用户黏性的另一个指标，那么“时长”和什么因素相关呢？我们通过线性回归法得出结论：即产品越陌生、参数对比越多，线上购物金额越大，单次使用AI的时长越长。
02
WHERE：AI如何重塑消费决策的起点？——AI购物：一场对社媒与广告用户时长的“掠夺”
当我们把研究视角从用户转向渠道，会发现，AI购物带来的最直观的冲击，体现在平台使用时间的重新分配上。AI正如同一个“时间黑洞”，显著吸走了原本属于传统内容与社媒渠道的用户时长。
“被减少”的最多的，是社媒。近6成的用户在使用AI购物后，减少了在社交媒体上的购物信息搜寻时间，减少了多小时呢？大约2小时。
这并非简单的此消彼长，用户正在将过去那种“在多个App间反复横跳、筛选碎片化信息”的低效路径，整合为“遇事不决、先问AI”这一更高效的入口。
当然，高效只是一个方面。用户还看重AI的客观性，毕竟它会集合多个信源多个渠道的信息，相较于单一渠道来说，AI的答案更加全面。例如，使用替代率最高的社交媒体，就是因其客观性不足而“输”给了AI。
Kim & Priluck（2025）在《JTAER》的实验研究[6]也得出了相同的结论：消费者认为基于AI聊天机器人的结果，比传统搜索引擎的结果偏见更少。
现在已知，从用户视角出发，高效、客观，是AI相较于其他平台的优势，但除此以外，通过研究还发现：消费能力、年龄阶段以及对个性化推荐的需求，也同样是决定其是否将AI作为“购物入口”的最重要因子。
具体而言，月消费水平更高、年龄更成熟的用户，以及那些希望AI能提供个性化推荐的用户，更有可能完成这一心智上的迁徙。
这说明，AI购物的深度用户，并非是追求新奇的“尝鲜者”，而是一群有着更高决策要求、并希望AI能提供“私人订制”般服务的“精明消费者”。
至此，我想我们已经从用户端论证清楚了变革的方向：传统购物入口可能会面临“失去中心地位”的窘境，而AI则逐步从辅助角色转向决策起点。
不过，你会把AI奉为圭臬、全听全信吗？自然也不会。
用户认可AI的客观性，不代表对其高度信任，反而是充满了质疑。当AI的建议与平台推荐发生冲突时，仍然有超6成的用户选择相信平台，而相信AI的用户仅有22%。
基于这种信任的欠缺，有高达80%的用户在获得AI的建议后，会进行二次验证。这几乎已经成为了一种使用AI的“标准操作”。
那么，AI购物在用户的整个购物旅程中的角色定位便非常清晰了——强大而全面的“初筛工具”。用户常常会带着AI给出的框架，去更具“烟火气”的场域寻求验证。
验证路径主要有三条：
- 电商平台：核对官方参数、最新价格和真实的用户问答。
- 内容社区：在小红书、抖音等平台寻找鲜活的“买家秀”和“避坑帖”。
- 线下渠道：对于高价值商品，到实体店“眼见为实”。
我们以最常遇到的价格问题为例，高达74%的用户信任/比较信任AI的比价：
我们将他们定义为“AI价格信息高信任度人群”（简称“高信任度用户”，选择“一般信任/比较不信任/完全不信任”的用户则为“低信任用户”），但这背后，其实隐藏着两种在验证路径上截然不同的用户画像：
- “事实补全者”（价格高信任度）：他们相信AI的比价信息和结论，因此下一步会直奔电商平台（47%的选择），核对官方参数与价格，完成决策闭环。
- “社区认同者”（价格低信任度）：他们怀疑AI价格方面的信息，因此会绕开电商平台（仅34%选择），转而投向社交媒体和短视频，寻找“真实体验”和“集体共识”来获得安全感。
当我们将视线转向用户的更高期待时，一个更强烈的需求浮现出来：近90%的用户，希望AI能提供清晰的“推荐理由”。也就是说，用户更希望AI告诉他们“为什么值这个价”，而不仅是“这个价格是多少”。
