当用户开始向AI询问“推荐几款CRM”或“有哪些AI客服方案”，企业的获客逻辑正被悄然改写。本文通过实验数据与搜索行为分析，揭示AI如何成为新的信息筛选者，并探讨企业应如何调整内容策略，以在AI生成的答案中占据一席之地。

过去，企业要让客户找到自己，通常需要做几件事。

在搜索引擎上争取更好的排名，在小红书和抖音上生产内容，在微信生态里建立私域，在电商平台争取搜索曝光和商品推荐。

无论渠道如何变化，底层逻辑大体一致：

企业争取曝光，用户接触信息，然后由用户自己完成筛选、比较和判断。

但现在，这个过程开始出现一个新的参与者：AI。

当用户想买一款产品、寻找一家服务商，或者学习某个专业问题时，他可能不再愿意逐条浏览搜索结果，而是直接向 AI 描述自己的需求：

“帮我推荐几款适合中小企业的 CRM 产品。”

“我们公司想做 AI 客服，有哪些成熟方案？”

“有没有适合传统产品经理转型 AI 的课程？”

AI 会根据能够获得的信息，整理候选方案、比较优缺点，甚至给出推荐顺序。

用户原本需要花半小时完成的信息筛选，可能在几轮对话里就完成了。

这意味着一个值得企业重新思考的问题：

当 AI 开始参与用户的信息筛选和购买决策，企业还应该怎样让潜在客户发现自己？

一、从搜索结果到 AI 答案，用户获取信息的方式正在发生变化

先看一个简单的例子。

假设一家制造企业准备采购一套 AI 智能客服系统。

过去，负责人可能会在百度搜索，在知乎阅读经验分享，在微信查找行业文章，或者去软件服务平台比较产品。

他会看到大量内容：产品介绍、厂商广告、行业案例、技术方案、功能对比、用户评价。

接下来，他需要自己判断：

• 哪些厂商真正做过类似项目？
• 哪些产品支持现有系统？
• 哪些报价合理？
• 哪些方案适合自己的业务规模？

传统获客体系中的竞争，很大程度上发生在这些信息接触环节。

谁能获得更好的搜索位置，谁能让内容被推荐给更多潜在客户，谁就有更多机会进入客户的考虑范围。

但如果用户把这些问题交给 AI，过程就可能发生变化。

AI 可能先帮助他整理出几类可行方案，再根据企业规模、业务复杂度、预算和部署要求，缩小候选范围。

用户看到的，可能已经是经过初步筛选的结果。

这带来一个重要区别：

过去，企业争夺的是用户的信息入口；未来，还可能需要争夺 AI 生成答案时的候选位置。

当然，AI 搜索并不会完全取代传统搜索。

用户仍然可能进入平台查看评价、观看演示、联系销售，最终通过传统渠道完成交易。

但 AI 有机会提前参与一项过去主要由用户完成的工作：

判断哪些信息值得看，哪些产品值得进一步了解。

这一变化对企业的影响，可能比单纯增加一个新的流量渠道更深。

因为企业开始面对一个新的问题：

当潜在客户还没有进入自己的页面时，AI 是否已经把自己排除在候选名单之外？

二、AI 到底依据什么推荐内容和产品？

最近，Every 的 Head of Evals Mike Taylor 做了一项很有意思的实验。

他想研究一个问题：

当 AI Agent 帮用户寻找内容时，什么样的文章更容易被选中？

为此，他使用多个模型进行了 2,484 次独立模拟测试。

实验模拟了 AI 搜索场景：提供一个用户问题，以及五到八条候选搜索结果，让 Agent 选择其中最有帮助的文章进行引用。

其中一个结果非常值得注意。

作者原来有一篇关于 Prompt Engineering 的文章，标题是：The Ultimate Guide to Prompt Engineering

当用户询问“怎样写出更好的 Prompt”时，这篇文章在 240 次测试中只被引用了两次。

随后，作者没有修改文章正文，只调整了标题和摘要。

新标题改为：Prompt Engineering in Five Principles: A Practical Guide

摘要也明确说明了文章提供的五项原则和实践案例。

结果，在对应的 240 次模拟测试中，这篇文章获得了 240 次引用。

这里最值得关注的，并不是引用率从多少变成了多少。

而是：

同样的内容，仅仅改变标题和摘要中对内容价值的表达，AI 的选择就可能发生很大变化。

需要强调的是，这是一项模拟实验。

研究者控制了候选内容、模型和任务条件，并没有直接证明这些改动能带来真实搜索流量，更不能证明它们会提高商业转化。

但这项实验揭示了一个值得继续研究的差异。

对于人类读者，一个制造悬念的标题可能非常有效。

例如：

“为什么你的 AI 项目总是失败？”

