翻完 15 万个网站的流量数据，AI 搜索带来的访问连续两个季度三位数增长，转化率还高于其他渠道。三条路径被拎了出来：AI 原生插件、被引用即曝光的内容布局，以及把 AI 流量接进注册与付费的落地页。

每当到了各大消费品牌财报发布的时期，我都会去挖掘关于市场趋势和品牌战略的情报。最近，我在阅读新财报的时候，就注意到了一个有意思的信息。

Costco在2026FY Q4财报电话会上，公司CFO首次提到了一个业绩，AI 搜索带来的流量连续两个季度实现三位数增长，转化率在所有网站流量来源中最高，由家电、消费电子带动。而Costco 会员卡作为公司利润的核心，本身也是 AI 搜索带来的主要购买项目之一。

相信大家对于GEO的概念并不陌生，过去我们关注的重点在于“如何让 AI 推荐品牌”，还是站在品牌心智的视角。但品牌被AI推荐了之后怎样变成生意呢？从被推荐，到获得访问、注册和转化，整体的增长策略该如何设计？

我觉得这一定是各个品牌的负责人都在关注的问题。

为此，我决定先从海外市场找一些洞察 – 我花了一个星期时间，从覆盖 15 万个网站的流量数据中筛选案例，挑出 AI贡献流量表现突出的企业，观察AI带来的访问集中在哪些页面，再结合它们的产品接入方式和内容布局，寻找具体线索。样本既有 AI 原生工具和 SaaS，也有消费品牌、工业企业和外贸工厂。

扫描完上千万条数据，我看到无论什么公司体量，真的都有AI渠道流量暴涨的案例，有的甚至是几十倍上百倍增长！

这些案例呈现出三条值得研究的路径：

1. 通过 AI 原生插件承接用户；
2. 围绕购买决策调整内容；
3. 用结构化信息库覆盖具体而分散的需求。

它们让“AI 能不能带来客户”这个问题，有了可以逐一拆解的做法。接下来，我就为大家分享这些策略，以及对应的代表性案例。

一、通过 AI 原生插件获得用户增长和留存

纵观全球的网站流量分布，由 AI 渠道直接引流的用户占比，平均也不到 1%。“AI 获客”这件事似乎存在着天然的瓶颈：用户已经在 AI 的回答中获得了丰富的信息，为什么要再跳转另一个网站呢？如果试图通过加大营销投入，强行逆转用户的习惯，显然是没有意义的。

我觉得，这种想法的产生，还是因为在用传统营销的思维去看待 AI agent，把它作为一个跟自己网站引流的入口，用户拿 AI 作为跳板，最终还是要回到自己的网站或者店铺里。

但事实情况是，AI agent已经成为了用户日常的操作系统，很可能用的从品牌认知、注册、转化、使用、留存，全部都是在一个与AI 对话的窗口，形成了完整的闭环。

那么，在用户视角就不存在“点击跳转”这种门槛了， 也不会区分 AI 的回答和商家的内容或产品，二者是平等的。

得益于MCP、skills、plugin的发展，claude、chatgpt、grokbot 等主流的 AI 工具，都内置了一个“应用商店”，可以在不离开 AI 对话的情况下， 通过按照对应的插件来自动调用第三方能力。这当然不局限在技术开发，从收发邮件到预订机票，全部都能用插件来完成。

举个例子：有一个成长很快的表单saas产品，其创始表示所有通过 claude引流来注册产品的用户，25% 甚至从来没有打开过公司的官网和注册页面，仅通过 claude 官方原生的插件完成了从发现产品到使用的完整闭环。

用户想要一个表单工具，claude 马上推荐了官方插件，直接点击按钮就可以完成注册和使用了，完全没有经历过传统营销链路中的看广告-》去官网注册-》免费使用-》付费转化和使用这个流程。

另一家销售定制印刷品的上市公司VistaPrint，近期表示公司付费投放和自然搜索流量面临了很大压力，但AI相关渠道已经成为公司增长最快的获客渠道。用户在AI中完成设计后，将文件上传到 VistaPrint 下单的闭环场景，也在高速增长。

