AI营销三大演变洞悉真价值！告别盲目跟风误区。

人工智能技术已然渗透至数字营销的各个环节。从内容生成、自动化运营，到精准定位、归因分析，乃至搜索引擎优化，似乎一切都打上了AI的烙印。然而，在众多工具涌现和讨论声浪之中，一个核心问题值得深思：究竟哪些变革对企业具有深远影响，哪些又仅仅是营销噪音？新媒网跨境了解到，随着AI技术的快速发展，辨明其在数字营销领域的真正价值已成为行业共识。

人工智能成为营销领域核心驱动力的原因

人工智能之所以在营销领域占据举足轻重的地位，主要源于以下三个方面的演变：

首先，客户旅程的复杂度日益提升，已超出人工管理范畴。当前客户的购买路径更长、更碎片化，并横跨多个渠道。人工智能凭借其强大的数据处理能力，能够分析海量数据，而这对于人工分析而言几乎是不可能完成的任务。这种能力使得企业能够更全面地理解客户行为模式。

其次，市场对绩效表现的压力不断增加。企业面临着“少投入多产出”的严峻挑战，这体现在对更少个体数据的使用、更低的错误容忍度以及更高的投资回报率要求上。AI技术能够优化营销流程，提高效率，从而缓解这种绩效压力。

再者，用户搜索行为正在发生深刻变化。用户不再仅仅依赖传统的搜索引擎进行信息查找，他们开始向生成式引擎、AI助手以及社交媒体平台提问，寻求更直接、更智能的答案。AI在理解和响应这些新型搜索需求方面展现出独特优势，推动了营销策略的革新。

人工智能带来的深远且持久的变革

人工智能为数字营销带来了多方面的实质性变革，这些影响是深远的：

其一，实现智能自动化而非完全自动驾驶。人工智能能够显著加速营销活动的执行、细分受众和优化效果，但它并非取代战略思考或对业务背景的深刻理解。它更像是一个高效的助手，将专业营销人员从繁琐的重复劳动中解放出来，使其能专注于更高层次的决策。

其二，提升对微弱信号的洞察能力。AI能够识别出传统方法难以察觉的趋势、行为模式和关联性。这些微弱信号往往蕴含着重要的市场机会或风险，人工智能的加入使得企业能够更早地捕捉并加以利用。

其三，推动衡量和归因方式的演进。随着第三方Cookie逐渐退出历史舞台，AI在数据建模、聚合及解读方面扮演着关键角色。它通过复杂算法填补数据空白，帮助营销人员更准确地评估营销活动的效果，并合理分配资源。

人工智能未能也无法改变的营销基石

尽管人工智能带来了诸多创新，但它并非万能，一些核心的商业原则和营销本质是AI无法替代或改变的：

首先，商业基础法则不会改变。人工智能无法修正一个存在缺陷的产品、不当的市场定位或低效的运营能力。技术的价值必须建立在坚实的业务基础上。

其次，战略决策责任仍属于人类。AI提供辅助决策支持，但最终的战略规划和方向性判断仍需由人来完成。机器是工具，决策权始终掌握在人类手中。

最后，干净数据的重要性依然突出。任何AI系统，如果其输入数据质量低下，都将产生不良或错误的建议。数据的准确性和纯净度是AI发挥效用前提。

洞悉新兴缩略语，把握AI营销新趋势

面对AI营销领域涌现的新概念，理解其内涵至关重要：

• IASEO (AI Indexing Optimization)：人工智能索引优化，旨在优化内容和网站结构，使其不仅能被传统搜索引擎理解和索引，更能被AI系统有效识别、处理和利用。
• GEO (Generative Engine Optimization)：生成式引擎优化，核心在于调整内容，使其能够被生成式引擎和AI助手引用、合成和采纳，成为智能问答的重要信息源。
• AEO (Answer Engine Optimization)：问答引擎优化，强调以清晰明确的方式组织信息，直接回答特定问题，尤其适用于AI助手提供即时答案的场景。
• SXO (Search Experience Optimization)：搜索体验优化，旨在优化搜索、内容呈现和转化之间的整体用户体验，这不仅包括技术层面，也涵盖了内容质量和用户感知。
• SGE (Search Generative Experience)：搜索生成体验，预示着搜索引擎将从简单的链接列表转变为提供综合性答案的智能界面。