尽管会离开AI去其他渠道做验证，但大部分情况下，通往其他渠道的方式是AI答案中附带的链接。有趣的是，并非所有用户都热衷于点击，这背后反映了用户使用AI的深浅程度。
数据显示，单次使用AI超过30分钟的“深度用户”，其点击链接的意愿显著高于轻度用户。这揭示了一个关键洞察：
- 轻度用户将AI视作“结论生成器”，他们要的是一个快速、整合好的答案，因此倾向于“零点击”的站内完结。
- 深度用户则将AI视作“研究起点”，他们更愿意将AI提供的链接作为“引文”，主动跳转到信息源头进行深度挖掘和核实。
关于Where的所有发现，其实都为品牌指明了一个方向：与其在信息流中追逐转瞬即逝的曝光，不如在这些高权重载体上构建可被AI长期引用的“知识资产”。因为对品牌而言，AI答案中的链接不仅是流量入口，更是一个“信任筛选器”，能精准识别出那些最具研究精神和高转化潜力的核心用户。
那么，AI平台本身，究竟遵循着怎样的内容规则？AI平台更倾向于参考什么来源的信息？
理解AI的“内容食谱”，是品牌从被动被AI评价，转向主动影响AI认知的关键。为了从纷繁的数据中洞察规律，我们借助百分点科技Generforce 的强大分析能力，对国内七大主流AI平台豆包、DeepSeek、元宝、通义千问、Kimi、文心一言、百度AI+ 进行了一次深度的数据剖析，试图揭开AI内容偏好的神秘面纱。
精细化运营不可或缺：看似选择丰富，但众口难调
一个颠覆性的发现是，AI平台的信源并非“兼容并包”。百分点科技Generforce从2025年7月1日至2025年10月8日的监测数据显示，在被AI平台参考过的5.1万个信源中，能够被4个及以上AI平台共同参考的信源占比仅有9.34%。
我们以“电动牙刷”品类为例，基于在2025年10月1日-8日期间监测到的1240条AI问答数据，分析出共有22015个参考来源，其中能够被4个及以上AI平台共同参考的信源占比也仅有4.17%。这意味着不存在能“一稿通吃”所有平台的万能渠道，每个AI平台都有自己相对独立的“信息食谱”。
更重要的是，每个AI平台都展现出了鲜明的“个性偏好”，如同一个个口味迥异的美食家。
综合来看，AI平台核心来源于搜狐网、百度等综合资讯类网站和什么值得买、淘宝、京东等电商类网站；值得注意的是，豆包更青睐品牌官网内容，其中飞利浦官网和Oral-B官网的参考占比分别为5%和1%。
- DeepSeek和元宝对参考网站的引用率保持较高水平；
- 百度AI+和文心一言的信息来源较为集中，尤其是百度AI+有49%的参考内容来源于百度，文心一言有44%的内容来源于知乎问答；
- Kimi在各网站的参考相对均衡，参考文章数量较多，引用率较低；
- 通义千问更倾向于参考什么值得买、知乎问答的文章。
七大AI平台参考信息源分布
注1：引用率为该网站来源实际被引用的概率，引用率=引用次数/参考次数*100%。
注2：因豆包、文心一言仅显示参考文章，故此处展示的是参考次数。
这种“平台壁垒”清晰地表明，试图用单一渠道、单一类型的内容“喂饱”所有AI的策略，可能事倍功半。
内容要做“对”：AI内容引用存在三个显著特征
1. 内容必须及时更新： AI表现出明显的“追新”倾向。2025年度信息的引用占比超88%，且对近期内容偏好显著，近180天的文章引用率普遍达80%，体现出强时效性的内容选择倾向。
- DeepSeek、Kimi、通义千问对近90天发布的文章的引用比例超60%，即时性内容引用表现突出；
- 豆包、文心一言对极短期内容抓取能力强劲，对近30天的内容参考率超过60%；
- DeepSeek对近180天的内容引用占比最高，达到85%；
- 其次是Kimi和通义千问，对近180天的数据引用占比在80%左右。
