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2025年，全球消费者的线上行为模式正经历着前所未有的深刻变革。大语言模型（LLM）的迅猛发展，正在重塑用户探索、评估并最终决定购买商品与服务的方式。过去十年，我们营销策略的核心在于精细化管理以谷歌为代表的搜索引擎所构建的“信息中介区”。然而，时至今日，消费者从传统开放网络环境（例如付费搜索广告、社交媒体平台、视频网站以及各类品牌官网）逐步将他们的探索和评估旅程转移到了相对封闭的AI交互环境，如ChatGPT、AI Mode和Perplexity等。

这一趋势，对我们中国的跨境从业者而言，无疑带来了新的机遇与挑战：如何在这些“黑箱”式的AI环境中有效追踪用户行为，从而精准重构客户旅程，避免营销分析的“盲点”，已成为我们必须直面并解决的关键课题。

LLM环境下的行为追踪新范式

面对消费者探索与评估路径向LLM环境迁移的现实，传统的营销分析工具正遭遇“漏斗盲区”的困境。我们必须从LLM可见性工具提供的碎片化数据中，巧妙地重建客户的完整旅程。

重建客户旅程，其核心在于整合两种截然不同的数据流。当前，众多市场供应商正积极响应衡量LLM表现的需求，并宣称可以提供即时分析工具。这项工作要求我们精准地协调合成数据（即品牌为追踪而选择的特定提示语所产生的数据）与观察数据（即真实的点击流数据）。

几乎所有的LLM可见性追踪平台，都是通过对这两种数据的提取、重组或整合，来构建其产品和服务体系。

追踪数据流的两大支柱：合成数据与观察数据

合成数据：实验室视角与理论边界

我们希望追踪的提问、指令和场景，本质上都属于合成数据。这种“实验室数据”并非来源于真实世界，而是通过向大语言模型注入我们预设的提示语后，直接获得的系统输出。

外媒提及的Semrush的AIO（人工智能优化）工具和Profound等平台，通常会为品牌精心策划一系列提示语，旨在描绘和测试品牌在生成式AI回答中可能呈现的理论边界。

企业利用这类实验室数据，可以进行多方面的分析：

• 性能基准测试：评估LLM对特定提示语的响应效果。
• 错误与偏见发现：识别AI回答中可能存在的错误或倾向性。
• 跨模型比较：对比不同查询或不同模型产生的输出结果。

这类数据能够精确展示各类模型如何响应品牌期望测试的具体内容。

然而，我们也必须清醒地认识到，这种方法仅反映了系统在理想测试条件下的表现，而非真实世界中的实际使用情况。所获得的数据来自一个相对封闭的虚拟环境，缺乏持久的用户上下文，例如ChatGPT这类模型在与用户长期互动中形成的记忆和对用户习惯的了解。

这些精心设计的场景往往是理想化、重复性的，与真实需求和复杂多变的“信息中介区”存在距离。实验室指标呈现的是经过我们深思熟虑、精心设计的提示语所能产生的“最佳”输出。它们更多地告诉我们“可能”是什么，而非“实际”是什么。因此，它们无法准确预测或反映真实世界的成果、转化率或市场格局的变动。真正能够提供可操作性结果的，只能是来源于观察到的实际用户数据：当匿名用户在非受控的真实环境中遇到您的品牌时，究竟发生了什么。

应对真实数据匮乏的策略：系统级渗透与用户级模拟

针对真实客户数据相对匮乏的挑战，一些供应商采用了两种大胆的策略来弥补：系统级渗透和用户级模拟。外媒引述技术搜索引擎优化（SEO）领域的专家Jamie Indigo的观点，他指出：“有时，会为这些提示语分配虚拟的用户画像；有时，则会通过‘暴力’测试数千种提示语变体，以观察LLM的响应。”

