我們來深入探討一下為什么AI搜索的崛起讓所有品牌都感到緊迫，仿佛置身于“裸奔”般的競爭環(huán)境。
“融資1500萬美元背后：為什么AI搜索讓所有品牌都在‘裸奔’？” 這個標(biāo)題本身就充滿了張力。它暗示了一個現(xiàn)象：大量資本正涌入AI搜索領(lǐng)域，而所有品牌在這次技術(shù)變革面前都顯得力不從心，如同沒有足夠準(zhǔn)備就站在聚光燈下的“裸奔者”。
以下是幾個關(guān)鍵原因，解釋了為什么AI搜索會讓品牌感到這種壓力：
1. "AI搜索的“黑箱”特性與用戶體驗的極致化：" "超越關(guān)鍵詞匹配：" 傳統(tǒng)搜索引擎主要基于關(guān)鍵詞匹配。而AI搜索（如基于大型語言模型）能理解用戶的自然語言意圖、上下文、甚至情感需求，提供更精準(zhǔn)、更相關(guān)、更個性化的結(jié)果。 "用戶期望提升：" 用戶習(xí)慣了AI助手（如ChatGPT、Siri、Alexa）那種流暢、自然、像人類對話一樣的交互方式。他們期望搜索引擎也能提供這種體驗。品牌的內(nèi)容和營銷方式如果不能適應(yīng)這種新的交互模式，就可能在用戶體驗上落后一大截。 "“裸奔”的比喻：" 品牌過去可能依靠一些SEO技巧和關(guān)鍵詞堆砌就能獲得一定曝光，這像是有“衣服”遮蔽。但現(xiàn)在，AI需要更深層次地理解品牌價值、用戶需求

相關(guān)內(nèi)容：

剛獲 1500 萬美元 A 輪的 Evertune 把 AI 當(dāng)成新受眾：每月 10 萬次提示詞“拷問”大模型，幫 Bose 發(fā)現(xiàn) DeepSeek 比 Gemini 更愛推薦自家音箱，讓奢侈襯衫品牌 60 天內(nèi)把“零分”差評翻成前十推薦。搜索已死，AI 商務(wù)已來，不想裸奔的品牌得先學(xué)會“喂飽”模型。

你有沒有想過，搜索這件事可能徹底變了？過去二十年，我們都在努力讓品牌在Google搜索結(jié)果中排名靠前，學(xué)習(xí)SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞策略、外鏈建設(shè)。但現(xiàn)在，ChatGPT每天處理25億次提示，80%的消費者在近一半的搜索中使用AI摘要。AI不再是搜索的輔助工具，而是發(fā)現(xiàn)品牌的主要入口。這意味著什么？意味著那些傳統(tǒng)的搜索營銷規(guī)則正在被重寫，而像Evertune這樣的公司正在為這場變革提供解決方案。

最近，Evertune宣布完成1500萬美元的A輪融資，由Felicis Ventures領(lǐng)投，包括來自O(shè)penAI、Google、Meta、Uber等公司的投資者參與。這家由前Trade Desk高管創(chuàng)立的公司，正在構(gòu)建首個真正的企業(yè)級AI營銷套件。我發(fā)現(xiàn)他們解決的問題特別有意思：如何讓品牌在AI模型中獲得正確的展示，以及如何影響這些結(jié)果。這不僅僅是技術(shù)問題，更是一個關(guān)乎品牌生死的戰(zhàn)略問題。

我認(rèn)為Evertune的故事反映了一個更大的趨勢：我們正在從”搜索引擎優(yōu)化”時代進入”AI搜索優(yōu)化”時代。這種轉(zhuǎn)變不是漸進的，而是顛覆性的。當(dāng)用戶開始依賴AI來獲取購買建議、比較產(chǎn)品、做出決策時，品牌在AI模型中的表現(xiàn)將直接影響銷售結(jié)果。而這正是Evertune要解決的核心問題。

AI搜索已成為新的營銷主戰(zhàn)場

我觀察到一個有趣的現(xiàn)象：AI搜索的普及速度遠(yuǎn)超我們的預(yù)期。根據(jù)Evertune提供的數(shù)據(jù)，72%的美國人現(xiàn)在已經(jīng)使用AI搜索，OpenAI的ChatGPT每周有5億獨立用戶，Google的AI概覽功能已經(jīng)覆蓋100個國家的10億用戶。這種采用速度比我們見過的幾乎任何營銷渠道都要快。

更重要的是，主要的科技平臺都在將AI搜索原生集成到他們的產(chǎn)品中。Instagram和WhatsApp中集成了Meta的Llama AI模型搜索，Apple在Siri中內(nèi)置了ChatGPT，Amazon推出了名為Rufus的AI工具，現(xiàn)在在Amazon的每個產(chǎn)品頁面上都能看到。即使是那些從未下載過ChatGPT、不使用Perplexity的晚期采用者，現(xiàn)在也會在每個主要科技平臺中遇到AI搜索結(jié)果，無論他們是否有意使用。