我们实际测试发现，现在无论是 ChatGPT和Claude这种综合型 AI，还是 Grokbot 这种 personal agent，都会在合适的场景中，直接为用户推荐应用商店中的插件，跳过了第三方网站信息引用这个环节。更重要的是，如果你的 AI agent 存在偏好和记忆，甚至能自动帮你注册账号、收邮箱验证码、调用多个插件协同完成工作。

也就是说，过去围绕真人用户旅程设计的增长策略，今天也要把 AI agent 当做一个“用户”来看待了。增加MCP、skills、插件的调用，就是新一代的用户增长策略，聚焦在 AI 生态内的原生流量。

想要实现这一点，把插件开发上架仅仅是第一步。合理的 MCP 配置说明、完善的接口功能、AI 原生的注册和付费机制，这些提升原生使用体验的能力都是必备的。

从今天来看，主流平台每周都会增加数百个不同的插件，这个生态越来越庞大，用户使用频率也变得越来越高。这对于 AI 类产品来说，其实还有一个优势：因为用户天然就是从 AI 原生环境中筛选出来的，所以特别精准，转化意愿也更强。

案例1：网站开发工具新秀WPvibe

WPvibe 是一个 WordPress 插件，加一个托管的 MCP 服务器。用户在 ChatGPT、Claude、Cursor 里用说话的方式直接基于 WordPress 建站、改网站。

产品在今年 4 月上线后，冷启动阶段除了常规的社媒、广告投放外，WPvibe 还做了一个重要动作：7 月份同时上架 ChatGPT 和 Claude 插件商店。

随后产品流量就迎来了一波暴涨 – AI 给产品带来的流量比例，已经超过了传统搜索引擎和其他渠道引流，占比高达 24%，成为了产品增长的核心驱动力。仅仅半年，WPvibe 已经有了 10 万活跃用户。

用户从发现WPvibe产品到开发出自己的网站，完全不需要离开 AI 对话框，整个产品都嵌入到了 AI 原生环境。可以发现，AI 来源的网站访问大头80% 是插件授权页面，10% 是调用插件的操作。

公司的创始人分享过用户的真实经历：一位刚当上爸爸的人想做个网站。他不懂技术，也没空研究建站工具，就直接问 ChatGPT 该怎么做。ChatGPT 推荐了 WPVibe，并且选择了 WordPress 作为网站架构。接下来的一个小时里，他左手抱着孩子，右手在 ChatGPT 里打字，网站就这样上线了。[1]

如果再去翻一下 Reddit 上的用户评价，就能发现不少是从 AI 推荐里了解到这个产品，并付费了。

案例2：超头部 AI 产品 Higgsfield

关注 AI 行业的朋友，一定听说过 Higgsfield 这家明星公司：AI 视频和图片创作平台。聚合 30 多个第三方AI模型，加上自有的工作流和工具，按订阅和额度收费。 按照最新官宣，公司的年化收入已经高达 10 亿美金了。

从数据上看，这家头部公司在 9 月的网站流量中，有 5%来自 AI 推荐，总量高达 205 万！而且在过去 6 个月都呈现了高速增长。这个占比和绝对值，都远超同行业的各个公司。

Higgsfield先是通过大量品牌广告、付费投放等积累了坚固的增长底盘和内容资产，又在此基础上叠加了自然流量增长。

在公司 “Organic Growth Manager”招聘信息中，透露出了该岗位的关键职责就让 ChatGPT、Claude 等 AI 助手和 Google 推荐 Higgsfield，并对“从被提及到注册和付费”这一整段负责，KPI 直接对应转化。

搜索引擎+AI渠道，开始运行不到一个月就贡献了 200 万美金收入。[2]

接入 ChatGPT、Claude 等AI 原生插件，是一个重要的策略。估算显示，它的 AI 访客里约三分之一落在MCP登录和授权页上。 从4 月 MCP 功能上线以来，公司的AI 流量就在快速增长，9 月 claude mcp 流量又是大涨一波。