对于品牌而言，这意味着持续产出新鲜、即时的内容，是维持AI关注度的生命线。
重点AI平台引用率
注1：引用率为该网站来源实际被引用的概率，引用率=引用次数/参考次数*100%。
注2：因豆包、文心一言仅显示参考文章，故此处未展示。
2. 内容模板化“套路”很重要： 在用户的不同决策阶段，AI引用的内容类型也各有侧重。
- 品牌选择期：信息选择以攻略指南、排行榜类信息为主，为用户提供初步的品牌或产品筛选依据；
- 竞品对比阶段：核心引用测评类信息，为用户深入分析不同产品的优劣势提供支撑；
- 最终决策期：重点选用测评类、体验类与推荐类信息，通过深度解析产品细节、给出针对性推荐，为用户最终购买决策提供直接参考。
3. 内容质量大于数量： 一个值得注意的现象是“高引用率 ≠ 高引用量”。部分网站在AI平台的引用中呈现 “引用次数少但引用率高” 的特点，这类网站虽未被高频次引用，但可能在AI平台认可度较高
- DeepSeek有23%的引用内容来源于淘宝，此外有22%的内容来源于搜狐网、网易、新浪网三大新闻网站；
- Kimi、通义千问、元宝高频引用网站相似，均侧重引用搜狐网、知乎问答、什么值得买网站的内容；
- 百度AI+有49%的引用内容来源于百度，站点中心化明显。
这为品牌提供了一条“以质取胜”的有效路径——与其追求泛泛的声量，不如在AI认可的权威垂直渠道上，打造一篇能够被深度引用的“标杆内容”。
以上洞察说明：品牌想要在AI时代赢得话语权，或许需要从“流量思维”转向“知识思维”，精准地为每个AI平台定制符合其偏好的、高质量的“知识资产”。
这并非单纯的“媒体内容发稿”，而是一套涉及渠道选择、内容结构、语义优化乃至发布节奏的精密工程。
在本报告的最终章，我们将为你揭示一套行之有效的解决方案。
03
WHAT：用户喜欢借助AI购买什么？——耐消品最多，专业服务类产品其次
研究清楚了「谁在买」和「在哪买」，更重要的问题「买什么」？
我们的研究发现，AI购物并非对全品类的均匀渗透，而是精准地切入了特定的商品类型与消费场景，并催生出了全新的角色需求。
产品：AI的主战场是“高投入”的耐消品与专业服务
AI购物的用户选择呈现出清晰的倾向性：近六成流向了耐消品，约四成流向了专业服务，而快消品的占比则相对较低。
耐消品的共性是高价值、多参数、长链路，用户的核心痛点在于如何收敛型号、对比关键参数、并理解“为何推荐”；专业服务的难点则在于高门槛、信息不对称、真假难判，用户需要的是可验证的依据与清晰的边界来规避风险。
于是我们可以得到一个规律：用户倾向于在“投入度高”的决策上求助AI。
场景：AI是用户面对复杂类决策的“救星”
我们的研究发现，AI的使用场景高度集中于以下两方面：
- 当用户陷入“选择的迷宫”：近8成用户表示，在面对充满海量参数、功能晦涩的高复杂度产品（如耐消品）时，他们会求助于AI。此刻，AI扮演的是那个能瞬间理清头绪、去繁为简的“专业顾问”。
- 当用户踏入“认知的荒原”：近7成用户在探索一个完全陌生的产品领域时，也会选择让AI充当“开路先锋”，帮助自己完成从0到1的认知构建。
我们从定性访谈中也获知，参数对比类任务，AI的效率最高。用户拿到明确结论后往往即时收手；这一刻距离购买只差一步，是高转化触点。
这就解释了为什么AI难以渗透快消品领域 ，正如一位受访者所言：“没什么好选的，我都固定在那几家买”。对于这类决策成本低、已形成肌肉记忆的消费，用户并不太需要一位“智能顾问”的介入。
因此，AI的核心价值在于为复杂的决策“降噪”，而非为简单的生活“代劳”。
于是我们可以得到另一个规律：用户倾向于在“复杂度高”的决策上求助AI。