其中一种策略是系统级渗透，例如外媒提及的Brandlight等供应商所采用的方法。这种“暴力破解”式的策略通过分析数百万条AI响应，来映射品牌的整个引用生态系统。系统级渗透旨在通过揭示系统本身的结构性足迹，而非建模用户行为，以实现最大化的品牌曝光。这种方法的核心目标是通过定位最具影响力的信息源，最大限度地提高品牌在AI环境中的影响力与可见度，它并非用于模拟或预测真实用户行为的工具。

另一种策略是用户级模拟，如外媒提及的Quilt等工具所采用。这涉及到在测试环境中注入数千个合成的用户画像。所谓用户画像注入，指的是为您的提示语创建模拟用户（这些虚拟用户拥有不同的类型、优先级和边缘场景），并将这些定制化的提示语输入到测试环境中的大语言模型。

专家们普遍认可这种方法的价值，它有助于发现表述不清之处并揭示一些边缘行为。然而，也有如财富500强SEO策略师Chris Green等资深人士强调其固有的任意性，并指出它与真实世界的行为模式仍存在脱节。

这些合成的用户画像或许能提供结构性洞察，并帮助品牌进行压力测试，但它们并不能准确预测受众的行为结果或营销活动的投资回报率。

这些方法对于需要快速、经济地获取逻辑、语言和交互反馈的产品团队而言，确实具有一定的价值。然而，它们无法完全再现真实用户的随机性和不可预测性。真实的客户行为，正如点击流数据所记录的那样，很少与实验室设定的用户画像精确匹配，也鲜少以有意义的序列发生。一个显著的例子是，到2025年，消费者已经开始逐步依赖智能代理（Agentic AI）进行在线购买。外媒指出，Max Woelfle在其2025年的一篇社交媒体帖子中，就描述了一个AI代理如何无缝完成鞋子的购买过程，而这一趋势也给现有营销分析带来了新的挑战。这进一步表明，我们亟需更贴近真实世界的数据来深入理解和应对不断演变的用户行为。

观察数据：验证真实世界的影响力

如果说实验室数据描绘了各种“可能性”，那么实际的观察数据则是对“现实”的有力验证。这种数据就是点击流数据，它详尽记录了用户如何与数字平台互动：

• 用户浏览过的具体页面。
• 用户点击过的搜索结果或链接。
• 用户在平台内遵循的导航路径。

外媒提及的Similarweb或Datos（Semrush旗下公司）等公司，提供的是捕获真实用户行为的数据，这些数据通常通过浏览器扩展、经过用户授权的面板、应用程序遥测以及广泛的供应商网络进行收集。

Semrush的AIO和Profound等可见性工具正是建立在这一核心原则之上。它们利用点击流数据，通过一系列顺序性指标，清晰展示哪些AI生成的答案或结果被用户看到、哪些引发了互动，以及哪些被用户直接忽略。

这正是我们能够获得的“事实真相”，它能够揭示您的品牌在真实世界中的实际影响力，并精准指出用户旅程中的摩擦点或成功时刻。任何LLM可见性工具底层点击流数据的完整性和可靠性，都是验证“真实”的关键所在。

由于大多数分析平台倾向于从数据经纪商处购买数据，因此您所获得的洞察力的质量，很大程度上取决于其数据源头的质量。在选择点击流数据时，我们应当重点关注其规模和数据质量。中国跨境企业在评估潜在的平台或工具时，有几个关键问题需要认真考量：

如果缺乏强大且可靠的点击流信号作为支撑，任何仪表盘或分析报告都难以完全值得信赖。点击流面板覆盖范围小、样本量有限或地理区域受限，都可能导致我们遗漏少数用户行为模式和新兴的市场趋势。

值得注意的是，目前大多数AI分析工具并不拥有自己的点击流面板（例如Semrush的AIO是少数例外），它们通常通过数据经纪商从全球范围内的浏览器和应用程序数据中获取信息。因此，供应商能够进行细分分析的深度和广度，往往也受限于其所能获取的数据面板的覆盖能力。

