调整您的媒体和搜索策略以适应人工智能的兴起

适应人工智能的兴起，调整您的媒体与搜索策略 • 转变内容动态：内容营销依然重要，但越来越多地作为AI训练材料。模型常常引用用户从未阅读的文章。贝恩报告称，80%的消费者在至少40%的查询中依赖零点击答案，这使得“训练模型”与“说服读者”一样提升了优先级。 人工智能正在从根本上重塑消费者发现品牌的方式。如今的顾客不再在嘈杂的数字市集里徘徊；他们直接前往理解其偏好并预判其需求的私人AI管家。你的品牌只有掌握了AI优化的艺术，而非昨日的SEO，才会被提及。这意味着要策划适用于模型的素材、获取优质资产授权，并追踪诸如声量份额、引用提升和AI驱动的转化等指标。为了保持可见性，品牌必须拥抱实验，才能赢得在AI生成列表顶端的位置。 要保持竞争力，品牌必须专注于成为AI平台所提供答案的一部分，而不是仅仅试图在谷歌上超越竞争对手。 一种新的搜索范式 生成式人工智能正迅速改变“发现起点”。随着谷歌、微软等公司推出位于传统结果上方的“AI概览”，可见的链接和广告位正不断减少。高德纳预测，这种改版最早可能在2026年将所有搜索引擎流量减少25%。此外，皮尤研究中心的数据显示，带有摘要面板的摘要页面点击量下降了26%。 为什么人工智能正在重写传统数字攻略 这一转变正影响着整个生态系统。出版商面临收入不足，将高价值文章置于付费墙之后，或将整个档案许可给 OpenAI 和微软等模型制造商。与此同时，监管机构正在放宽谷歌数十年来对默认搜索合同的掌控。近期一项美国反垄断判决宣布该公司广告垄断非法，恰逢搜索市场开始碎片化，为挑战者提供了空间。 人工智能中介的兴起揭示了传统搜索和媒体策略的局限性。那些曾通过搜索引擎或社交媒体信息流接触受众的策略，如今必须为人工智能体验而进化。以下是旧有策略不再足够的原因： • 有机触达率下降：AI摘要现在占据了屏幕空间。早期实地测试预测，由于用户在不滚动的情况下接受AI生成的答案，有机点击率将下降18-64%。 2025年4月推出的、不含广告的OpenAI产品搜索功能，进一步加速了这一转变。该功能以独立、非推广的形式，展示购物查询的价格、图片和评论。在其宣布前的一周内，ChatGPT用户执行了超过十亿次搜索，展现了对话式搜索的规模。 • 算法裁决取代传统结果：谷歌的“AI模式”提供即时、对话式的推荐，降低了品牌在单一综合回复中出现的几率。 • 用户正转向AI原生平台：越来越多的用户开始使用ChatGPT和基于专有知识图谱的语音助手。忽视这些渠道的品牌有失去对话的风险。 随着谷歌持续增长，其日搜索量从2022年的约850亿增长至预计2025年的1370亿，而原生AI引擎已每天处理约10亿次提示。如果这一份额继续每三年翻一番，到2030年，所有信息查找互动的一半可能都将始于聊天。贝恩将其描述为“零点击”答案的兴起，80%的消费者依赖此类答案来回答他们至少40%的查询。 • 受干扰的付费模式：谷歌广告现在与AI概览共存，早期数据显示，当存在AI拦截模块时，点击率较低。 我们建议品牌相应调整其行动方案： 营销人员行动步骤： • 采取多元化搜索策略，覆盖所有平台的受众 • 通过测试 Performance Max、Advantage+ 等嵌入广告内容解决方案的能力，将广告设计用于对话界面而非侧边栏，这些解决方案直接将赞助内容嵌入到AI生成的对话中，而广告位就存在于这些对话中。 确保人工智能模型获取信息的任何地方都有机器可读数据。 • 调整衡量框架，以量化人工智能搜索的可见性影响 通过结合结构化数据、带水印的原始资产以及“以人为本”的文案，为算法提供其渴望的高质量信号，以确保符合零点击引用的要求，从而通过如SpamBrain等过滤器。 • 在人工智能生态中拥抱新的参与渠道 人工智能搜索并非仅仅是技术的转变，更是影响力发生方式的转变。生成式搜索将重心从直接的受众互动转移到了对撮合这些联系的人工智能算法的间接影响上。 • 尽早协商数据授权和 API 合作伙伴关系，在竞争对手与模型提供者锁定排他性协议之前，将潜在的流量损失转化为受管理的分发协议。 谷歌和必应现在将推广产品卡片直接编织进对话式回复中，取代了结果页面上传统的广告位，这一转变在谷歌2024年营销活动上已有所预告。此举部分是出于防御目的，因为零点击互动现在占所有查询超过一半，这降低了广告和自然链接的可见度。 • 开发适用于模型的内容和元数据模式。如今，可见性取决于内容能够被轻易解析到知识库中，而不仅仅是被传统网络爬虫索引。 • 利用第一方数据和数据清洁室，在第三方信号减弱时，保持受众定向的精准度并解锁更丰富的洞察。 随着库存减少，营销自动化正在扩张。性能最大（Performance Max）、需求生成（Demand Gen）和AI最大（AI Max）等合作伙伴广告解决方案旨在自动化营销活动启动中原本需要手动操作的方面，包括受众定位、创意生成和出价优化。在自然搜索方面，谷歌平等地将其“以人为本”的内容标准应用于AI生成和人类生成的内容，利用SpamBrain和水印检测等系统来降低低价值页面的排名。 • 积极制定和测试提示策略，以影响AI工具对您内容的总结和呈现方式。具有前瞻性的品牌会反向工程常见的用户查询，注入结构良好、相关的、经过优化的数据，以方便检索。 • 积极管理您品牌在 OpenAI 和 Google Gemini 等基础模型中的身份和事实足迹。如果您不提供准确、最新的信息，模型可能会歪曲您的品牌形象。 与此同时，出版商正通过直接向大型语言模型授权内容（阿克塞尔·斯普林格与OpenAI的协议是其中的标志性案例）或就未经授权的使用进行诉讼来做出回应。这些交易承诺带来新的收入，但也存在使开放互联网范围变窄的风险，尤其是在优质内容被支付墙或私有API隐藏的情况下。 我们的观点是，更新行动指南并非要放弃搜索、内容或广告；而是要使它们适应算法决策。 人工智能生成引擎优化新指标 Adobe 2025年数字趋势报告强调了运营压力：56%的市场营销团队表示，生成式AI增加了工作量，因为它加速了内容生产。这促使了更深层次的平台合作，自动化抵消了复杂性。现在，营销人员必须更新经典的SEO和付费策略，这些策略是为“先回答”的世界量身定制的。 新的营销现实要求新的衡量标准。生成式人工智能不仅改变了人们发现品牌的方式，也改变了营销人员必须 构建全面的度量衡体系 衡量成功。对话式代理可以直接回答用户查询，而无需将用户引导至网页，这使得传统的指标（如会话量、点击率以及每次访问的页面数）的参考价值降低。因此，领先企业正在为生成式引擎优化实施以AI为先的KPI，包括： 谷歌云建议将业务指标（例如收入、留存率）与模型级指标（例如精确率、召回率、F分数）相结合，以理解性能和准确性。 • 人工智能推荐占比：每月审计一组高价值提示，并记录助手展示您品牌而非竞争对手的频率。“人工智能发声份额”是市场存在感的领先指标。 微软提倡评估者评估事实性和语气，并将结果反馈到持续学习的循环中。领英建议添加每项AI交互的成本和微转化率，以完善整体情况。 • 人工智能推荐流量与转化：将来自ChatGPT、Bing Chat及其他助手的访问量（已有391家中小企业注册了显著流量）与下游订单关联，以证明投资回报率。 有机流量和付费搜索转化依然重要，但现在它们与一系列更广泛的、由人工智能驱动的指标并存。正如《卫报》所指出的，目标并非取代SEO，而是通过生成式引擎优化来补充它。 • 人工智能互动信号：追踪保存记录、后续提问以及重复的聊天机器人会话。贝恩的研究表明，后续提问是衡量推荐质量的一个强有力指标，而针对ChatGPT的实验室研究则证实，当建议与用户的需求状态相匹配时，用户会感到更高的满意度和更强的意向。 现在扩展您的记分卡，将确保您的品牌在未来保持竞争力。 我们如何帮助品牌适应搜索中的AI崛起 • 可发现性/引用分数：统计AI概览或类似功能引用您域名的频率。 • 人工智能品牌搜索提升监测：监控聊天机器人曝光后出现的品牌查询激增。Reforge建议将这些提升与提示审核相关联，以将对话触达范围与更广泛的认知联系起来。 我们的付费和自然流量服务，以及我们的人工智能营销平台Interact，旨在满足人工智能驱动的搜索需求。植根于Acxiom的连接身份和数据基础，Interact使品牌能够在每个触点大规模触达受众。通过利用Interact，品牌可以利用深度受众洞察、优化内容和可发现性来优化付费和自然流量搜索。 • 通过人工智能渠道的客户终身价值：针对通过语音和聊天集成获取或重新互动的客户群体进行LTV细分。亚马逊案例研究表明，受推荐驱动的购买者购买频率更高，且停留时间更长。 • 内容引用表现：衡量AI是否引用了您的白皮书、列表或对比表。 人工智能驱动的营销：受众洞察与优化体验 人工智能正迅速改变品牌与其受众互动的方式，影响范围从搜索行为到内容消费。要在这一不断演变的格局中取得成功，品牌需要深入理解其受众对人工智能的使用情况，并创造能够与人类用户和人工智能系统产生共鸣的优化体验。 • 情感与准确度评分：使用 BuildBetter 等监控套件对每次提及人工智能进行语气和事实正确性评级，在错误陈述扩散之前将其标记出来。 领导者正将这些指标与传统KPI一同整合到仪表板中。随着能力的演进，如今采用聚焦于AI的指标将确保未来对绩效拥有全面的洞察。 付费搜索方面，我们确保人工智能赋能的广告解决方案能够访问完整且多样的资产库，并通过Interact进行集中管理和部署。我们还支持产品信息流（例如，商家中心）和位置列表（例如，Google商家资料、Yelp等）的优化，Interact负责信息流的导入和丰富。 理解人工智能时代下的受众 艾克索姆（Acxiom）的互联身份与数据基础平台，为品牌提供了一个符合隐私规范、适用于人工智能（AI）的环境，使品牌能够从多元化的数据源中获取深入的受众洞察。这使品牌能够了解其目标受众在购买旅程中如何以及在哪里搜索和使用人工智能。关键策略包括： • 采用跨平台内容策略：我们创作有助于提升价值、满足受众需求且保持信息一致性的优质内容，同时根据不同平台调整语气和格式。借助Interact的生成能力，营销人员能够大规模生产与品牌保持一致的内容，并根据语音和风格指南进行指导。 • 监测人工智能采用及用户行为：年轻受众采用人工智能的速度更快，要求针对Z世代的品牌必须更快地适应。我们帮助品牌追踪其在高价值受众中的采用趋势，以确保其策略能够触达目标用户。 • 采用AI驱动的广告解决方案：我们利用最新的合作伙伴技术，在与品牌合作，测试AI搜索环境中的新广告机会的同时，实现活动目标并提高运营效率。 • 分析人工智能搜索性能：品牌方利用其首方数据，可以洞察人工智能网络爬虫和智能体与其内容的互动方式，以及这种互动如何影响流量和转化。结合Acxiom的第三方数据，可以进一步监测品牌在人工智能搜索引擎中的可见性和性能。 • 尝试动态创意：我们运用自有及第三方技术，整合受众数据、AI广告解决方案和创意素材库。借助Interact，我们生成个性化内容与数字体验，在受众搜索时触达他们，提供与其需求相关、适时的信息。 • 精准描绘AI驱动搜索路径：我们利用自身专有数据及Interact的预测建模能力，识别受众搜索路径，并制定反映转化路径关键接触点的媒体计划。这使我们能够及时为人类用户和AI代理提供解决方案，从而影响其发现过程。 对齐报告 为人类和人工智能创造优化体验 我们帮助品牌创建搜索衡量框架，以揭示其在人工智能搜索领域成功的最大驱动因素。Interact的衡量仪表板将付费和自然搜索性能数据整合到一个统一的视图中，以获得更全面的洞察。这种集中式报告为Interact的关键词优化能力提供支持，该能力能够识别自然可见性可以抵消付费投资的领域。通过突出自然内容已表现良好的领域，Interact使品牌能够将预算重新分配到自然存在度较低