而一键“化繁为简”的需求，正好是AI的强项。数据显示，71%的用户会利用AI生成“参数对比表”，将不同型号的硬性数据并列比较，快速筛选。半数的用户正将AI视作一个高效的“卖点提炼器”(55%)与“用户评价分析师”(47%)，要求它在最短时间内总结出产品的核心优势和关键口碑。
一个有趣的发现是，“解答专业问题”(23%) 虽然在频次上不占优势，但却是用户眼中AI完成质量最高的任务之一。这说明，用户已经习惯于将AI作为随身携带的“技术词典”，随时调用它来解释晦涩的参数和名词。
这些来自用户的真实声音，展示了AI如何在不同购物场景中扮演关键的“决策辅助”角色。无论是面对无人机复杂的技术参数，还是在众多电动牙刷型号中进行选择，亦或是在专业性极强的宠物药领域规避风险，AI的核心价值在于帮助用户高效处理复杂信息，降低决策成本。
那么，当用户向AI发出提问时，AI的“脑海”中究竟是如何浮现出品牌和产品的呢？
为了将上述定性洞察与市场现状相结合，我们借助百分点科技Generforce系统，继续针对“电动牙刷”这一典型耐消品类进行了专项数据监测，来量化分析不同品牌在AI答案中的可见度。
监测结果清晰地揭示了在AI答案层，哪些品牌更容易被用户“看见”。
从榜单中可以发现，头部品牌凭借强大的市场声量和内容沉淀，在AI答案中占据了显著优势。这也从数据层面印证了，品牌在全网的“知识资产”厚度，直接决定了其在AI时代的“货架”位置。 对于用户而言，AI推荐的品牌，往往就是他们决策清单的起点。
通过前面的分析，我们已经回答了“谁在用”（WHO）、“在哪用”（WHERE）以及“买什么”（WHAT）这三个基本问题，一幅关于AI购物新大陆的探索蓝图已初步绘就。蓝图之上，一个高知、年轻、追求效率的用户画像，以及一个聚焦复杂决策的场景画像格外醒目。
但这张蓝图还缺少最关键的维度——时间。在这群精明用户的购物旅程中，AI是如何一步步介入，并最终影响航向的？
04
WHEN：AI，在购物的哪个环节被用户“唤醒”？——AI沿购物时间轴呈现三重角色，“对比与筛选”是介入最多的阶段
接下来，我们将沿循时间轴，深入这场旅程的“何时”（WHEN），解构AI在起点、中段和终局所扮演的不同角色。
我们的研究发现，AI并非在购物全程平均发力，而是在三个关键节点被用户“唤醒”，并分别扮演了“灵感源点”、“理性助手”与“决策复验”的多元角色。
起点｜AI正从工具转向触点
一个反常识的现象是，AI正在成为购物需求的“发源地”。有四分之一的用户表示，他们的购物想法直接来自于AI的主动推荐或联想。
这背后并非简单的“习惯迁移”，而是一种更底层的“能力迁移”。数据显示，98%的受访者在工作、学习中高频使用AI，且其“通用场景”与“购物场景”下的使用频次高度重合。这意味着，用户早已将在其他领域形成的“先问AI、再展开”的工作流，无缝复刻到了购物决策中。
我们可以理解为，AI购物用户的基数与泛AI用户的扩张呈高度正相关，其发展前景相辅相成，AI购物的增长潜力与AI应用的整体发展深度绑定。
目前，这种“能力迁移”的结果是，AI的角色发生了质变：它不再是一个被动等待指令的查询工具，而是一个能主动激发购物动机的前置触点。它能将一次日常的对话，巧妙地转化为一次购物的联想。
中段｜对比和筛选是AI介入最多的阶段
近半（45%）的用户选择在“对比与筛选阶段”让AI介入购物流程，当用户走完购物旅程的起点，带着初步的想法进入链路中段时，AI的角色发生了改变，通过深访环节和对用户与AI对话的记录进行分析，我们可以大致将AI在购物流程中发挥的功能归纳为以下三种：
一、“翻译”与“框定”——将生活语言转化为产品语言
用户在决策中段找到AI时，往往不是带着清晰的产品型号，而是带着一堆“问题”和“条件”