除此之外，我们还发现一个非常有意思的地方：公司专门建了一个子域名，就叫 geo.higgsfield.com。从今年二月开始，持续更新了将近400篇文章！每篇聚焦回答一个问题，比如“Higgsfield 是不是骗局”，完全没有任何注册和转化相关的能力，也不给官网引流。

这些页面真人几乎发现不了，是专门为AI准备的。不仅在robots.txt 逐个点名 ChatGPT、Claude、Perplexity 的爬虫，欢迎它们拿去训练和回答问题，还专门给 AI 准备了纯文本版本；目录文件里每一页都附了一句写给 AI 的说明，什么情况下该读这一页。

看上去Higgsfield 专门构建了一个内容池，来澄清负面舆论和产品能力，避免让 AI 中出现负面评价。

二、通过内容模式优化获得品牌曝光和流量

GEO策略经常强调在第三方媒体发布内容，从而提升品牌被推荐的概率。但做好第三方内容远远不够，官网本身的内容才是关键点。

今年早些时候，零食巨头亿滋集团发现自己的王牌产品奥利奥，在AI问答中的品牌可见度仅有10%！

这么有名的品牌，根本不缺第三方内容，AI怎么会不推荐呢？

他们发现，AI在检索信息时，为了搞清楚产品卖点，会大量参考官网的内容。然而，亿滋从未针对AI做过任何内容优化，甚至为了版权考虑还屏蔽了部分AI的爬虫。

因此，公司的解题思路是先让官网成为可靠的产品知识来源：

• 通过合理配置爬虫权限、站点地图和加载速度，让 AI 能够获取网页；
• 用产品、文章、FAQ 等结构化标记，帮助 AI 准确识别内容及其关系；
• 用清晰的标题、摘要、问答和比较内容，直接回应消费者的具体问题。

同时，他们推动官网、零售商商品详情页和第三方种草内容中的产品信息保持一致。内外协同，帮助 AI 在不同消费场景下理解并推荐产品。

经过一段时间尝试，奥利奥在饼干相关的AI推荐中，可见度已经提升到了70%。[3]

品牌在人类世界里的知名度，并不会自动转化为 AI 推荐！大部分官网的内容模式应该更新了，AI 问答中的用户旅程和搜索引擎有很大区别 – 在内容“给人看”的同时，一定要规划清楚如何“给 AI 看”，才能获得品牌曝光和流量增长。

案例3：老牌保健品 NOW foods

作为一家美国本土的老品牌，NOW Foods主要产品线是营养补充剂和天然食品，包括维生素、矿物质、蛋白粉和运动营养、精油、坚果谷物等，主打平价。不仅在亚马逊做到了头部，官网DTC电商也经营的不错。

过去 6 个月，AI 贡献的流量已经翻了三倍，而且占比超过了全站流量的 7%，几乎与 SEM 渠道持平，这在 DTC 电商领域是非常罕见的。

数据显示，NOW foods 在一些与保健品消费决策高度相关的问题中，几乎 100% 被提及，而且答案中直接给出官网的产品链接，比如：

• which brand of vitamin c is best?
• which brand of magnesium l-threonate is best?
• what is the best vitamin c powder on the market?
• which brand of whey protein isolate is best?
• what is the best brand for vitamin d3 and k2?
• what brand of astaxanthin is best?
• which brand of nattokinase is the best?

