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各位跨境实战家们，今天咱们不聊虚的，直奔主题：在AI浪潮席卷而来的当下，我们还在用老掉牙的“用户画像”来指导内容策略吗？新媒网跨境获悉，那种静态、扁平化的用户画像，已经跟不上时代了。

曾几何时，我们描绘用户画像就像在创造一个个“卡通人物”：比如“好奇的莉莉”只想多了解产品，或者“技术型老王”经验丰富能消化深奥内容。这些虚构的人物，虽然在过去帮我们理解了用户痛点，但在AI驱动的搜索时代，它们所揭示的真实信息已经远远不够，甚至可以说有些过时了。

AI时代呼唤更“聪明”的用户画像

AI技术正在飞速发展，它越来越擅长理解用户——他们的需求、所处的语境，乃至深层意图。当搜索结果日益个性化，我们对用户画像的理解也必须同步升级。

这意味着，我们需要在传统用户画像的基础上，叠加更多现实世界的数据。比如用户的地域、行业趋势，甚至是周边的社会环境等。只有这样，我们才能构建出更贴近真实用户的画像，让我们的内容更具相关性，从而大大增加AI在用户搜索时推送我们内容的几率。

传统SEO用户画像的“瓶颈”

一直以来，SEO领域的用户画像都是我们理解用户意图的关键工具。它会涵盖：

• 基本的人口统计信息
• 用户的动机与需求
• 偏好与厌恶
• 情感倾向
• 以及他们常提出的问题

但很多时候，这些画像都是围绕着某个特定产品来构建的，这无疑限制了我们对用户背后真实需求的全面洞察。

举个例子，来看看这张小生意人“小李”的简化画像：

这张图是不是很眼熟？这种画像结构对于用户旅程规划来说仍有一定帮助，它能给我们提供关于内容语调、风格，甚至该回答哪些“小李”可能会问的问题的线索。这无疑是一个不错的起点。

然而，在AI主导的搜索环境中，仅仅了解语调和话题是远远不够的。过于高层次和简化的用户画像模型，忽略了一个核心事实：你的目标客户不仅仅是客户，他们是活生生的人，他们的行为和决策会受到各种外部因素的影响。而这些因素，恰恰是我们在定制内容时必须考虑的。

那么，传统画像究竟少了什么？它缺失了关于“小李”所处环境的数据，以及那些让“小李”成为一个真实个体的信息。我们不知道“小李”的世界里发生了什么，不知道这些因素是如何影响着她的意图、需求和当她输入搜索词时的决策过程。

理想情况下，在构建用户画像时，我们应该：

• 进行用户访谈和测试，深入挖掘“小李”们的生活。
• 找到一群有着相似特征的“小李”，通过她们的反馈来描绘更真实的画像。

但现实是，我们大多数人缺乏时间和预算来做这些事，这导致了我们知识的空白。

新媒网跨境认为，如果你召集一些来自相似行业的小生意人，让他们列出创业的步骤，你可能会得到相似的答案。如果仅仅从上下文角度考虑，这似乎很合理。但如果你仔细倾听，你会发现他们在执行步骤的顺序上会有差异，在每个阶段认为有价值的答案也不同。这种顺序上的差异，很可能受到了他们所处环境的影响，进而影响了他们在看到你预设的内容时，实际的理解和需求。

环境因素如何影响搜索意图

环境因素错综复杂，要全面捕捉它们绝非易事。但我们可以从一个简单的额外数据点中，获得更多洞察，从而加以利用。

比如，美国佛罗里达州（Florida），其人均创业者比例最高。与该国西弗吉尼亚州（West Virginia）——创业者比例最低的州相比，这两个地方的人搜索“如何创业”时，背后的需求会截然不同。

佛罗里达州的居民，统计学上更有可能认识已经创业的人，这让他们更容易获取信息和灵感。根据外媒数据显示，2024年，佛罗里达州每100名成年居民中，就有超过3个新的商业申请。