例：”我想要买架无人机，牌子是DJI的，重量不超过3KG，拍照要好“
AI的首要任务，就是将这些模糊的需求“翻译”成可供比较的产品参数，为决策“框定”一个清晰的清单。
二、“梳理”与“降噪”——在信息迷雾中提炼决策主线
当用户被碎片化的网络信息和充满主观色彩的用户评价淹没时，AI可以帮助用户完成“降噪”。这一点对于很多用户来说其实极为重要，AI通过结构化的对比，帮助用户在互相矛盾的口碑（“有人说重，有人说不重”）和海量参数中，厘清决策主线，极大地缓解了用户的“选择恐惧症”。
三、“追问”与“校验”——一场人机协作的深度博弈
用户的决策过程并非一次性的“快问快答”，而是一场与AI反复拉锯的深度博弈。当AI的初步回答不够完善时（例如，用户提到AI有时会忘记提续航、重量等关键参数），用户会立刻进行“追问”，通过多轮对话，共同完善决策所需的信息拼图。
AI的回答并不是作为品牌方的“内容展示架”，它的真正价值在于动态化地组织信息，并在一次次往复式对话中协助用户构建决策，也因此，品牌方组织内容结构的时候，应当从用户视角出发，遵循其思考路径配置不同的信息包。
决策｜AI是“第二意见决策者”
人们虽然都倾向于用AI执行“比对与筛选”任务，但是快消和耐消品的比例相对于服务类产品在此项功能上占比更高，而用户让AI参与服务类产品“决策与确认”环节的比例达到了33%，高于其他选项。
这说明用户面对服务类消费时，AI的使用重心更倾向在“决策与确认”阶段请 AI 复核关键信息：资质与合规、条款细则与除外责任、费率与隐性成本、售后与风险提示等，而非前置筛选。
常见路径是先让 AI 汇总对比和疑点，再回到官方文件、客服或线下顾问核实，最终据此做出确认。这种用法并非替代判断，而是用 AI 提供“客观复述与风险校验”，帮助用户在高后果场景做最后一击的理性确认。
现在，我们已经明确，在购物的起点、中段与终局，AI扮演了三个截然不同的关键角色。这定义了它的“能力”，但真正激活这些能力的，是用户的“用法”。
05
HOW：在智选时代，品牌如何被AI选中？
当用户的决策起点与AI的筛选逻辑都发生了颠覆性改变，一个让所有营销负责人焦虑的问题浮出水面：
在AI的眼中，你的品牌究竟是什么形象？
你精心构建的品牌价值，是否在AI的转述中被准确传递？还是被错误、过时甚至竞品的负面信息所扭曲？当用户问出那个关键问题时，你的品牌，是被AI自信推荐，还是被无情忽略？
在过去，品牌可以通过经验和局部数据感知市场。而在今天，AI如同一个深不可测的“黑箱”，品牌对其认知几乎是盲人摸象。若无法洞悉AI的认知逻辑，品牌就无法有效影响AI的推荐，也就无法赢得“智选时代”的核心消费者。
某牙刷品牌的自我定位和市场认知就呈现出巨大的差异：自我定位强调科技实力、专利技术，但AI根据全网信息生成的关键词主要是“价格亲民”、“性价比高”。
当这两幅图出现巨大偏差时，意味着品牌在AI世界中的“官方叙事”已经失控。这种失控不仅会导致营销预算的错配与浪费，更危险的是，AI正在基于这些偏差，向成千上万的“智选消费者”传递着一个并非你本意的品牌故事。
那么，品牌应如何弥合这一认知鸿沟，精准管理自身在AI眼中的形象，并最终赢得用户的“首选推荐”呢？答案在于构建一套可衡量、可优化、可追踪的GEO（生成式引擎优化）闭环体系。
一个AI可见性提升的实战案例
这是一个关于"消失"与"重现"的故事。
某国产益生菌头部品牌，这个销量突破7亿瓶、社交媒体声量领先的益生菌品类领军者，却在AI问答平台上几乎"隐形"——当消费者向DeepSeek、豆包寻求购买建议时，很难看到它的名字。这种反差，成为摆在品牌面前最迫切的问题。