从 Google 来的访客，十分之一会先进分类页逛一逛；从 AI 来的访客，访问分类页只占不到 3%，六成直接打开某个具体商品，比如甘氨酸镁、维生素 C-500。他们在对话里已经选好了，来官网只是下单或核实，所以直接就点了AI 回答里的官网链接。

为什么会这样呢？

这家公司连续多年在做一件非常特殊的事情： 从亚马逊买其他品牌的同类产品，每款买两瓶，检测含量或纯度，再写成文章公开，揭露市面上的“黑心产品“，并把 NOW 自己的高质量产品放进去一起测，以证明自己产品质量高。比如，2026年 8 月刚测了30 款亚马逊维生素 C 软糖，给自己的评分就很高。

为此，公司还自建了上百人的团队和实验室，专门做检测。

这些抽检原本是常规的公关手段，现在却成了 AI 的素材，特别是在 ChatGPT 眼中，这些一手的权威数据简直就是宝藏。相当于公司自己构建了一套行业标准，让 AI 成功采信了。因此，各种 AI 都在回答中使劲推荐 NOW foods 产品，并且用它自己的检测报告当背书。

案例4：工业设备巨头 Danfoss

Danfoss是一家丹麦的工业设备和零部件巨头，2025 年营收接近 100 亿欧元，员工近 4 万人。产范围极广，包括电力能源设备、制热制冷、变频器等。

这家公司一直有着很强的内容能力和 SEO 基础，每月 140 万网站流量中有接近一半都是搜索引擎来的。另一方面，AI 流量占比也在快速提升，9 月占比已经提升至 2.5%，基本与邮件营销的占比持平。

Danfoss Drives 的全球市场传播高级总监曾经表示：内容不能只为人做，也要为 AI 做，一定要确保在品牌AI 平台上出现。虽然公司获客还是以 SEO 为主，但 GEO 是同样重要。[4]

那么，如何在SEO的基础上去做好GEO？

其实 Danfoss 跟很多 B2B 公司一样，制作了大量知识科普类内容，也就是对应 TOFU 阶段。跟之前提到的 Hubspot 案例一样，如果公司针对 SEO 做大量这种内容，对于GEO作用有限。

比如用户问ChatGPT这个问题“what is an igbt used for?”，答案里的确会引用 Danfoss 制作的页面，给用户做科普，但不会提到 Danfoss 的品牌，也不会推荐公司的定制 IGBT 产品。

Danfoss给海量的页面内容分了层。具体产品页和手册回答技术问题，选型文章回答规格问题，产品线页和事业部页告诉 AI“这家公司擅长什么”，从而满足不同的用户意图，同时适配 GEO 和 SEO。

可以看到，Danfoss来自 AI 的访问页面，看起来非常零散，没有哪个页面占据绝对大头。就连官网首页这个门面，占比也只有 1%。足够丰富的页面组合，才是平衡 SEO 和 GEO 的关键。

案例5：家族企业代工厂whitecotton

我们还发现了一个有趣的公司案例，虽然业务规模不大，但很值得外贸工厂去参考。

有一家葡萄牙的家族企业，已经有 30 年历史了，主要是做服装代工业务，涉及卫衣、T 恤、圆领卫衣、衬衫、外套等品类，主打小批量定制。

公司官网上线才不到一年时间，来自 AI 的访客就大涨一波，9 月总占比甚至高达12%。

在具体的做法上，这个公司可谓是麻雀虽小五脏俱全，针对 AI 渠道进行了精准适配。

首先，网站架构几乎就是照着 GEO 清单做的：llms.txt、agents.md、对 15 种 AI 爬虫逐个写 robots 规则、结构化数据、站点地图都带更新时间。这些都是常见“让 AI 读懂你的网站”清单里的项目。举个例子，首页有 5 段给机器读的结构化数据，包括公司信息、带坐标和营业时间的本地商家信息、6 条 FAQ、产品目录，还有一项很少见的“可朗读摘要”。

其次，公司竟然在短短 1 年内，更新了超过 400 篇内容，涵盖服装代工业务的方方面面！从主题划分来看，就是为 SEO 和 GEO 量身打造的。

最后，公司还在 reddit 上做了大量内容，几乎每周都会去服装品牌创业的板块去留言，推荐自己的代工厂业务。显然，做好 reddit 也是公认的 GEO 手段。

三、通过结构化信息库获取长尾流量

我们先从一件非常搞笑的事情说起。

有人做了一个实验：2026 年 3 月注册了新域名 stateglobe.com，用 GPT-4.1 生成 5 万个统计页面，覆盖 200 个国家的 SEO、电商、社媒等数据，纯瞎编。后来又加了 1.5 万篇榜单文章，总成本约 50 美元。[5]