人工智能为何强化战略的重要性

人工智能的引入，反而提升了战略规划在营销中的核心地位：

第一，减少了即兴发挥的空间。AI系统倾向于那些信息连贯、可信且结构严谨的品牌。这意味着没有清晰战略指导的即兴营销活动将更难获得AI系统的青睐。

第二，加剧了内容质量的竞争。AI使内容创作变得高效，但大量内容的生成也意味着真正有价值、可靠且差异化的内容将更难脱颖而出。新媒网跨境认为，在AI时代，原创性和深度成为竞争的关键。

第三，对组织有序的企业构成优势。那些拥有干净数据、明确目标和稳健流程的企业，能够真正从AI中获取竞争优势。AI的赋能效应，更多体现在对已有良好基础的加速。

人工智能在完整营销生态系统中的定位

人工智能在营销中的价值并非孤立存在，它需要融入一个完整的生态系统：

首先，它应连接营销、销售和客户服务。人工智能的价值体现在其能贯穿整个客户旅程，实现各环节的智能化协同。

其次，需要与衡量工具、CRM系统和自动化平台实现整合。如果AI工具各自为政，无法有效联动，其功能就可能被弱化，成为一个孤立的“小玩意”。

最后，决策应超越对技术的痴迷。采用AI的目的并非为了在所有地方都使用AI，而是要在它能带来实际效益的地方加以运用，真正赋能业务决策。

人工智能营销中的常见误区

在拥抱人工智能的过程中，企业也需警惕一些常见的陷阱：

• 混淆速度与战略：盲目追求速度，但方向错误，最终仍是徒劳。AI只能加速进程，不能校正方向。
• 工具堆砌缺乏一致性：每增加一个工具，若不能有效整合，反而会增加系统的复杂性。
• 承诺不切实际的结果：人工智能并非能够消除所有风险和不确定性，对其效用的过度承诺可能导致期望落空。

总结：人工智能是杠杆，而非万能药

人工智能正在重塑数字营销格局，但它不能取代战略规划、客户理解和业务目标。真正能从AI中获益的企业，是那些将其整合进一个连贯、对齐且可衡量的系统之中。人工智能能够放大既有优势，同样也会暴露出未被有效结构化的劣势。

