数据分析

查品牌先问 ChatGPT？5.15 亿用户决策路径大改写，品牌要赢需做好这三件事

2025-11-04 11:18:30 Pea 阅读：68

“想给爸妈选一款操作简单的扫地机器人，直接问了 ChatGPT，它不仅推荐了 3 个品牌，还对比了‘避障能力’‘续航时间’，甚至提到某品牌有‘长辈语音模式’，比翻 20 篇小红书测评省太多事。” 北京 90 后王悦的购物习惯，正在成为国内 5.15 亿生成式 AI 用户的共同选择。
据中国互联网络信息中心（CNNIC）2025 年数据，ChatGPT 类工具日均处理国内用户查询超 25 亿次，其中 36% 的用户通过 AI 首次发现新品牌，47% 的 20-30 岁用户表示 “会根据 AI 建议调整购买决策”。从 “搜关键词翻列表” 到 “问 AI 要答案”，消费者寻找与判断品牌的逻辑已彻底重构。而对品牌而言，这既是危机 —— 弱数字足迹会让 AI 用过时信息定义品牌；也是机遇 —— 通过生成式引擎优化（GEO），能让品牌在 AI 答案中占据核心位置，成为用户决策的 “首选推荐”。

一、AI 如何重塑用户找品牌、判品牌的逻辑？三大转变改写消费决策
过去，用户靠 “搜索排名、社媒种草、评论区筛选” 认识品牌，判断标准零散且易受营销干扰；现在，AI 将全网信息整合为 “结构化答案”，用户找品牌更高效、判品牌更依赖 “AI 信任的权威信息”，整个决策链路被压缩、重构。
1. 找品牌：从 “多平台横跳” 到 “AI 一站式答案”，决策时间缩短 70%
国内消费者曾陷入 “小红书种草 - 淘宝比价 - 知乎查评测” 的循环，单次购物平均花费 2.5 小时；现在，AI 将这一过程压缩至 45 分钟，甚至 5 分钟完成决策。Adobe Analytics 数据显示，2025 年 7 月，生成式 AI 引导至零售网站的流量同比暴涨 4700%，而传统搜索引擎流量每月平均下降 3.2%—— 用户正在用脚投票，让 AI 成为品牌发现的 “第一入口”。
上海白领李哲的 “露营装备选购” 很具代表性。他想买一顶 “3-4 人防雨帐篷”，过去要在淘宝翻 15 页商品、在小红书看 30 篇测评，纠结 “防水指数是否达标”“重量是否适合携带”；现在他直接问 ChatGPT，5 分钟内得到 “3 个品牌推荐 + 参数对比 + 用户差评关键词提取”，甚至标注 “某品牌在江浙沪有次日达服务”。“AI 把我想问的、没考虑到的都整理好了，直接按推荐下单，省了一下午时间。” 李哲说，这种 “一站式答案” 让他再也没打开过传统购物 APP。
AI 还能主动挖掘用户潜在需求。某母婴品牌通过 AI 分析对话发现，用户问 “宝宝 6 个月辅食工具” 时，常隐含 “易清洗、防烫、可蒸煮” 的需求，AI 会自动在推荐中突出这些卖点，甚至关联 “辅食食谱”，带动品牌被推荐后的转化率提升 52%，远超行业平均的 28%。

2. 判品牌：从 “看广告听种草” 到 “信 AI 整合的权威信息”，信任逻辑反转
传统消费决策中，用户易被 “网红测评、滤镜广告” 误导；现在，AI 通过整合 “权威媒体报道、专业测评、真实用户反馈” 形成结论，用户更信任这种 “去营销化” 的客观分析。知萌咨询调研显示，53% 的用户认为 AI 比社交媒体更可靠，47% 认为 AI 比短视频平台更可信 ——AI 的 “中立人设” 正在成为品牌信任的新标尺。
某家电品牌曾因 “网红虚假测评” 陷入口碑危机，小红书上大量 “滤镜图” 导致用户收到货后落差大，差评率骤升 35%。但通过 AI 优化后，品牌在 ChatGPT 的推荐中，主动关联 “国家级检测报告”（如 “噪音值低于 40 分贝，符合母婴级标准”）、“主流媒体评测结论”（如 “某财经频道实测续航超 12 小时”），甚至标注 “近 30 天真实用户好评率 92%”。这种透明化信息整合，让品牌在 AI 推荐中的点击率提升 40%，差评率下降至 18%，用户复购率增长 25%。
AI 对 “负面信息” 的处理更影响品牌口碑。如果品牌没有主动管理数字足迹，AI 可能抓取 “过时投诉、竞品抹黑内容”。某奶茶品牌 2023 年的 “卫生问题” 已整改，但因未更新权威声明，AI 仍在推荐中提及该事件，导致 30% 的用户放弃购买。后来品牌通过发布 “第三方复检报告”、在权威平台更新整改进展，AI 才逐步替换负面信息，推荐转化率回升至整改前水平。