这个标题能够激发好奇心。

但对于一个正在帮助用户寻找“企业 AI 项目如何进行效果评估”的 Agent 来说，另一种标题可能更容易被识别：

“企业 AI 项目效果评估：指标体系、测试方法与验收流程”。

因为后者直接说明了文章所解决的问题。

这并不意味着 AI 永远偏爱说明书式标题，也不意味着悬念标题将失去价值。

它提示的是：

面向人类的内容表达，与面向 AI 的信息匹配，可能存在不同的优化方向。

前者需要吸引注意力。

后者需要让内容的相关性更容易被识别。

未来的内容营销，可能需要同时考虑这两种需求。

三、当 AI 成为信息筛选者，企业的内容竞争会发生什么变化？

过去，企业做内容营销时，往往会关注三类指标：

曝光量、点击率和互动率。

这些指标决定了内容能否获得更多传播机会。

但 AI 参与信息筛选以后，企业可能需要增加一个新的观察维度：

当用户提出某个具体问题时，我们的内容能否进入 AI 的回答依据或推荐候选？

这背后至少涉及三个变化。

1. 内容竞争可能从关键词，延伸到具体问题

以企业 AI 服务为例。

过去，一家服务商可能会围绕“AI Agent”“企业数字化”“AI 知识库”等关键词生产大量内容。

这些词能够帮助企业覆盖行业话题。

但如果用户真正提出的问题是：

“我们公司有十几个 AI 项目想法，应该先做哪一个？”