于是，百分点科技团队从一个本质问题入手：真实消费者在购买益生菌的全过程中，会向AI提什么问题？基于5A用户决策模型，Generforce自动生成并模拟了覆盖各阶段的提问，与主流AI平台持续对话。通过对AI引用信源的深度溯源，问题根源被精准锁定——这是一个"质"的错配，而非"量"的不足。
AI平台优先引用高权威性、结构化的专业信源，而该品牌的内容资产以社交视频为主，虽然互动量高，但缺少AI判定为"高价值"所需的权威背书与结构化信息。
找到原因后，Generforce为该品牌制定了全新策略，完成两个根本转变:
- 阵地转移——从泛社交平台重新部署至AI高频引用的权威渠道;
- 内容升级——围绕自研菌株、临床实验成果、与国际领先生物科技企业的合作,系统输出专业内容,并采用AI易理解的结构化形式。
策略调整后，该品牌通过少量、精准的高质量内容，就在多个主流AI平台的益生菌品类推荐中取得了突破性进展。相比竞品的海量投放，这个案例充分证明：在GEO战场，内容的"有效性"远比"数量"更重要。
Generforce：驱动AI可见性增长的系统性引擎
该品牌的突破背后，是百分点AI搜索洞察系统（Generforce）的支撑。这个系统的特别之处在于：它不只是帮品牌"干活"，而是能自动完成从发现问题、分析原因、制定策略到追踪效果的完整流程。
其强大的分析能力，建立在一个动态增长的庞大数据库之上，该数据库已覆盖超过11.8万个品牌、35.9万款产品、5.1万个媒体信源，并且目前提及品牌的日峰值超过1.7万次。
1. 三大智能体：构建“洞察-决策-行动”一体化闭环
Generforce的运行逻辑，由三大智能体无缝协同驱动，贯通了GEO营销的全链路 - 以“数据驱动、效果量化、落地执行”为核心逻辑深度协作，让品牌在AI时代的营销实现了从依赖模糊的体感，到依靠精准数据决策的转变。
- AI问答智能体：模拟真实用户提问
它的任务是弄清楚"用户会怎么问AI"。基于用户从认知到购买的完整决策路径，系统自动生成各种真实场景下的提问，然后与豆包、DeepSeek、百度AI+、Kimi、通义千问等主流AI平台持续对话，收集AI的回答内容和引用来源。
- AI指标智能体：把模糊感觉变成清晰数字
它把AI的回答转化为可以衡量的指标。比如品牌在AI答案中出现了多少次？排名第几？AI对品牌的态度是正面还是负面？与竞品相比表现如何？这些原本说不清的问题，都变成了可以对比、可以追踪的具体数字。
- AI内容智能体：告诉品牌该怎么做
基于前面的分析结果，它会告诉品牌：什么样的内容AI更爱引用？应该在哪些平台发布？用什么样的表达方式？甚至直接生成内容示例供参考。
2. GEO指标体系：让每一份投入都清晰可衡量
值得注意的是，Generforce的指标体系与5A用户路径模型实现了深度整合，这使得品牌能够在用户决策的每个关键节点进行精准干预：
在"认知"阶段确保AI答案中的基础曝光，在"吸引"阶段通过管理AI情感倾向塑造可信形象，在"询问"阶段确保深度对比中的竞争优势，在"行动"阶段承接AI推荐流量并实现转化，在"拥护"阶段基于品牌知识体系提供精准解答。
3. 核心业务价值：锁定机遇，消解挑战
在“智选时代”，一套系统性的GEO解决方案，其价值远不止于营销优化，而是为品牌构建了“攻-防-战略”一体化的核心能力。
- 攻-让品牌在AI上"被看见"通过系统化的内容布局和持续优化，提升品牌在AI平台的曝光率和排名，并用数据证明投入产出比。
- 防-避免AI传播错误信息实时监控AI提到品牌时的态度和内容，一旦发现错误信息或负面内容，快速定位来源并应对。
- 战略-把AI变成可控的营销渠道最重要的是，这套系统让AI从一个"不知道会说什么"的黑箱，变成了一个可以理解、可以影响、可以衡量效果的营销渠道。