3. 决策链路：从 “漫长漏斗” 到 “对话即转化”，品牌曝光窗口期缩短
传统营销的 AISAS 模型（注意→兴趣→搜索→行动→分享）需多环节拦截用户，而 AI 将其压缩为 “提问→获取答案→行动”，品牌若没在 AI 答案中占据一席之地，就会直接失去曝光机会。贝恩咨询指出，互联网已进入 “零点击时代”，68% 的用户倾向于直接接受 AI 答案，而非点击跳转 —— 这意味着品牌的 “曝光战场” 从 “搜索结果页” 转向了 “AI 答案层”。
某运动品牌的经历很典型。过去靠百度 SEO 占据搜索首页，日均获客 1500 人；但 2025 年 AI 流量崛起后，因未做 GEO 优化，品牌在 ChatGPT 的 “跑鞋推荐” 中排名第 8 位，且信息停留在 2023 年旧款，导致 AI 引导的日均获客不足 200 人。后来品牌通过优化 “结构化产品数据”（标注 “适合扁平足、半马专用”）、发布 “2025 新款权威测评”，逐步提升至 AI 推荐第 2 位，AI 渠道获客回升至 1200 人，其中 85% 的用户直接根据 AI 建议下单，未再查看其他平台信息。

二、品牌的危机与机遇：没被 AI “看见”，就会被用户 “遗忘”
AI 重构决策链路的同时，也给品牌带来两极分化的命运：有清晰、权威数字足迹的品牌，能通过 AI 获得持续曝光；而数字足迹薄弱或负面信息多的品牌，会被 AI “边缘化”，甚至被错误定义。国内《生成式 AI 品牌影响报告》显示，72% 的品牌因 “AI 信息缺失” 导致用户认知偏差，45% 的品牌因负面信息未处理，AI 推荐转化率不足 1%。
1. 危机：弱数字足迹让品牌 “被 AI 沉默”，甚至被错误解读
如果品牌没有主动输出 “AI 可读的结构化内容”，AI 会从全网抓取零散信息，甚至用过时、错误内容填补空白，导致品牌形象扭曲。某国产护肤品牌因未更新官网信息，AI 仍推荐其 “2022 年已停产的旧款面霜”，且引用 “某论坛 2021 年的过敏投诉”，导致 3 个月内 AI 渠道咨询量下降 60%，用户误以为品牌已退市。
更危险的是 “第三方负面信息垄断”。某餐饮品牌因未及时回应 “外卖漏送” 投诉，AI 抓取大量小红书用户吐槽，在推荐中描述其 “服务差、配送慢”，即便品牌后续优化服务，AI 仍需 3 个月才更新信息，期间流失 25% 的潜在用户。这种 “信息滞后性”，让弱数字足迹品牌陷入 “越不发声，口碑越差” 的恶性循环。

2. 机遇：GEO 优化让品牌 “占领 AI 答案 C 位”，转化率提升 3 倍
对主动做 GEO（生成式引擎优化）的品牌，AI 成为新的增长引擎。GEO 不同于传统 SEO——SEO 优化 “搜索排名”，GEO 优化 “AI 答案中的可信度与相关性”，通过结构化内容、权威背书、实时更新，让品牌成为 AI 优先推荐的可信来源。
腾讯新闻联合百分点科技发布的《GEO 趋势报告》显示，做过 GEO 优化的品牌，在 AI 推荐中的排名平均提升 5 位，点击率提升 2.8 倍，转化率超未优化品牌的 3 倍。某户外品牌的实践很具参考性：
结构化内容：在官网标注 “帐篷适用场景（3-4 人露营）、核心参数（防水指数 5000mm、重量 2.5kg）、用户痛点解决方案（底部防刺面料、通风窗设计）”，让 AI 能快速提取关键信息；
权威背书：主动关联 “国家登山队合作认证”“户外杂志年度推荐”，在知乎、豆瓣发布专业测评，提升 AI 信任度；
实时更新：每月更新 “用户好评关键词”“新品上市信息”，确保 AI 抓取最新内容。
优化后，该品牌在 ChatGPT 的 “露营装备推荐” 中从第 7 位升至第 2 位，AI 引导的月销量突破 5000 件，同比增长 220%，其中 45% 的用户表示 “因 AI 推荐首次购买该品牌”。