那么一篇介绍 Agent 概念的文章，未必是最合适的答案。

一篇真正讲清楚如何评估业务价值、技术可行性、投入成本和项目优先级的文章，可能更有帮助。

从这个角度看，内容资产的组织方式值得重新考虑。

企业需要更清楚地回答：

我们的客户通常遇到什么问题？

他们会怎样描述这些问题？

我们有哪些内容能够提供直接、可信的解答？

我们是否有真实案例来证明这些判断？

当内容能够对应具体业务问题时，它既可能改善用户阅读体验，也有机会帮助 AI 更准确地理解企业的专业能力。

2. 专业内容的价值可能重新受到重视

过去在一些内容平台上，短平快、情绪强烈、容易引发互动的内容往往更容易获得关注。

但当 AI 需要帮助用户解决具体问题时，它还需要判断信息是否可靠、是否适用、是否具有参考价值。

这可能让另一类内容重新获得机会：

有明确方法的文章；

有实际数据的案例；

有适用条件的经验总结；

有具体产品能力说明的资料；

有事实依据和局限性说明的专业分析。

当然，内容越专业，并不意味着一定更容易被 AI 推荐。

AI 的检索和选择还受到索引、来源覆盖、模型偏好和系统规则影响。

但从长期看，能够提供独特证据和具体解决方案的内容，比反复改写公共知识更有积累价值。

Google 在 2026 年发布的生成式搜索优化指南中，也强调具有独特观点、真实经验和非同质化价值的内容，提醒网站不要过度追逐所谓的 GEO 技巧。

这说明，对于企业而言，内容质量仍然是重要基础。

3. 被引用，不一定意味着获得流量

这里有一个容易被忽略的问题。

AI 推荐了你的内容，企业就一定能获得客户吗？

未必。

2025 年，Pew Research Center 分析了 900 名美国成年人的 Google 搜索行为。

研究发现，在出现 AI 摘要的搜索访问中，用户点击传统搜索结果链接的比例约为 8%；没有 AI 摘要时，这一比例约为 15%。

而直接点击 AI 摘要中引用来源链接的访问比例，只有约 1%。

这项研究针对美国 Google 搜索，不能直接推广到中国内容平台，也不能据此认定 AI 摘要导致了全部点击变化。

但它提醒了我们一个商业问题：

AI 可能帮助企业获得信息层面的可见性，却未必把用户带回企业自己的页面。

用户可能看完 AI 总结，就已经解决了问题。

对于媒体和内容创作者，这是潜在的流量压力。

对于销售产品和服务的企业，则还要进一步判断：

AI 提及品牌以后，用户是否产生了更强的信任？

• 是否主动搜索品牌？
• 是否进入商品页面？
• 是否形成询盘？
• 是否最终购买？

因此，AI 推荐不能直接等同于获客成功。

曝光、推荐、信任和成交，仍然是不同的商业环节。

四、在中国市场，这种变化会怎样发生？

讨论 AI 搜索对获客的影响，不能直接照搬欧美市场的结论。

因为中国互联网有一个非常明显的特点：

大量内容、用户关系和商业交易，都沉淀在不同的平台生态中。

• 用户在小红书寻找生活经验和产品评价；
• 在抖音发现商品和服务；
• 在微信阅读行业内容、维护客户关系；
• 在知乎寻找专业解答；
• 在淘宝、京东等平台完成商品比较与购买。

不同平台同时拥有自己的内容分发机制、搜索系统、用户数据和商业转化路径。

这意味着，中国市场的 AI 获客变化，可能受到平台生态的深刻影响。

首先，AI 不一定能够自由访问所有平台内容

一个 AI 产品能否检索到某篇小红书笔记、某条短视频或某篇公众号文章，取决于它实际接入了什么数据来源，以及相关平台的访问权限和技术条件。

不能因为内容在某个平台公开发布，就默认所有 AI 都可以完整检索、理解和引用。

因此，未来企业可能面对的是多个相对独立的信息环境。

不同 AI 产品获得的内容范围不同，最终生成的推荐结果也可能不同。

这对品牌来说意味着：

并不存在一种可以保证所有 AI 都推荐自己的统一优化方法。

其次，平台本身也可能成为 AI 决策入口

AI 不一定只存在于独立的聊天应用中。

它也可能被集成进搜索、内容、电商和企业服务产品。

用户原本在平台里搜索“哪款产品值得买”，未来可能直接得到 AI 整理的商品比较和购买建议。

但这类变化最终会怎样影响排序、流量分配和广告体系，还取决于平台自身的产品策略与商业模式。

对于平台而言，AI 既可能提升信息获取效率，也可能改变原有的内容消费和广告点击路径。

因此，平台是否愿意让 AI 替用户完成全部筛选，本身也是一个商业决策。

最后，内容与交易之间的关系仍然重要

中国企业获取客户，很多时候不只是依赖搜索曝光。

用户可能在小红书产生兴趣，在微信建立信任，再通过小程序、企业微信或电商平台完成交易。

AI 即使参与了前面的筛选，也不意味着后面的信任建立和交易环节会消失。

尤其是复杂的企业服务采购，客户仍然需要考虑实际案例、价格、交付能力、合同责任以及后续服务。

AI 可以帮助企业进入客户的候选范围，但它很难替代全部商业关系。

所以，对于中国企业而言，更现实的判断可能是：

AI 会增加一个新的信息筛选环节，但它与原有平台获客体系之间的关系，仍然需要持续观察。

五、企业应该如何提前准备？

如果 AI 开始参与用户发现和选择产品的过程，企业是否应该立即投入大量预算做 GEO？

现阶段没有必要如此激进。

比起追逐新名词，企业更值得先完成几项基础工作。

第一，让自己的产品和服务更容易被准确理解

很多企业的产品介绍，充满了类似的表达：

• 赋能企业增长；
• 构建智能生态；
• 打造行业领先解决方案；
• 实现全链路数字化升级。

这些表达看起来专业，却很难让人迅速理解企业究竟解决什么问题。

对于 AI 检索与比较来说，同样存在信息模糊的问题。

企业需要更清楚地说明：

• 产品适合谁；
• 解决什么业务问题；
• 具体提供哪些能力；
• 适用于什么规模和场景；
• 有哪些使用前提；
• 交付方式是什么；
• 哪些问题无法解决。

这既是对 AI 友好的信息表达，也是更好的产品营销。

第二，建立能够回答客户真实问题的内容资产

企业可以从销售咨询、客户访谈、售前沟通和客服记录中，整理出客户反复提出的问题。

例如：

“我们已经有 CRM，还有必要做 AI 销售助手吗？”

“AI 客服能否直接对接我们的订单系统？”

