AI获客其实有两种：你用AI找客户，和客户用AI找到你

这两年，“AI获客”这个词越来越热。

但我发现，不同老板说的AI获客，可能根本不是同一件事。

有人说的是用AI找名单、写文案、发消息、做客服。

也有人说的是客户向豆包、DeepSeek、Kimi询问某类产品或服务时，AI能够理解并提到自己的品牌。

这两种都可以叫AI获客。

但它们解决的是两个完全不同的问题。

第一种，是企业怎么更高效地找到客户。

第二种，是客户在主动寻找解决方案时，能不能找到企业。

如果不把这两件事分开，企业很容易买了不少工具、生产了大量内容，最后却发现，得到的结果并不是自己真正想要的。

大部分企业最先接触的，都是这种AI获客。

过去需要销售自己找客户名单，现在可以让工具整理。

过去需要人工写开发信、朋友圈和产品介绍，现在可以让AI先生成。

过去客服每天重复回答相似问题，现在可以让智能客服承担一部分。

这些应用当然有价值。

它们共同解决的是一个问题：提高企业主动触达客户的效率。

原来一个人一天只能整理几十条线索，现在可以处理更多。

原来写一套行业话术需要很长时间，现在可以快速生成多个版本。

原来客户咨询后要等人工回复，现在可以先得到基础回答。

但这套模式没有改变获客的基本方向。

企业仍然需要主动寻找、主动触达、主动说服。

AI只是让原来的动作变得更快、更便宜，或者更容易规模化。

所以，我更愿意把它叫作“效率型AI获客”。

它特别适合目标客户范围比较明确、销售动作相对标准、触达数量会明显影响机会数量的业务。

但如果企业原来的问题不是执行效率低，而是客户根本不知道你、不会主动考虑你，那么仅仅提高触达效率，解决不了最前面的问题。

另一种变化发生在客户这一端。

以前客户有需求，可能会去百度搜索、看行业媒体、问朋友，或者打开几家公司的官网慢慢比较。

现在，越来越多人会先问AI：

“这类产品应该怎么选？”

“有哪些公司可以参考？”

“A方案和B方案有什么区别？”

“这个行业最容易踩什么坑？”

AI不会只给客户一堆链接。

它会先整理信息、解释区别，有时还会提到具体品牌、产品或机构。

这意味着，企业面对的不只是“怎么把信息推给客户”，还多了一个新问题：

当客户让AI帮他做第一轮功课时，AI能不能正确理解你的企业？

它知不知道你是做什么的？

知不知道你适合哪类客户？

不同平台上的公司介绍是否一致？

有没有真实案例、业务边界和第三方信息可以核对？

客户问到相关问题时，AI有没有足够材料提到你？

这就是GEO所关注的部分。

它不是保证AI一定推荐某家公司，也不是把品牌强行塞进模型答案。

它要做的是把企业真实、分散的信息整理清楚，让AI在检索和生成答案时，有机会准确理解和使用这些信息。

我把这类方式叫作“品牌型AI获客”。

它解决的不是销售执行效率，而是企业在客户主动研究阶段的可见度和可信度。

效率型AI获客在企业这一端。

品牌型AI获客在客户决策入口这一端。

一个负责主动触达，一个负责被主动发现。

它们可以同时存在。

例如一家B2B企业可以用AI整理潜在客户、辅助销售写开发内容，同时也可以整理官网、案例和行业问答，让客户主动询问AI时更容易了解自己。

真正的问题不是只能选一个。

而是企业要先判断，自己现在最主要的瓶颈在哪里。

如果公司已经有稳定品牌认知和自然咨询，只是销售处理线索太慢、触达成本太高，那么应该先提高内部效率。

如果公司的产品和交付并不差，但客户在比较服务商时根本看不到你，官网和各个平台对公司的介绍也很混乱，那么只增加主动触达，很可能是在不断弥补品牌入口的缺失。

还有一种常见情况：

企业用AI批量生产了很多内容，以为这同时完成了两种AI获客。

实际上，这些内容可能只是帮助市场部提高了生产效率。

如果内容没有真实业务信息、没有回答客户问题、没有形成统一的品牌说明，它并不会自动变成AI理解企业的材料。

所以关键不在于“有没有使用AI”。

而在于AI被放在了获客链路的哪个位置，它到底解决了什么问题。

不是所有生意都需要把GEO放在同样高的优先级。

如果产品客单价低、购买决策简单、客户看到就能下单，那么广告、直播、电商推荐和内容种草可能更直接。

但如果客户需要花较长时间研究、比较和验证，AI参与前期判断的可能性就会更高。

例如企业服务、律所、招商加盟、教育培训、工业设备、软件采购等业务。

客户通常不会因为收到一条自动生成的消息就立即成交。

他会继续了解企业背景、案例、费用、风险和同行评价。

在这个过程中，即使AI没有直接替客户作出决定，也可能影响客户首先了解谁、如何理解这个行业，以及接下来重点比较哪些企业。

因此，这类企业不能只关注“我们能不能用AI多触达一些人”。

还要关注：

客户用AI研究问题时，我们是否存在？

AI对我们的介绍是否准确？

我们是否提供了足够清楚、具体、能够核对的信息？

这不是短期流量技巧，而是品牌信息管理开始多了一个面向机器的对象。

可以先问自己三个问题。

第一，企业现在缺的是线索数量，还是客户根本不了解你？

如果已经有明确目标名单，只是人工触达效率低，优先解决效率问题。

如果客户有需求，但在主动研究时看不到你，优先解决品牌可见度和信息完整性。

第二，客户在成交前会不会主动做大量功课？

决策越复杂、风险越高，客户越可能借助搜索、内容和AI整理信息。

第三，企业现在有没有可以被理解和核对的业务材料？

官网能不能清楚介绍业务？

案例有没有交代客户问题、解决过程和结果？

公众号、知乎和其他平台对公司的说法是否一致？

如果这些基础信息还很混乱，先不要急着批量生产文章。

需要先把企业到底是谁、服务谁、解决什么问题整理清楚。

AI获客并不是一个单一产品，也不是买一套工具就完成了。

它至少包含两个方向：

企业用AI提高寻找和触达客户的效率。

客户用AI寻找和筛选企业时，品牌能够被准确理解。

两条路都可以做，但解决的问题不同。

企业最怕的不是选择其中一条，而是做着效率工具，期待品牌入口的结果；或者只做品牌内容，却没有销售团队承接线索。

先判断问题发生在获客链路的哪一段，再决定AI应该放在哪里。

如果你也在做AI获客，但不确定现在解决的是效率问题，还是客户主动发现的问题，可以把你现在使用的工具、官网和公众号发给我。

我可以帮你一起看一下，当前真正缺的是哪一段。

Alan谈AI获客 · 帮企业建立AI能够理解的内容体系