我認(rèn)為這種變化的深層含義被很多品牌嚴(yán)重低估了。在傳統(tǒng)搜索中，用戶會看到同樣的10個藍(lán)色鏈接，但在AI搜索中，每個用戶得到的答案都是不同的。AI模型會根據(jù)用戶的搜索歷史、人口統(tǒng)計信息和個人偏好定制答案。這意味著品牌需要的不再是在固定位置獲得好排名，而是要確保在無數(shù)種可能的個性化中都能被正確推薦。

Evertune的創(chuàng)始人兼CEO Brian Stempeck在接受采訪時分享了一個很有啟發(fā)性的觀點：他們開始這家公司的契機來自于自己的消費體驗。當(dāng)他在尋找后院燒烤架時，發(fā)現(xiàn)自己越來越多地轉(zhuǎn)向ChatGPT和Perplexity來獲取推薦，而不是傳統(tǒng)的Google搜索。這種行為變化不僅發(fā)生在他身上，也發(fā)生在他的聯(lián)合創(chuàng)始人身上。他們意識到，這不僅僅是一個工具效率的問題，而是消費者學(xué)習(xí)品牌和研究產(chǎn)品方式的根本性改變。

我覺得最讓人意外的是AI搜索采用速度之快。在程序化廣告時代，Brian在Trade Desk工作時，整個廣告行業(yè)花了好幾年時間才真正理解和掌握程序化廣告的價值，因為這是復(fù)雜的技術(shù)。但在AI領(lǐng)域，情況完全相反。地球上的每個品牌現(xiàn)在都在思考AI將如何改變他們的業(yè)務(wù)：人們還會來我的網(wǎng)站嗎？他們?nèi)绾瘟私馕覀兊漠a(chǎn)品？他們是否更有可能轉(zhuǎn)向競爭對手？這種巨大的破壞性變化正在發(fā)生，導(dǎo)致客戶需求激增。

Evertune如何重新定義品牌在AI時代的可見性

當(dāng)我深入了解Evertune的工作方式時，我發(fā)現(xiàn)他們的方法非常系統(tǒng)和科學(xué)。他們每個月為客戶運行超過10萬個提示，這大約是競爭對手?jǐn)?shù)量的10倍。這種規(guī)模至關(guān)重要，因為AI答案不是確定性的——隨著每次模型更新，都可能發(fā)生變化，并且取決于用戶的聊天歷史。與傳統(tǒng)搜索不同，AI模型對措辭略有不同的相同問題會給出不同的答案。他們直接連接到OpenAI、Google、Anthropic、Meta、Perplexity、DeepSeek等公司的API，而不只是依賴消費者應(yīng)用的表面答案。這意味著他們可以給品牌提供可靠、詳細(xì)的視圖，了解AI如何談?wù)撍麄兊漠a(chǎn)品、競爭對手以及整個類別。

Stempeck聲稱，通過對模型進行數(shù)千次提示，可以構(gòu)建一個代表性的聚合視圖。平均而言，每個客戶每月會得到一到兩百萬次提示的分析結(jié)果。這種方法讓品牌能夠真正理解AI模型如何看待他們的品牌，不僅僅是是否推薦品牌，還包括模型認(rèn)為品牌擅長什么、不擅長什么，以及與競爭對手相比的優(yōu)勢如何。我注意到一個特別有趣的例子：在便攜式音箱類別中，他們發(fā)現(xiàn)不同AI模型對同一品牌有著截然不同的偏好。DeepSeek比Gemini更容易推薦Bose，差距達(dá)到13個百分點。有時這種差距甚至能達(dá)到40到50個百分點，因為模型是基于不同數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，對不同品牌和產(chǎn)品有著不同的偏見。

我特別感興趣的是Evertune的一個客戶案例。他們與一個奢侈時尚品牌合作，通過分析發(fā)現(xiàn)AI模型認(rèn)為這個品牌的襯衫質(zhì)量非常糟糕，得分幾乎為零，遠(yuǎn)低于競爭對手。當(dāng)他們戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢地向客戶展示這個發(fā)現(xiàn)時，發(fā)現(xiàn)客戶內(nèi)部的市場研究和焦點小組也發(fā)現(xiàn)了同樣的問題，但他們在互聯(lián)網(wǎng)上從未見過這種反饋。這驗證了AI已經(jīng)從網(wǎng)上的用戶評論和其他內(nèi)容中收集到了這些信息，也驗證了他們技術(shù)的有效性。另一個成功案例是B2B軟件公司：他們有很強的產(chǎn)品，業(yè)務(wù)發(fā)展很好，但在ChatGPT和Gemini的前10推薦品牌中沒有出現(xiàn)。通過深入分析，Evertune發(fā)現(xiàn)AI模型認(rèn)為安全性是該領(lǐng)域最重要的因素之一，而這家公司在安全方面并不差，只是模型沒有足夠的相關(guān)信息。這是AI模型的一個常見問題——在某些領(lǐng)域存在信息空白。

