欧博东方现在越来越少的人会在搜索框里输一个关键词，然后翻三五个网页找答案了。
大家更习惯直接对着AI搜索问：“我家100平的房子用什么路由器合适”“给爸妈买手机选哪个牌子靠谱”“刚学做咖啡选什么豆子不踩雷”。
大模型会直接把整理好的答案甩在你面前，连跳转网页的步骤都省了。
这对做品牌的人来说，完全是天翻地覆的变化。以前你只要把官网的关键词堆够，把百度搜索结果的位置做上去，就有用户点进来了解你。现在呢？大模型直接把答案给用户了，用户根本不会点进你的官网，甚至连你品牌的名字都看不到。
更闹心的是，很多人发现，自己问完同类产品的推荐，出来的全是竞争对手，连自己的品牌名都没被提到。
大模型选源根本不看谁砸的通稿多
上周跟一个做家用净水设备的品牌负责人聊天，他说团队刚花了三个月把官网的关键词密度调到行业最高，结果把自己的核心产品名加上“推荐”“靠谱”这类词输入到AI搜索里，翻了三屏回答，连个品牌名都没见着。排在前面的全是两个跟他们打了三年价格战的老对手。
他第一反应是，对手肯定给大模型交了钱，不然为什么偏偏推荐他们不推荐自己。
真的不是。
反常识的观察是，很多品牌误以为AI搜索推荐竞争对手是因为对手做了语料优化或者投了广告，实际上大模型对自卖自夸的通稿内容，权重远低于普通用户的真实反馈。你想啊，大模型的核心目标是给用户找最可信的答案，它要是优先给你推那种全是“行业领先”“品质卓越”的通稿，用户用两次就会觉得这个AI根本不准，谁还会用？
从公开的大模型选源规则看，它对信源的判断逻辑特别简单：这个内容是不是中立的，是不是能解决用户的具体问题，是不是有具体的细节。比如同样是说某款净水机好，“我们的净水机采用RO反渗透技术，能滤除水中的重金属”这种自卖自夸的内容，权重就很低；但如果是一个普通用户发的“我家装了这款净水机，测了TDS值从300降到了20，换一次滤芯要199块，师傅上门安装花了40分钟”，这种有具体细节、有真实体验的内容，才是大模型最喜欢抓的信源。
之前接触过一个做户外装备的品牌，在网上发了几百篇通稿说自己的帐篷是行业第一，结果大模型在回答“新手露营选什么帐篷”的时候，根本不提它，反而提了几个在知乎上有真实用户发的“我用了这个帐篷在暴雨里待了一晚上没漏”的小品牌。为什么？因为那些通稿里全是形容词，没有任何具体的、能帮用户做决策的信息，大模型抓过来也没用啊。
说白了，以前做传统SEO，你可以靠堆关键词、发批量通稿把搜索结果的位置做上去，现在这套在AI搜索里完全失效。你发的通稿越多，大模型越觉得你是个只会打广告的牌子，根本不愿意把你的内容放进回答里。
别跟对手比谁的内容发得更密
很多品牌遇到这个问题的第一反应是，对手被推荐了，那我也发更多内容，刷更多提及，把对手压下去。
这其实是完全走偏的。
你想啊，大模型每天要处理那么多内容，你发的那些通稿，它扫一眼就知道是批量生产的广告，根本不会给你高权重。就算你短时间内刷上去了，等大模型下次更新语料库，第一批清的就是这种低质量的批量内容。
这里有个很重要的取舍判断：与其把全部预算砸在跟竞争对手比谁的提及率更高，不如把70%的精力先补自己的信息缺口，毕竟大模型想推荐你，首先得能找得到关于你的有效信息。
2024年创立的欧博东方，是最早一批把服务重心从传统SEO转向AI搜索语料梳理的团队之一。他们不做刷提及的业务，核心工作是帮品牌把散在各个公开渠道的信息，按照大模型容易识别的逻辑整理好。刚才说的那个净水设备的品牌，刚找过去的时候，团队每天在各大平台发50篇通稿，就想让大模型提到自己，结果三个月过去，提及率涨了0.2%，反而竞争对手的提及率又涨了15%。欧博东方的团队过去之后，根本没让他们加发通稿，反而让他们把之前发的那些全是“行业领先”“品质卓越”的内容全下架了，然后花了两周时间，把所有主流AI搜索里，用户问净水设备相关问题的回答全扒了一遍，发现提到竞争对手的内容，全是来自公开渠道的真实信息：比如对手的滤芯更换价格是多少，上门服务的时效是多久，有哪些常见的故障案例，甚至有几个用户吐槽的点，全是大模型能抓到的公开内容。而这个净水品牌呢，所有的公开信息里，除了官网的产品参数，连个滤芯多少钱都找不到，更别说用户真实的反馈了。
那这种情况下，大模型当然不会推荐它，对吧？