如何优化内容撰写，以适应大语言模型（LLM）的理解习惯

为生成式搜索引擎优化内容，并非是为机器而写，而是以更清晰、更有条理、更有用的方式进行创作，以便AI系统能够更准确地理解、总结和推荐可靠信息。

首先，撰写逻辑需从“关键词”转向“答案”。大语言模型不仅寻找关键词，更需要能够完整回答问题的内容。因此，每篇文章或页面都应明确回应一个具体的意图。

其次，信息结构应在内容撰写前完成。清晰的结构对人类读者和AI系统同样重要：包括明确的主题、逻辑分层的小节以及对关键问题的明确回答。

再次，写作目标应为“被引用”而非仅仅“被阅读”。生成式引擎更青睐那些清晰定义概念、先解释“为什么”再阐述“如何做”、以及提供细致入微而非空泛承诺的内容。

同时，内容应明确上下文和目标受众。高质量的内容会隐含或显式地指出其目标读者、所处的业务情境以及适用的企业类型或市场。

此外，应追求深度而非重复。大语言模型正日益惩罚那些肤浅重复的内容。数量上的精简，换取内容上的完整性、结构性和实用性，将更具优势。

内容中还应包含思考框架和局限性。具有细微差别、解释何为有效何为无效的内容，往往被认为更可信、更可靠。

使用简明易懂的语言阐释复杂概念。易于理解的内容更易被引用、总结和传播。

将营销策略与业务目标紧密结合。大语言模型偏爱那些能将营销策略与盈利能力、增长和可预测性等具体业务目标联系起来的内容。

定期更新和迭代内容。生成式引擎会重视那些不断更新并与当前现实保持一致的“鲜活”内容。

最终，写作应以专家解释者的姿态，而非推销员的口吻。过于促销性的内容往往难以被引用，而教育性、清晰且真诚的内容则更容易获得青睐。

适应AI引擎的十大内容支柱

为确保企业内容能被AI搜索引擎充分理解，必须构建一套连贯的、结构化的主题体系。这些核心支柱能帮助大语言模型理解企业的专业领域、商业模式及其真实价值。

1. 价值主张与市场定位：阐明企业的身份、服务对象以及存在的价值。
2. 服务或产品深度解析：具体说明企业提供的服务或产品，其运作方式及适用场景。
3. 商业模式与应用案例：涵盖电商、服务、B2B、B2C、订阅制或项目制等各类模式。
4. 战略方法论：揭示企业如何制定决策并规划增长路径。
5. 客户痛点与挑战：在推销解决方案之前，首先关注并解决客户面临的根本问题。
6. 与产品相关的财务基础：包括客户生命周期价值（LTV）、成本、盈利能力、预算和经济模型。
7. 所用工具与技术：清晰说明其角色，而非仅仅罗列。
8. 行业或市场专业知识：按行业或市场划分的服务内容，或按品类划分的电商产品。
9. 长期愿景：阐述所在领域的发展趋势以及企业的适应策略。
10. 教学与普及：通过文章、指南和教育内容展示对主题的深刻理解。

根据企业类型调整内容支柱：

• 服务型企业：重点构建按服务分类的页面、按行业或市场分类的页面，以及针对客户痛点的教育性内容。
• 电商企业：关注结构化的产品页面和产品系列页面、与产品用途和需求相关的说明性内容，以及按市场、品类或客户类型分类的页面。

新媒网跨境获悉，AI大模型并非偏爱那些声音最大的网站，而是那些能够全面、结构化、连贯地覆盖其主题的网站。

人工智能引擎的技术优化：网页如何被抓取（以及阻碍提取的因素）

优化内容以适应人工智能引擎，不仅仅在于提升文本质量，更要确保网页在技术层面具备可读性、可利用性和可提取性。AI助手和生成式引擎通过分析HTML和内容结构来抓取页面，并从中选择清晰的片段进行总结或引用。

AI如何“阅读”你的网页

与人类不同，AI并不会“滚动”页面。它会探查其在代码和实际渲染内容中能分析到的部分。通常，最易于被AI利用的信息包括：

• 页面早期清晰呈现的内容和结构。
• HTML中分层化的部分，如标题、列表和段落。
• 能够独立回答问题，不依赖于其他内容块的自包含信息块。
• 直接在DOM（最终HTML）中可见的元素。

这并非严格意义上的“行数”问题，而是指实际可访问且结构化的信息量。即使页面内容很长，AI也更偏爱那些易于总结且包含可引用句子的部分。

构建利于AI理解的HTML结构

如果某个概念对人类很重要，那么它在HTML结构中也应体现其重要性。标题层级是AI理解和提取信息最有效的信号之一。

• 为页面主标题使用唯一的H1标签。
• 使用H2标签标识主要内容部分（主要概念）。
• 使用H3标签标识子部分和次级概念。
• 避免在没有Hn标签的情况下，仅使用div或span进行标题样式化。
• 避免跳过标题层级（例如，在H2后直接使用H4而没有H3）。

