谁在悄悄偷走你的搜索流量？别让友商独享AI搜索红利

今天爬爬客小编深入聊聊关于B2B行业和一些部分的B2C行业（线索型）在搞流量上的策略方向的问题。

开始之前。

我们先回想下，最近这3年你的企业在线上数字营销中一直在做些行知有效的营销动作？

爬爬客人在跟一些有营销经验的甲方客户沟通中，问的最常见的问题。

基本上客户的回答，我们总结了以下几点共性特点

80%企业正在做的营销获客渠道

1、传统的搜索引擎投入，主要是SEM广告和SEO优化，广告占据主导位置；

2、社媒账号的运营（图文笔记、短视频营销）投入；

3、其他小众的B2B垂直渠道；

4、私域流量经营（主要公众号、小程序、商城）。

做了这些营销动作很多年的企业也在反应一个高频问题：

现在的搜索精准流量比以前更加难做了，主要用户不再忠于一个平台了。

AI搜索产生什么影响？

今年随着Deepseek的爆火，用户寻找答案的信息上又多了“傻瓜式”快捷提问。

搜索流量的入口又多了一个渠道切入口。

一些多年不做SEO优化的老客户，也开始重新审视AI搜索流量的来源是如何来的？

AI给与的文章引用和语料库的信息到底有没有一个算法可循？

自家网站流量的流失是不是与AI搜索分流有直接的关系？

客户为啥会这样想？

用户在数字营销中的痛点

1、传统的搜索引擎广告的线索投放的成本是越来越高，且很难稳定；

2、社交媒体运营投入的人力和时间成本比传统的搜索推广还要高，在这样的大环境下老板都想着能降本增效的事情；

3、AI大模型的爆火让很多人开始“焦虑”，担心自己被时代所“淘汰”。

确实，AI正在悄无声息的改变人获取信息的渠道，尤其是现在还没有任何一款AI大模型在内容上进行上广告营销商业化模式，自然用户对于“前期”无商业涉及的软件会更加有好感甚至有“信任感”，认为AI推荐的内容才是更加的“客观”和公正。

一些人开始从AI上“找”一些供应商和合作商家，自己再通过搜索去“核验”信息的来源，给自己节省了大量的浏览网站信息成本时间。

看到这，你是不是很能理解当用户越来越依赖AI工具的时候，也就是在重新定义互联网流量的分配的问题。

AI瓜分部分搜索流量是必然趋势

首先看今年，一些AI大模型大厂的动作有哪些？

今年2月6日，OpenAI突然宣布免费开放ChatGPT搜索，也就是用户无需注册，也可以通过ChatGPT进行简单的信息交互搜索。

哇喔，这简直是对普通用户来说可以“白嫖”知识内容信息。

更有趣的是，几乎同时间，谷歌也发布了最新的Gemini系列大模型，包括Gemini2.0Flash、Gemini2.0Flash-Lite及旗舰模型Gemini2.0Pro实验版本，其中Gemini2.0Pro支持200万tokens(将文本拆分成的基本单位，用于计算机理解和处理语言)上下文窗口，创下了该公司模型编码性能新纪录。

 ▲国内常见的AI大模型应用工具

同时间，国内的百度、阿里、字节、腾讯等也都纷纷加码，上线或集成过AI搜索相关的大模型产品，这里不得不说的春节期间爆火DS，更是全网跟风“新宠儿”，大厂也纷纷跟码布局最新满血版DS大模型。

▲百度搜索界面1

▲百度搜索界面2

AI对搜索引擎行业造成不小“震动”

面对AI搜索的冲击，谷歌搜索、百度搜索引擎等企业不仅是AI大模型研发的领跑者，也是AI大模型探索的先行者。

大家可以看到谷歌和百度已经在自己的搜索栏目中直接将AI生成摘要整合到搜索结果中，用户可以边搜边对AI大模型进行指令提问。

这些大厂的动作都是充分利用AI大模型的超级信息检索、数据分析能力，为用户提供更好的精准搜索体验，不断拥抱AI创新科技成果满足用户的使用体验感。

如果未来AI大模型成为了用户习以为常的日常检索工作，大部分的用户将通过AI获取信息数字渠道的第一入口媒介，那么搜索引擎的商业模式和商业价值，势必面临行业重新“洗牌”。

看看哪些AI搜索推荐了你家产品？

目前国内常用的AI大模型有如下：

DS（Deepseek）、豆包、元宝、通义千问、KIMI、文小言、秘塔、纳米AI搜索。

自己可以尝试给AI一个指令看看生成的内容结果中有没有推荐你家的产品？

▲用户使用AI工具的行为习惯

在没这些AI大模型之前，用户想找到你的路径可能是这样的（6个步骤）↓：

用户整理即时刚性需求→依据搜索各种关键词→ 主动各大搜索引擎上找大量相关网页商家 → 排名靠前的容易命中→从这些网页中筛选出适合自己的商家→ 最终咨询几家进行比价决策