“企业内部没有算法团队，能不能做 Agent？”

“一个 AI 项目应该先验证什么？”

这些问题背后都存在具体的购买意图。

企业可以围绕问题生产专业内容，用真实案例和方法说明自己如何解决问题。

这样的内容，比单纯追逐热门关键词，更容易积累长期价值。

第三，让重要信息保持一致、可信和可更新

如果企业官网写一套产品能力，公众号写另一套，销售资料又使用过期版本，那么无论用户还是 AI，都可能遇到信息冲突。

因此，企业需要管理好产品说明、价格、案例、服务边界和版本信息。

对于可以公开检索的网站，还需要做好基本的技术可访问性、页面结构和索引管理。

但必须明确：

内容可访问、信息结构清楚，并不能保证 AI 一定引用或推荐。

它们只是提高信息被正确处理的基础条件。

第四，把 AI 推荐纳入实验，而不是直接当成业绩

企业可以先选择几个具有明确购买意图的问题，在不同 AI 产品中进行测试。

例如：

“适合制造企业的 AI 客服解决方案有哪些？”

“中型企业如何选择 AI 项目咨询服务商？”

“有哪些支持私有化部署的企业知识助手？”

观察不同 AI 是否提及自己的品牌，推荐理由是什么，引用的信息是否准确，以及是否存在错误描述。

再结合真实渠道中的品牌搜索量、询盘来源和成交数据，判断这些曝光是否产生商业价值。

需要注意，AI 答案具有波动性，测试应记录时间、问题、模型、地区和结果，避免用少量截图证明某种优化方法有效。

企业最终要优化的，仍然是获客效率和商业转化，而不是某一次 AI 回答里的排名。

六、企业获客的竞争，可能正在增加一个新的层次

过去，企业内容营销主要解决一个问题：

如何让潜在客户看到自己？

后来，企业越来越重视转化：

如何让看到内容的人产生信任，最终咨询和购买？

而当 AI 开始替用户进行信息筛选时，中间可能增加一道新的判断：

AI 是否认为这家企业值得被推荐给当前用户？

这会让企业的内容能力、产品信息管理和品牌可信度产生新的价值。

但需要注意，AI 本身也不是一个完全客观、中立的信息裁判。

它能够接触哪些来源，如何评估结果，以及平台是否加入商业推荐机制，都可能影响最终输出。

因此，企业不能把未来的获客希望完全押在某一个 AI 产品上。

更值得建设的是一种能够适应不同信息入口的长期能力：

• 让企业的专业价值足够清楚；
• 让产品信息足够准确；
• 让客户案例足够可信；
• 让不同渠道能够持续形成品牌认知；

让用户无论通过搜索、内容平台还是 AI 接触企业，都能获得一致、可靠的信息。

从这个意义上看，AI 搜索带来的竞争，不一定意味着企业要抛弃过去的内容营销方式。

它可能要求企业重新审视一个长期被忽视的问题：

我们生产的内容，究竟是在争取平台流量，还是在帮助潜在客户理解自己的真实价值？

两者当然可以兼顾。

但如果一家企业始终依赖悬念、情绪和流量技巧吸引注意，却无法清楚解释自己的产品价值，那么当 AI 开始替用户筛选信息时，它可能会遇到新的挑战。

结语

AI 会不会彻底改变企业获客？

现在还不能下定论。

传统搜索、内容平台、品牌传播、私域关系和线下销售，都不会因为 AI 的出现而立即消失。

但有一件事值得提前关注：

用户获取信息的过程，正在从主动浏览和比较，逐步增加由 AI 辅助筛选和判断的方式。

在某些场景里，AI 可能帮助用户发现过去不知道的品牌。

在另一些场景里，它可能直接给出答案，让用户不再点击原始内容。

新的机会和挑战会同时出现。

对于企业而言，真正重要的并不是急着掌握一个叫作 GEO 的新技巧，而是理解自己未来将通过什么方式被客户发现、理解、信任和选择。

过去，我们研究如何让平台把内容推荐给用户。

未来，还需要研究如何让 AI 在用户提出真实需求时，准确理解企业能够提供的价值。

当 AI 开始替用户做一部分选择，企业需要争取的，可能不再只有被看见的机会，还有被正确理解和纳入选择范围的机会。

这或许才是 AI 时代企业获客最值得关注的变化。