而在西弗吉尼亚州，每100名成年居民中，新的商业申请只有约1个。那里的创业者，即使有一些个人关系，但创业之路对他们来说可能更具新奇感，也更不熟悉。他们更有可能需要最基础的指导，比如商业计划书的撰写，以及物流方面的知识。

虽然两个“小李”都搜索“如何创业”，但她们所需的信息并不相同。佛罗里达州的“小李”，因为接触资源更多，可能已经准备好进入具体的操作步骤——比如成立有限责任公司（LLC）、搭建网站。而西弗吉尼亚州的“小李”，则需要先了解基础知识：什么是商业计划，不同法律结构有什么区别，或者在哪里能找到启动资金。

同样一个问题，背后却隐藏着不同的需求。

你不可能捕捉到塑造一个人意图的所有细节。但即使像这样简单的环境背景，也能帮助你更准确地解读用户意图，从而构建出更具人情味的用户画像。

根据这一环境知识，关键词背后的意图发生了怎样的转变：

你可能会说，你的内容最终能满足这两种意图。但这些内容在“如何创业”的搜索结果中排名如何？它是否出现在大语言模型（LLM）的回复中，或者AI概览里？新媒网跨境预测，很多时候并非如此。因为之前的SEO更多是关于掌握某个查询，而不是根据用户所处的环境来定制内容。

在我过去使用的“传统”SEO策略中，我会有一个关于“如何创业”的核心页面，涵盖从创业构想到首次销售的所有环节。我会用精美的锚文本链接到所有“小李”可能需要的辅助指南。谷歌也喜欢这种做法。

但这正是我的传统内容策略需要改进的地方。虽然内容是为我所认为的用户而写的，但它仍然过于注重内容的全面性，以求在谷歌获得高排名，而没有考虑到可能影响用户搜索需求的其他外部因素。

AI如何将上下文纳入搜索响应

如果你对地域因素会改变“如何创业”的需求感到怀疑，可以尝试在无痕模式下，分别输入带有或不带有地域信息的提示语，比较一下ChatGPT的响应。

现在，再看看当我提到我住在佛罗里达州时，它的回复是如何变化的：

虽然差异微妙，但当你提到住在西弗吉尼亚州时，ChatGPT建议的第一步是明确你的商业构想和进行适当规划。而在佛罗里达州，它直接深入到企业结构。

这说明，尽管AI并非预先储存了每个用户的环境背景，但当用户在提示中提供上下文信息时，ChatGPT会尝试调整其响应。

如果你认为所有搜索“如何创业”的人都在寻找相同的信息，这也许能让你在传统的蓝色链接搜索结果中获得排名。然而，这个例子表明，这种向上下文驱动的提示转变，正在影响AI生成响应的方式。这仅仅是一个数据点，一个完整的策略需要比商业申请或经济数据更深层次的环境上下文。

这对内容策略意味着什么？

无论是通过AI概览（AI Overviews）还是大语言模型（LLMs），AI搜索的目的都是为了减少用户浏览多个文章、点击和后续搜索带来的“认知负担”。它利用用户上下文来提供简洁、相关的答案。

以前面的例子来说：你可以为美国50个州和华盛顿特区创建51篇文章。在传统搜索中，这或许能帮助你在“如何在（州名）创业”的搜索中获得排名。我已经这样做过——为每篇文章定制了州特定的机构和表格——但并没有深入融入这些州正在发生的更深层次的背景。

传统SEO仍然依赖于内容的全面覆盖、对查询的精通以及强大的网站结构来赢得蓝色链接排名。但AI检索和AI概览更看重上下文、清晰度以及可被提取到回答中的模块化信息块。两者都很重要——只是它们奖励了不同的优化方向。

目标不是一夜之间彻底改革你的整个策略。而是要循序渐进，开始测试如何随着时间推移融入更多上下文。重新审视你的核心内容，并融入有针对性的案例或本地化洞察。并非每个话题都需要“个性化”版本。

相反，找到能让你更直接地与受众沟通的地方，无论是通过本地化提示、以客户为中心的行动呼吁（CTAs），还是在现有内容中添加有针对性的子章节。随着整体点击率的下降，当你获得流量时，如何优化转化率变得至关重要，这关系到证明搜索价值的核心所在。