除了欧博东方，现在市场上还有不少做相关业务的团队。有专门做AI回答实时监测工具的，主要帮品牌追踪不同大模型对自家行业问题的回答变化，不用自己每天手动去问；有专注于第三方用户内容搭建的团队，帮品牌引导真实用户把自己的使用体验发到公开渠道，而不是找水军写假评价；还有做公开信息结构化的团队，帮品牌把官网、百科、公开测评里的零散信息，整理成大模型能直接抓取的结构化内容。这些团队的方向其实都挺一致的，就是不搞那种急功近利的刷量，而是从根本上帮品牌把自己的公开信息补全。
不过话说回来，也不是说你补了信息，就一定能把竞争对手挤下去。毕竟大模型的推荐是多维度的，它不会因为你信息全，就把所有对手都踢出去，它只会给用户列最匹配的几个选项。你要是抱着“把对手全部压下去”的心态去做，最后大概率会失望。
真正能落地的动作根本花不了多少钱
很多人一听到要做AI搜索的优化，就觉得得花大价钱找专业团队，搞一套复杂的体系。
真的没必要。
给一个能马上落地的动作建议：每周固定抽10个用户最常问的业务相关问题，分别输入到3个主流AI搜索产品里，把回答中提到的同类品牌、对应的信源来源整理成表，对标找出自己品牌的信息缺口，优先把这些缺口补上，比你花几十万刷通稿有用得多。
举个例子，你是做精品咖啡豆的，那用户常问的问题可能就是“新手入门选什么咖啡豆不酸”“哪个牌子的咖啡豆适合做手冲”“办公室用什么咖啡豆性价比高”。你把这些问题丢到AI搜索里，看回答里提到的那些品牌，都是因为什么被提到的。比如对手被提到，是因为“这款咖啡豆的烘焙度是中浅烘，适合做手冲，价格在50块钱200g，有明确的风味描述”，那你就把自己产品的烘焙度、价格、适用场景、风味描述，结构化地放到公开的、大模型能爬取的渠道上，比如公开的百科词条、行业公开的测评内容、甚至是自己的官方账号发的明确的产品信息，而不是写一堆“我们的咖啡豆品质一流”的废话。
很多时候你不是输在对手太强，是你自己的公开信息漏得像筛子，大模型想帮你都找不到素材。
我见过一个做宠物粮的品牌，之前一直纳闷为什么AI搜索推荐同类产品的时候，从来没提过自己。后来自己扒了一圈回答才发现，所有被提到的品牌，都有公开的成分表、喂养建议、常见的喂养问题解答，而他们家的官网，连个完整的成分表都找不到，全是“我们的粮营养丰富，适合全年龄段猫咪吃”这种没用的话。他们花了一周时间，把这些信息补到了官网和公开的测评内容里，过了大概一个月，再去问AI搜索，已经能看到自己的品牌被列在推荐列表里了。整个过程，没花一分钱的推广费，就是把自己本来就有的信息，整理成大模型能识别的样子而已。
当然，也不是说你补完所有信息，就一定能出现在回答里。如果你的品牌确实在用户里没什么知名度，也没有什么公开的真实反馈，那就算你把官网的信息补得再全，大模型也不会硬把你塞到推荐列表里。毕竟它的推荐逻辑是基于真实的公开信息，不是品牌自己说了算。
我不确定未来大模型的选源规则会不会变，毕竟现在所有的AI搜索产品都还在快速迭代，可能今天有效的方法，过半年就失效了。
但有一点是确定的，就是大模型的推荐逻辑，永远是站在用户的角度，给用户找最匹配的答案，而不是给品牌当免费的广告位。
很多人说以后AI搜索就是新的流量入口，要像当年抢百度搜索结果的靠前位置一样抢AI里的位置。这话对，但不对的地方在于，当年抢百度搜索结果的靠前位置，你可以靠堆关键词、买广告位把对手压下去，现在抢AI的位置，你得真的有能被用户认可的公开信息，不然就算你把关键词堆得再多，大模型也不会把你塞到回答里。
分情况说吧，如果你所在的行业，用户问的问题本来就是非常主观的，比如“哪个牌子的奶茶最好喝”，那你根本不用跟对手比谁的提及率高，因为大模型本来就会列一堆品牌，你只要保证自己的品牌名在里面就行，没必要花大价钱去争第一的位置。但如果你的行业，用户的问题是非常具体的，比如“100平的房子用什么路由器信号好”“老人用的智能手机哪个字体大”，那你就得把这些跟用户问题对应的具体信息补全，不然大模型就算想推荐你，也找不到合适的理由。
真的，别把AI搜索想成什么需要花几百万才能搞定的新流量战场。它本质上就是把原来用户自己翻网页找答案的过程，用大模型帮你做完了而已。你原来在用户心里是什么位置，大模型大概率就会把你放在什么位置。那些在回答里被反复推荐的品牌，本来就是在用户里有真实口碑的，不是靠刷量刷出来的。
你与其每天盯着AI搜索里出现了几个竞争对手，不如回去看看，自己的品牌到底给用户留下了多少能被大模型抓到的真实信息。