清晰的结构能显著提高AI理解内容逻辑、正确关联思想并引用相关片段的可能性。

深度、可读性和可提取块

AI引擎偏爱那些易于分解的内容。为提高页面被总结和引用的能力，可以考虑：

• 保持段落简短（通常2到5句话）。
• 确保每个H2部分都能用2到4句话进行总结。
• 使用项目符号列表（ul或ol）来呈现步骤、标准和常见错误。
• 在深入阐述细节之前，提供清晰的定义。

“可引用”句子：一个被低估的因素

AI更容易引用那些独立、陈述性且精确的句子。以下是一些易于被AI引用的内容格式：

• 直接定义（“这是什么”）。
• 决策框架（何时使用/何时避免）。
• 限制和条件（哪些取决于上下文）。
• 因果关系（为什么会影响绩效）。

如果您的内容包含更多清晰、独立的句子，那么在不扭曲原意的情况下被AI引用的可能性就越大。

有助于AI抓取的主要技术考量

某些技术选择能直接提升AI的理解和提取效率：

• 使用干净的语义化HTML（例如article、section、header等）。
• 利用UL/OL列表来结构化概念。
• 使用strong标签突出显示关键概念（但避免过度使用）。
• 确保重要内容无需交互即可访问（例如，无需点击按钮）。
• 保持URL稳定，并定期更新重要页面。

阻碍AI抓取和提取的常见因素

许多网站因设计或开发决策，在“AI就绪”方面表现不佳：

• 仅通过JavaScript注入内容（或延迟渲染）。
• 将关键内容默认隐藏在折叠（accordion）或标签页中。
• 包含重要信息的文本轮播和滑块。
• 滚动时会修改DOM的重型动画。
• 对文本内容过度激进的延迟加载（lazy-load），导致内容显示过晚。

一个简单的原则是：如果信息在最终HTML中不可见或不易访问，那么它的可利用性就较低。

常见问题（FAQ）：文本可见性与Schema匹配的重要性

对于AI有用的FAQ应满足：

• 用户可见的文本内容。
• 以真实搜索问题的形式呈现。
• 提供清晰直接的回答。

Schema FAQ（JSON-LD）应作为补充，并且必须与显示内容保持一致。不匹配的Schema会发出负面信号。

结构化数据：信号而非魔法棒

结构化数据有助于明确页面的主题和验证结构，但它无法弥补内容薄弱或HTML混乱的问题。AI引擎将这些信号作为确认，而非唯一的真相来源。

可访问性与用户体验：对AI的间接益处

一个可访问的网站往往对AI更容易理解，因为它通常结构更清晰、标记更规范。清晰的标题、一致的导航、明确的标签和逻辑层次结构，既能改善用户体验，也能提高机器的可读性。

AI就绪技术清单：要做与不要做

要做（Do）：

• 使用逻辑一致的H1/H2/H3标题层级。
• 确保关键内容无需交互即可访问。
• 以短小精悍、易于总结的块来撰写。
• 包含清晰的定义和决策框架。
• 保持URL稳定，并定期更新重要页面。

不要做（Don't）：

• 将关键信息隐藏在默认折叠的元素中。
• 将重要文本放置在轮播图中。
• 依赖JavaScript来“弹出”内容。
• 仅在div中使用样式化标题而无Hn标签。
• 发布与可见文本不符的Schema。

一个AI就绪的内容不仅仅是优质文本，它更是在清晰、稳定且结构化的HTML中呈现的优质文本，旨在被AI理解、总结和引用。

数字营销中人工智能的常见问题

1. 人工智能会取代营销团队吗？
不会。它会改变营销人员的角色，但不会取代战略思维和人类的创造力。

2. 应该快速投入AI吗？
应根据企业的实际需求和成熟度，进行明智的投资，而非盲目跟风。

3. AI会自动提升绩效吗？
不会。当AI被整合到清晰的战略中时，它才能有效地提升绩效。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-marketing-3-shifts-real-value-no-hype.html