外媒提及的Datos，目前在提供可靠、实时且可操作的点击流数据方面树立了行业标准。作为全球最大的用户面板运营商之一，它为包括Semrush AIO和Profound在内的诸多可见性平台提供了坚实的数据支撑。Datos追踪了来自全球185个国家和所有相关设备类别的数千万匿名用户数据。这些真实数据确保了我们将市场决策锚定在实际的用户行为之上，这是单纯的合成用户画像或数百万精心策划的品牌提示语所无法比拟的优势。

策略的锻造之地：合成与观察数据的融合

实验室数据，包括您所有精心策划和追踪的提示语，仅仅是客户旅程故事的一部分。如果没有实际数据（点击流数据）的验证，您的实验室数据仍然只是一个理想化的营销漏斗。反之，实际数据，如果缺乏实验室“地图”提供的上下文背景，则更像是一面后视镜，它能告诉您“发生了什么”，却始终无法解释“为什么发生”。

对于我们中国的跨境从业者而言，核心在于管理并弥合这两种数据流之间的差异，进行精准的整合与校准。我们需要将理想情境下“可能”达成的图景，与实际有效并能带来收益的证据进行反复对照。这正是我们应当从LLM可见性工具中寻求的动态反馈循环。真正可操作的智能和行之有效的策略，正是在这两种数据流的交汇与碰撞中锻造而成。

我们应当将这种新的“信息中介区”视为一个动态的智能反馈循环，而非仅仅是静态的漏斗分析。2025年的现代在线营销，其精髓在于将“可能”的潜力与“盈利”的现实紧密结合。

对中国跨境行业的启示与展望

对于中国跨境企业而言，理解并掌握这两种数据流的协同结合，在当前全球市场竞争日益激烈的2025年显得尤为关键。无论是我们的产品面向美国、欧洲还是东南亚的消费者，其线上行为都已深度融入AI环境。

我们不能仅仅停留在测试模型对特定提示语的响应，而必须结合真实用户的点击流数据，来验证和优化我们的全球营销策略。例如，针对美国市场的消费者，其在ChatGPT中对特定产品的提问模式可能与他们在亚马逊或独立站等电商平台上的实际点击行为存在差异。通过合成数据，我们可以预设并测试不同语境下产品关键词在LLM中的展示效果和被推荐的概率；而通过点击流数据，我们则可以了解真实用户在LLM给出建议后，是否真的点击了我们的品牌链接，或者访问了哪些外部网站，甚至最终完成了购买行为。

这种数据融合的能力，能够帮助中国品牌在全球范围内更精准地识别目标客户，优化海外AI搜索引擎优化（AIO）策略，有效提升产品在AI推荐中的可见性，从而更高效地转化潜在客户。同时，通过对点击流数据的深入分析，我们也能更清晰地理解不同国家和文化背景下消费者的行为偏好和决策路径，为产品本地化、营销信息定制以及供应链优化提供强有力的数据支撑。

特别是在2025年，全球贸易环境可能存在不确定性，例如在美国现任总统特朗普的领导下，国际经济政策的变化可能会对跨境贸易产生影响。在这样的背景下，中国跨境企业更需要依靠精细化的数据分析来降低风险，并抓住潜在的机遇。例如，利用数据洞察，我们可以更好地评估特定政策变化对目标市场消费者行为可能产生的影响，并及时调整我们的营销和运营策略。

结语

在当前（2025年）全球数字营销格局下，大语言模型正在以前所未有的速度重塑消费者与品牌互动的方式。中国跨境从业者应当保持高度关注，积极探索并应用结合合成数据与观察数据的新型分析工具和方法。只有将实验室的“可能”与市场的“真实”相结合，我们才能在全球化浪潮中，更好地理解和驾驭不断变化的消费者行为，为品牌出海提供坚实的数据支撑和战略指引。持续的学习和适应能力，将是我们赢得未来市场竞争的关键所在。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-cb-ai-marketing-data-paradigm.html