AI时代&营销获客

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https://www.bain.com/insights/your-next-customer-will-find-you-using-ai-now-what/

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营销团队调整获客策略，引入AI相关搜索和交易，才能赢得未来十年的获客之争。

2026年4月

要点概览

消费者愈发依赖人工智能（AI）寻找产品，品牌若未能进入AI给出的候选名单，购买流程尚未开始就已失败。
大语言模型会扫描品牌外部信息，如用户评论、口碑媒体和比价网站，因此在此类渠道建立知名度并准确传达品牌已至关重要。
B2B市场也呈现相同趋势，定性研究表明，买家已开始使用大语言模型构建供应商候选名单。
营销人员需跨越职能部门重组运营模式，以强化响应速度，并在智能体时代控制品牌叙事。

一年多前，我们曾预测基于大语言模型的搜索将从根本上颠覆消费者的购买旅程。这一预测现已成为现实。贝恩的美国在线消费者调查显示，有44%通过大型语言模型开启购买旅程，或者同时使用AI工具与传统搜索引擎。

尽管Z世代和千禧一代的采用速度是婴儿潮一代和更早一代的约两倍，但这并非年轻一代专属的小众行为（见图1）。AI搜索的转向比社交购物或电商搜索的兴起更快，并已扩展到B2B市场。仅将这一变化视为搜索引擎优化（SEO）更新已经落后时代。

转折点

过去十年，传统搜索在发现新顾客方面的主导地位逐渐削弱。电商平台、社交平台和视频渠道各自分走部分流量，且覆盖所有年龄段消费者。AI驱动搜索的崛起不仅是比例的变化，更是本质上的不同。

对话式自然语言交互的兴起让用户可以给出长且背景复杂的指令，并为消费者创造更加个性化的发现体验。与此同时，仍使用传统搜索引擎的用户，也越来越依赖AI生成的摘要信息，而不是点击检索结果界面上的多个链接。AI概览、问答轮播和付费广告位，将传统搜索结果推到页面下方。调查中，一半的在线购物者信任生成式AI进行的初步研究和产品比较，尽管信任度因产品类别和消费者年龄组而异（见图2）。对于首席营销官来说，这意味着多年投入巨资打造的“首页位置”价值已经下降。

B2B买家已开始拥抱AI

我们的研究表明，B2B市场里中小企业买家已开始通过大型语言模型构建供应商候选名单。AI推荐候选名单，然后买家通过参考官方网站、评论平台和YouTube视频来验证AI模型给出的建议。如果供应商品牌没有出现在AI生成的推荐列表中，可能永远不会进入买家验证阶段。

将这种购买模式推广到大公司（已将数字化纳入其供应商名单开发流程），预计销售和营销漏斗将出现重大错位。拥有企业业务客户的首席营销官应与其他高管层沟通，并为这类模式渗透到高价值企业交易中做好准备。

“被看到”就成功了一半

我们对智能体AI平台的研究一致表明，大语言模型推荐的参考信息绝大多数并非源自品牌自有媒介：第三方评论网站、行业资讯、分析师评论、社交平台和联盟营销内容占据主导地位，超过公司网站、博客或付费广告。ScrunchAI搜索数据（涵盖约5亿次引用）的分析显示，89%的用户非品牌提示词（不提及特定品牌），AI会应用第三方信息来生成答案。

因此，营销资源和预算分配需要进行结构性调整。典型的搜索优化、搜索营销和漏斗底部的转化策略依旧必要，但还不够。大语言模型信任的信息来源，更偏重于强大的公关和口碑媒体策略，而不是效果营销仪表板。

在AI驱动的搜索方面取得最大收获的品牌，其投资集中在三个领域：

品类知名度：当大语言模型回答品类查询时，该品牌会被反射性地引用；
准确的品牌形象：确保第三方来源反映其当前定位，而不是过时或不正确的形象叙事；
内容新鲜度和大语言模型可读性：重构网站内容，创建专用路径，让AI爬虫能清晰解析。

构建跨职能部门营销运营方法

许多领先公司开始重新思考如何组织其营销运营模式。传统的孤岛式结构——SEO自成一块，公关、营销传播和网红达人营销在一个部门，网站和内容生成又在另一部门——无法适应新时代所要求的速度或连贯性。需要重新设计跨职能部门的工作方式，共享绩效指标、整合统一的信息治理，以及在口碑媒体、自有媒介和技术团队间快速实验。在实践中，不是一次性配合行动，而是应该建设成自身能力。营销传播“老虎队”不应是临时工作组，而是这种能力的组成部分。

我们观察到领先的企业正在创建一个从“无憾优化”到更大结构性投入的“行动手册”：

衡量生成式引擎的表现：针对关键人物画像、品类和提示词，追踪多个引擎中的声量份额、引用频率和消费者情感趋势。
重构网站内容策略：提高大语言模型的可读性和对热门提示词及品类的覆盖，确保高质量的结构化内容新鲜可用且可抓取。
增加口碑媒体、联盟管理、网红和声誉管理的投入：针对被引用最多的来源，塑造第三方对品牌的评价。
将网站一分为二：创建专门为机器人优化的路径，用以回答复杂查询，同时避免用面向AI的密集内容污染以人为中心的体验。
探索API集成和由智能体驱动的合作伙伴关系：与领先大语言模型合作，确保聊天中产品信息实时准确，并接入支持交易的流程。

当然，模型会演变，它们所重视的来源会发生变化，现在有效的策略也需要调整。公司应努力更好地了解客户需求和行为在“发现到购买”旅程的演变。提高实验能力，并确保其运营模式能够敏捷运作。

为此，希望引领智能体前沿的首席营销官应优先考虑以下问题：

下一批客户从哪里来？这条路径中现有多少是通过尚未管理的AI界面？
在买家使用的AI引擎中，品牌当前表现如何？是否准确、有利，并与品牌定位一致？
如果AI为买家建议候选名单，品牌和竞争者是否在影响AI推荐？

思考这些问题可帮助营销团队识别当前获客漏斗中的品牌风险，并评估在智能体时代吸引和转化客户的紧迫程度。