最终，GEO的核心战略价值在于“确定性”。它将AI这个新兴的、充满不确定性的“黑箱”，转化为一个可洞察、可衡量、可优化的增长引擎。这意味着品牌不仅能在当下赢得竞争，更能将AI生态系统性地纳入自身的营销体系，将每一次与AI的交互，都沉淀为可长期复用的品牌数字资产。
写在最后
综合以上所有的调研数据和Generforce系统的数据洞察，我们可以得出一个很确定的结论：这个过程形成了一个强大的正向反馈飞轮，即用户通过AI，成功地将一次充满“认知负担”的复杂决策，转化为一次条理清晰、尽在掌握的理性分析。这种“掌控感”和“决策自信”的提升，是一种极具吸引力的心理奖励。
这种奖励，驱动用户更频繁地使用AI，并愿意将更复杂、更重要的决策任务“交给”AI一同处理，从而投入更长的时间进行深度的人机协作。用户沉迷的并非AI本身，而是那个在AI辅助下，变得更聪明、更高效、更强大的自己。
在AI购物的过程中，当AI被用户视为客观中立的信源时，它在回答中呈现的品牌信息，便不再是简单的内容搬运，而是在用户心智中进行的一次“品牌形象公证”。
超过半数（54%）的用户明确表示，AI答案中的内容，会直接影响他们对品牌的信任度，另有14%的用户表示“非常大”。
在深访中我们看到，用户认为，如果AI在介绍一个品牌时，信息残缺、逻辑混乱，甚至无法回答关于产品边界和适用性的追问，用户会立刻将这种“不专业”投射到品牌本身，形成负面认知。反之，如果AI能清晰、自信地引述品牌的专业内容，则会极大地增强品牌的权威性和可信度。
很显然，AI创造的“智选时代”即将或者已经给品牌营销带来了巨变。
GEO并非又一个需要追赶的技术风口，它本质上是一场品牌价值的“回归运动”。它奖励那些产品力过硬、信息透明、真正以用户为中心的企业。它要求品牌不再扮演一个声嘶力竭的“推销员”，而是成为一个耐心、专业、值得信赖的“知识源”，为用户和AI的每一次“提问”，都提供最清晰、最诚实的答案。
“智选时代”已经来临，消费者正以前所未有的方式，重新选择他们愿意与之同行的品牌。
唯一的问题是——您，准备好被选择了吗？
附录1：调研方法及样本概览
附录2：《AI可见性洞察报告》样例
参考资料：
[1] Surpassing 2.5 billion daily requests, ChatGPT has become the first real challenger to Google’s dominance in 10 years. By Bharat Sharma
[2] OpenAI's ChatGPT now lets users buy from Etsy, Shopify in push for chatbot shopping. The Associated Press.
[3] Generative AI-Powered Shopping Rises with Traffic to U.S. Retail Sites. Adobe for Business Blog.
[4] AI vs Search Traffic Analysis，Ahrefs
[5]Goodbye Clicks, Hello AI: Zero-Click Search Redefines Marketing,Bain&Company
[6] Consumer Responses to Generative AI Chatbots Versus Search Engines for Product Evaluation. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. By Kim, D., & Priluck, R. (2025)