不出意外，这些内容很快被 google 判定为了垃圾，一点流量没捞到。

反观ChatGPT 这边，最近 30 天有 7.2 万次 ChatGPT-User 抓取（用户实时联网搜索问题），网站半年累计从 ChatGPT 拿到 1 万多个用户！这个网站的品牌曝光度，甚至仅次于 Statista 这种顶级研究数据库。假数据甚至还被一篇学术论文、卡塔尔最大金融集团的投资研究引用了。

作者的本意是从技术层面分析 AI 搜索的原理，并不是真的想教读者歪门邪道。不过，我突然想到：如果一个网站制作几万个页面，但提供的数据和资料都是真实的、有价值的，岂不也能从 AI 源源不断获取品牌曝光和流量？

因为跟很多客户交流下来，我感觉大家普遍面临着“缺内容”的情况，尽管已经投入大量精力去做内容了，但对于 AI 拥有的庞大互联网信息来说，就如同一滴水进入了大海。AI 甚至都没有机会去理解公司的业务。

通过分析案例，我们还真的发现了一些公司在这样做：通过结构化信息库，制作“超长尾”内容，尤其是跟数据相关的。

这种类型的特点就是每个页面聚焦在非常垂直的某个话题，但页面可以高效批量生成，从而覆盖数百乃至数百万话题。过去获得自然流量的思路，就好比用一张大网去捕鱼，只要网够大就能筛出足够多的客户，比如一篇爆款文章或者短视频。但这种做法，更像是同时撒下无数个小网，每个网里只捞几条鱼就够了。

案例6：youtube运营工具 VidIQ

这家公司只提供一个服务：youtube 频道运营插件，帮助创作者找选题、写脚本、做封面等等，已经在这个垂直领域做到了头部，年收入接近千万美金。

过去 6 个月，网站的 AI 访客一直保持稳定增长，9 月占比已经达到了 3.5%，几乎与SEM 流量持平了。对于月访问高达 700 万的大型网站来说，这个比例也不低了，相当于每个月都有几十万人从 AI 来访问。

我们发现，VidIQ 首先强化了 AI 原生插件的流量，接入了 Claude 和 ChatGPT 的应用商店，因此 AI 链接和授权的页面流量占比很高，也多了一个原生环境获客的路径。

其次，VidIQ 还有一个庞大的数据库：把上千万个 youtube 频道的数据，全部做成页面，免费展示出来开放给 AI 和搜索引擎！

任何youtube创作者只要想查询同行的数据，或者做选题策划，必然会在 google 和 ChatGPT 里搜一下，比如：“Mr Beast 的频道上个月增长如何？有什么爆款选题？”这些页面就会被当做高质量信息源呈现出来。

更重要的是：跟通用的知识点不同，AI 在回答的时候会主动标注“根据 VidIQ 的数据统计….”，并且附上页面链接。这样不仅有了品牌的曝光，构建了行业权威度，而且用户会有很大意愿来官网查看详细数据，从而进入免费注册和转化的路基。

案例7：3D打印创客社区Makerworld

最后看一个更有意思的案例：大量的结构化长尾内容，品牌除了自己生产，还可以靠UGC。

拓竹（Bambu Lab）是消费级3D打印机的超头部品牌，2025年营收高达100亿。2023 年，公司自建了模型社区 MakerWorld：用户可以上传发布自己的3D打印模型，并且免费下载别人分享的模型，在拓竹的软件里一键打印。拓竹自己出钱给上传模型的创作者发积分，可换耗材、礼品卡、打印机，甚至提现。到2025年底，用户总计已经在网站上传了260 万个原创模型文件。