自从有了AI大模型以后，用户又可以是这样寻找供应商（3个步骤）↓：

直接给AI丢一个需求指令（如：采购预算控制、地域限制、产品参数要求、产品使用场景等）各种需求限制→ AI依据用户的需求指令自动检索与之匹配的供应商名单若干→ 用户只要依据AI给的答案再自己去直接核验下即可。

这中间省去了采购方通过大量关键词或者多次的搜索行为，去一点点浏览网页再去帅选出符合自己供应商的信息成本了。

善用AI推理进行AI搜索营销

我们要搞清楚AI推理的一套逻辑算力再强，他还是需要数据作为学习进步为基础，没有实时的数据提供再强的算力模型都是“白扯”。

所以，AI的大语言模型必须要和搜索引擎内容数据相融合才有未来。

有些大模型厂商例如 OpenAI 会自建爬虫系统和网页内容数据库，那有没有自建搜索大模型那就不好说了，如果没有自检搜索大模型系统那他势必选择一家具有搜索模型能力的公司做合作，说到这里大家都知道微软是OpenAI的最大投资者。

自2019年起，微软与OpenAI建立了合作关系，微软向OpenAI投资了130亿美元，并成为其独家云服务提供商，双方共同建设了数据中心和超级计算机，支持OpenAI模型的训练，所以OpenAI能发展成这样离不开微软数据能力支持。‌

可以这样说，对于 AI 实时搜索产品，搜索数据成本要高于AI大模型的推理逻辑成本。

这样说大家就好理解了，像Google搜索和百度搜索引擎凭借着手握大量数据，有资源、有资金，所以在做AI上的优势就很大。

过去的线上数字营销常见打法

B2B商家使用 SEO优化、SEM营销等搜索引擎相关的营销增长手段将带来流量进行增长变现。

现在的线上数字营销新玩法

商家不得不转向通过网页搜索引擎和 AI搜索生成结果一起做营销优化，加上一些新媒体的营销内容布局协同。

AI搜索营销如何正确布局呢？

知道AI会喜欢什么样的内容？

AI喜欢优先推荐有E-A-T（专业性、权威性、可信度）信号的内容哦。

权威的内容又是从哪些平台来的呢？

高权重权威平台（核心的数据来源）

①我们最常见的平台：百科（百度百科、维基百科、抖音百科、搜狗百科）。

创建自己的品牌词条，完善下品牌的背书和产品的参数和在行业的有所建树的地位佐证。

②引用官方网站数据的来源，产品专题页介绍，行业解决方案，企业信誉背书信息，加上品牌的新闻动态，网站本省的综合SEO数据流量的表现。

③学术数据论坛站，发表行业的产品技术创新白皮书，深度的内容文章。

社交及UGC平台（实时的数据来源）

①问答种草类的：知乎、小红书社区、微博类

②短视频类：视频号、抖音类

③私域账号内容：公众号、博客类

这些在内容上我们做多维度的内容方式训练。

这里爬爬客小编可以打个比方：提供专业的术语解说片段；上传产品使用场景视频+字幕台词语义介绍；使用专家、学者等嘉宾身份回答一些产品使用场景问题解答。

爬爬客深耕UGC数字营销赋能

大家都知道上海爬爬客网络科技有限公司（品牌商标：爬爬客），简称：爬爬客数字营销，是一家成立近6年的数字营销公司，团队核心伙伴从业年限均是超过10年以上，擅长研究：全域全渠道的SEO优化赋能和广告提效的工作，帮助更多的企业实现线索流量的增长。

截止目前在内容营销和SEO优化领域累计服务的客户数量有3000+家，

与此同时，爬爬客数字营销在这近一年的时间也在不短的实操关于AI搜索营销的研究和探索（我们业内也叫做GEO优化）。

这里，爬爬客团队发现了一些可行性的AI运营逻辑规律。

AI搜索营销跟我们一开始的全域全渠道的SEO优化服务有着天然的互补关系，单做网站整站SEO优化布局和做全网全渠道的SEO优化内容布局，后者在AI上被推荐的概率高出了50%的概率。

未来的流量入口不再试单一入口，营销预算老板考虑度多渠道合理成本获取更多有效的流量资源。

写在最后

未来在数字营销上，企业的流量通过各个渠道进行内容分发，最终再将流量聚合引入到自己的官网、公众号或者自媒体机构号上来。

AI搜索的流量入口，企业在兼顾做内容营销的同时，不要忽视了AI搜索推荐引用。

我们要做的就是在不同的媒介场景下，最大限度的曝光自己正向的内容营销。

如果您的企业一直在线上有数字营销上的需求，请别忽视了AI搜索这个流量蓝海，感兴趣不防可以进一步交流沟通哦。