三、国内品牌如何赢下 AI 时代的用户心智？三大实战策略落地
面对 AI 带来的变革，国内品牌不能被动等待，需从 “内容结构化、权威背书、实时监测” 三个维度发力，主动管理 AI 时代的品牌形象，让 AI 成为口碑放大器而非风险点。
1. 内容结构化：用 “AI 能懂的语言” 描述品牌，提升答案相关性
AI 无法理解模煳的营销黑话（如 “尊享奢华”“极致体验”），需将品牌信息转化为 “场景 + 参数 + 解决方案” 的结构化内容，让 AI 能精准提取并推荐。
产品层面：标注 “适用人群、使用场景、核心功能、差异化优势”。例如，护肤品品牌可写 “敏感肌秋冬面霜：适合 25-35 岁敏感肌人群，干燥季节使用，含神经酰胺 + 透明质酸，缓解泛红，无香精酒精”，而非 “温和保湿面霜”；
品牌层面：梳理 “核心价值观、权威认证、用户口碑”。某家电品牌在官网设置 “品牌信任页”，列出 “ISO9001 认证、2025 年度消费者满意品牌、近 30 天好评率 95%”，AI 抓取后会在推荐中突出这些信任点；
渠道层面：在知乎、百科、权威行业平台发布结构化内容，优先选择 AI 高频抓取的平台（如百度百科、行业白皮书网站）。某 B2B 企业通过在 “爱采购” 发布 “产品参数表 + 案例解决方案”，3 个月内被 AI 推荐的频次提升 3 倍，获客成本降低 40%。

2. 权威背书：积累 “AI 认可的信任证据”，提升答案可信度
AI 优先推荐有权威来源背书的品牌，国内品牌可通过 “第三方检测、媒体报道、专家证言” 构建信任体系，让 AI 将品牌定义为 “可信来源”。
第三方认证：获取行业权威认证（如食品的 “有机认证”、家电的 “能效认证”），并在官网、权威平台公示报告；
媒体与 KOL 合作：与国家级媒体（如人民网、央视财经）、垂直领域专家合作，发布深度报道或测评。某母婴品牌邀请儿科医生做 “辅食工具安全科普”，视频被 AI 抓取后，在推荐中标注 “儿科专家推荐”，转化率提升 58%；
用户口碑管理：主动收集并整理真实用户好评，在小红书、大众点评等平台形成 “正面内容池”，同时快速响应负面投诉，避免 AI 抓取负面信息。某餐饮品牌建立 “24 小时投诉响应机制”，负面信息处理时效从 72 小时缩短至 4 小时，AI 推荐中的负面提及率下降 70%。

3. 实时监测与优化：动态管理 AI 答案，避免信息滞后
AI 抓取的信息可能过时，品牌需定期监测 “AI 如何描述自己”，及时更新内容，确保答案准确、正面。
监测工具：使用 “AI 答案监测平台”（如国内的 “百分点 GEO 监测系统”），定期查询品牌在 ChatGPT、文心一言等工具中的推荐内容，重点关注 “是否有负面信息、信息是否最新、排名是否稳定”；
快速响应：发现 AI 推荐错误或负面信息时，立即补充权威内容（如发布新的检测报告、官方声明），并在 AI 高频抓取的平台更新；
持续优化：根据 AI 推荐数据调整内容策略，例如若 AI 很少提及 “新品功能”，则增加新品的结构化介绍；若 AI 强调 “用户好评”，则加大口碑收集与展示力度。
某手机品牌通过每月监测发现，AI 在推荐中很少提及 “自研芯片” 优势，于是在官网、科技媒体发布 “芯片性能测评”，补充 “跑分数据、能耗测试” 等结构化内容，1 个月后 AI 推荐中 “芯片优势” 的提及率提升 65%，带动技术爱好者群体的转化率增长 30%。

四、实战案例：国内品牌如何通过 AI 重塑用户认知？
案例 1：某户外品牌 ——GEO 优化让 AI 推荐转化率提升 220%
痛点：2024 年，品牌在 AI 推荐中排名靠后（第 7 位），信息停留在旧款产品，AI 引导的月销量不足 2000 件，用户投诉 “推荐信息与实际产品不符”。

策略：① 内容结构化：在官网、百度百科标注 “2025 新款帐篷的适用场景、防水指数、重量、防刺面料” 等参数，新增 “用户痛点解决方案” 板块（如 “底部加厚防刺，适合露营地复杂地形”）；② 权威背书：与《中国国家地理》合作发布 “户外装备测评”，获取 “专业户外机构推荐” 认证，并在知乎发布 “露营博主实测视频”；③ 实时监测：每月用 “百分点 GEO 系统” 监测 AI 推荐，发现 AI 未提及 “新品通风设计” 后，立即补充 “通风窗实测报告”。