即使你只专注于一个“小李”，你仍然需要了解你的目标受众处于哪个阶段——并调整你的内容以满足他们当下的需求。

深入挖掘环境数据，有助于你优先提供“信息增益”——这是让你的内容成为AI平台最宝贵答案的关键。你越清楚自己的内容是为谁而创作的，就越能更好地传递价值。

环境数据并非唯一重要的输入。它只是构建全面用户画像方法中的一部分。真正的优势来自于将这些洞察与转化数据、点击和展示指标、排名、LLM可见性以及推荐来源等进行叠加。环境上下文仅仅是构建更强大、更具适应性策略的又一个工具。

从优化现有数据入手

希望各位的现有用户画像已经根植于数据。但是，如果我不要求更多数据，那我还能算一个合格的SEO专家吗？

从第三方来源添加环境数据，有助于你脱颖而出，优先抓住机会，并在正确的时间触达正确的人。当它与多种数据源、环境因素和定性洞察结合时，其威力才能最大化。

逐步扩展你的策略

一下子深入研究每个用户画像或每个细分市场可能会让人望而却步。所以，咱们可以从小处着手：先选择一个核心用户画像，再深入挖掘一到两个关键环境因素。利用这些真实的上下文信息来调整几篇内容，然后测试并衡量其效果。

专注于小的、渐进式的调整，以实现长期收益，而不是进行一次彻底的内容大翻新。下面的建议旨在告诉你从何开始，而不是让你一步到位。

数据探索选项

你理解环境上下文所需的数据，通常不是公司内部就能直接获取的。你的业务智能（BI）团队或许能分享关于哪些方面表现出色或正在增长的宝贵洞察，但外部资源将帮助你把用户画像转化为更丰富、更具行动力的档案。

首先，确保你的基础用户画像包含核心人口统计信息，例如：

• 年龄
• 性别
• 种族
• 地域
• 教育水平
• 收入

如果你缺少这些基本数据，可以从公共开放数据入手，比如外媒的普查数据、劳工统计局（BLS）的数据，或Statista等。

例如，在刚才小生意人的案例中，我使用了外媒的商业形成统计数据和人口估算。

外媒普查局的年度商业调查项目也能提供一些洞察，比如：

• 企业主的年龄
• 教育背景
• 出生国家

劳工统计局可以帮助你了解哪些州的创业公司正在增长，而普查表则能提供这些州的人口构成细分数据。如果你了解目标行业，劳动力统计数据可以帮助你了解在该领域中最活跃的年龄段。

尽管本例侧重于地域作为一个环境因素，但年龄本身也是一个有力的切入点。关于不同世代在职业生涯不同阶段的价值观、担忧和优先事项，已有大量研究。

下面列出了一些你可以尝试回答的环境问题，以及它们可能如何指导你的策略：

如果你已经是内容创作高手，或者预算充足，像Semrush、SimilarWeb或Kantar这类付费工具可以提供深入的受众洞察。如果预算有限，免费资源比如外媒的普查数据工具、劳工统计局的数据表，以及一些传统的桌面研究，仍然是发现你需要的数据，从而更好理解受众的绝佳方式。

用环境数据丰富用户画像

将内部数据与公开资源相结合，可以帮助你识别核心受众，并优化用户旅程图。环境研究能够帮助你根据真实需求定制内容，而不是泛泛而谈。

当这些洞察与行为信号、技术SEO以及测试相结合时，它们的可见性和转化率会呈倍数增长。作为营销人，我们或许无法完全掌握人心，但我们擅长解读数据。将这种技能应用于策略：专注于上下文、清晰度和信息增益，这样你的内容就能成为AI和用户都信任的答案。

强大的技术基础仍然是排名的驱动力，但环境上下文能大大提升你的内容在AI响应中出现的几率。在所有关于AI的喧嚣中，搜索的核心依然是用户画像背后那个鲜活的“人”。

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