每个模型页面，都是一个结构化的图文信息，不仅有原创的UGC，还有大量真实用户互动 – 这不仅大大提升了品牌影响力和老用户粘性，而且还成为了AI检索信息时的宝贵一手资料。

因此，MakerWorld 网站来自AI的流量持续增长，每个月访问量规模都达到了数十万。数据也显示AI推荐来的访问流量，有超过4成是来到了这些模型页面。

用户对于3D打印的需求千奇百怪，官方肯定没法自己去做内容服务这么多长尾需求，但百万个UGC内容可以覆盖。

我们发现，用户在AI找灵感、找某一类最好的模型时，MakerWorld的名字和相关链接，都会被推荐出来。

比如测试ChatGPT中真实的用户问题：“最好的 3D 打印龙是哪个？”

回答的首选就是 MakerWorld 上创作者 Saber3D 的“可动水晶龙”，理由是“刻面造型、配丝光或变色耗材很好看、免支撑一体打印”，还附上了 MakerWorld 上的“可动龙”模型合集。这样一来，哪怕是完全不了解拓竹产品的用户，也可以在MakerWorld被种草和转化。

总结

从今年开始，智能体商务（agentic commerce）这个概念非常火热，消费者开始把寻找、比较乃至购买商品的部分工作，交给能够代表自己行动的 AI，人仍然设定目标和权限，但不必亲手完成每一步。

因此，AI agent越来越有潜力成为一个独立的渠道，在企业增长上扮演重要的角色。这将会逐渐发展成一个要求多部门协作、有科学方法论的体系，而不是短期的技巧。

为了迎接这种新变化，我们需要看，用户把什么事情交给了 AI，自己的产品和服务能够在哪一步参与进去。

建一个网站、选择一款产品、找到合适的供应商，或查清某项服务为什么出了故障，这些需求不会因为多了一段 AI 回答就全部结束。企业与用户相遇的机会，藏在完成这些任务的具体环节里。

1. 有些环节需要产品直接参与。

WPvibe 把建站能力接入 AI 对话，用户发现产品之后，就可以开始使用。对这类企业来说，插件能否被正确调用、注册和授权是否顺畅，都成为获客过程的一部分。

2. 有些环节需要内容帮助用户做判断。

一个“什么是”的问题，可能在 AI 的解释中就结束了；到了“哪种适合我”“这家公司能否满足要求”，产品规格、比较依据、选型建议和客户案例就有了用处。NOW Foods 的检测资料、Danfoss 的技术与选型内容，提供了进一步比较和核实的材料。官网需要围绕这些决策问题组织内容，让用户和 AI 都能看清：企业能解决什么问题，在什么条件下适用。

3. 还有些需求非常具体，且一直在不断变化。

VidIQ 的频道数据、MakerWorld的UGC社区，把专业信息开放成一个个可查询的入口。这些页面未必对应热门话题，却能在用户需要某项数据、排查某个故障时，提供通用回答难以替代的信息。

三种做法，对应着不同的用户需要，产品让任务得以执行，内容帮助用户作出选择，信息库回应具体而分散的查询。企业需要根据自己的业务，找到能够参与的那一段过程，并把它接到后续的使用、询价或购买。

因此，增长团队可以把目光从“AI 有没有提到我们”，继续移向用户接下来要做的事：推荐之后还需要确认什么，比较时缺少什么依据，准备使用时又卡在哪一步？基于这些全新的用户路径去设计内容策略，才是增长的关键。

参考资料：

[1] https://www.therepository.email/wpvibe-passes-100000-active-installs-as-demand-for-mcp-plugins-grows

[2] https://builtin.com/job/aeo-manager/11041534

[3] https://digiday.com/podcasts/mondelez-overhauls-its-3-5-billion-digital-commerce-strategy-in-era-of-ai-search/

[4] Danfoss MarCom Director: Where Industrial Marketing Is Going in 2026 | Ep 50

[5] https://peec.ai/blog/publish-stats-get-cited-the-tactic-that-put-my-data-all-over-the-web