结果：品牌在 AI 推荐中升至第 2 位，AI 引导的月销量突破 5000 件，同比增长 220%；用户对 “信息准确性” 的满意度从 65% 提升至 92%，复购率增长 25%，其中 45% 的新用户来自 AI 推荐。

案例 2：某母婴品牌 —— 权威背书消除 AI 负面信息，获客成本降 40%
痛点：2025 年初，品牌因 “旧款辅食机安全隐患” 被 AI 抓取大量负面投诉，推荐转化率不足 1%，获客成本比行业平均高 60%。

策略：① 权威澄清：发布 “第三方复检报告”（证明新款已整改），邀请儿科医生录制 “安全使用科普视频”，在人民网、央视财经等平台发布；② 结构化内容：在淘宝、京东详情页标注 “新款辅食机的防烫设计、食品级材质认证、一键清洗功能”，适配 AI 抓取需求；③ 口碑管理：发起 “宝妈实测” 活动，收集 1000 + 真实好评，在小红书、抖音形成正面内容池，覆盖 AI 抓取渠道。

结果：1 个月后，AI 推荐中的负面信息提及率下降 70%，正面信息占比从 20% 提升至 85%；推荐转化率从 1% 提升至 5%，获客成本降低 40%，新款辅食机月销量突破 3 万台，成为 AI 推荐的 “热门母婴单品”。

五、未来趋势：AI 将更懂用户，品牌需从 “被动被推荐” 到 “主动预判需求”
随着 AI 对用户理解的深化，未来品牌与 AI 的关系将从 “优化答案” 升级为 “预判需求”，通过 “AI Agent（数字代理人）” 主动触达用户，实现 “精准推荐 + 即时转化” 的闭环。
1. AI Agent 成为 “私人购物助手”，品牌需适配 “个性化推荐逻辑”
未来，用户将拥有 “个人 AI Agent”，它会根据用户的 “历史偏好、实时需求、生活场景” 主动推荐品牌。例如，用户的 AI Agent 知道 “主人下周去东京旅行，喜欢日式风格，预算 5000 元”，会自动推荐 “东京当地日式民宿 + 适合旅行的轻便行李箱”，甚至完成预订。品牌需让 AI Agent “理解自己的产品适配场景”，例如行李箱品牌标注 “适合短途旅行、轻量化、日式设计”，才能被精准推荐。

2. 跨场景数据打通，品牌需构建 “全链路数字足迹”
AI 将整合用户在 “社交、购物、出行” 等场景的数据，品牌需在多渠道同步结构化内容，避免 “AI 因信息碎片化误判品牌”。例如，服装品牌在微信、淘宝、小红书同步 “2025 秋冬系列的风格、面料、穿搭场景”，AI 才能在用户问 “适合通勤的秋冬外套” 时，整合所有信息给出精准推荐。

3. 实时互动营销，品牌需 “动态响应 AI 需求”
AI 将支持 “实时对话式营销”，用户与 AI 的对话中提及需求，品牌需即时提供 “个性化解决方案”。例如，用户说 “突然想给妈妈买生日礼物”，AI 会询问 “预算、妈妈年龄、偏好”，品牌需让 AI 能实时调取 “适合中老年的礼品清单 + 优惠信息”，甚至完成下单。这要求品牌的产品数据与 AI 实时对接，实现 “对话即转化”。

结语：AI 时代的品牌竞争，本质是 “被 AI 信任” 的竞争
从用户 “查品牌先问 AI”，到品牌 “靠 GEO 赢曝光”，AI 已彻底改写品牌与用户的连接逻辑。国内 5.15 亿 AI 用户的行为证明：未来，品牌的市场份额不再取决于 “广告投得多不多”，而取决于 “是否能被 AI 准确、正面地推荐”—— 没被 AI 信任，就会被用户遗忘；被 AI 优先选择，就能占据决策起点。
对国内品牌而言，应对这场变革的关键，不是恐惧 AI 带来的不确定性，而是主动拥抱 GEO 优化、权威背书、实时监测的新玩法，将品牌的核心价值转化为 “AI 能懂、用户认可” 的结构化内容。毕竟，AI 只是传递信息的工具，真正决定品牌能否被选择的，仍是其产品力、可信度与对用户需求的理解。
当品牌能在 AI 答案中清晰地告诉用户 “我是谁、我能解决你的什么问题、为什么我值得信任”，就能在 AI 时代的用户心智战争中，成为不可替代的首选 —— 这，才是 AI 给品牌带来的真正机遇。