更重要的是，客戶立即提出的問題不是”這些洞察很有趣”，而是”我們能對此做些什么？”因為大多數(shù)營銷人員已經(jīng)被各種洞察淹沒了，如果只是洞察，價值有限。這促使Evertune開發(fā)了一整套工具來幫助品牌理解哪些網(wǎng)站、發(fā)布商、數(shù)據(jù)源是AI模型學(xué)習(xí)的來源，以及如何制定內(nèi)容策略來影響這些模型。在那個B2B軟件公司的案例中，他們使用Evertune的工具找出了5到10個真正重要的發(fā)布商——這些是AI模型會閱讀以形成觀點的網(wǎng)站。然后公關(guān)團隊采取行動，在自己網(wǎng)站上發(fā)布了4到5篇關(guān)于安全性的詳細(xì)博客文章，公關(guān)團隊還在一些發(fā)布商網(wǎng)站上刊登了4到5篇文章，最終成功進入了前10名。雖然這不是一夜之間發(fā)生的——AI模型需要時間重新訓(xùn)練，大約花了兩個月——但從在該類別搜索中完全不出現(xiàn)到進入前10名，這是一個有意義的差異。

我發(fā)現(xiàn)他們的”AI教育簡報”概念特別聰明?；谄放圃贏I感知中的優(yōu)勢和劣勢，平臺會自動生成內(nèi)容策略。比如，如果AI模型認(rèn)為某個品牌的電池續(xù)航能力不好，系統(tǒng)會建議如何改變話題，強調(diào)其他優(yōu)勢，或者當(dāng)制造工藝有所改進時，如何盡快將這些信息傳達(dá)給模型以扭轉(zhuǎn)認(rèn)知。他們幫助品牌客戶將這些洞察應(yīng)用到社交影響者團隊、公關(guān)簡報的制定，以及基于不同功能特性的不同信息傳達(dá)策略中。這種方法讓品牌能夠在AI模型可移動的情況下——特別是當(dāng)模型在某個領(lǐng)域沒有深入內(nèi)容時——制定針對性的策略來影響AI的認(rèn)知。

從數(shù)據(jù)驅(qū)動廣告到數(shù)據(jù)驅(qū)動傳播的轉(zhuǎn)變

我認(rèn)為Evertune代表了營銷思維的一個重要轉(zhuǎn)變。在Brian的前一個工作環(huán)境Trade Desk，一切都是關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動的廣告投放，使用cookies和ID以及各種數(shù)據(jù)來確定向什么用戶投放什么廣告、傳達(dá)什么信息。而在Evertune，他們思考的是數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳播、數(shù)據(jù)驅(qū)動的公關(guān)、數(shù)據(jù)驅(qū)動的內(nèi)容。要談?wù)撌裁床拍茏詈玫赜绊慉I模型？這讓內(nèi)容和公關(guān)團隊走向了一個全新的方向。

這種轉(zhuǎn)變的核心在于理解AI模型偏好權(quán)威內(nèi)容。這意味著公關(guān)內(nèi)容、合作伙伴、聯(lián)盟、影響者比以往任何時候都更重要。實際上，它們對AI模型的影響力甚至比品牌自己的官網(wǎng)還要大。Evertune幫助很多品牌解決的一個關(guān)鍵問題是如何簡單地表達(dá)信息。AI模型在處理復(fù)雜的品牌架構(gòu)、產(chǎn)品層級、姊妹品牌或母品牌時會遇到困難，特別是在品牌重塑時。

我注意到一個有趣的現(xiàn)象：大語言模型需要時間來重新訓(xùn)練，理解品牌過去叫X現(xiàn)在叫Y。這讓品牌重塑變得比以前更加風(fēng)險重重。如果你建立了大量關(guān)于舊品牌名稱的正面聯(lián)想，當(dāng)你更換品牌名稱時，這些聯(lián)想也會消失。比如雪佛蘭如果與馬力、牽引能力、Silverado皮卡等描述詞相關(guān)聯(lián)，一旦放棄品牌名稱，這些聯(lián)想也會消失。

我覺得最有價值的是，Evertune將AI模型視為一個需要觸達(dá)的新受眾。這是一種新的參與者，非常強大，會影響很多其他人，而且這些模型以不同的方式學(xué)習(xí)。一個簡單的例子是，很多客戶在網(wǎng)站上有不同的圖形、信息圖表來描述他們的產(chǎn)品與競爭對手的對比，但模型很難讀取這些圖形，所以有時品牌需要將這些轉(zhuǎn)換為文本或提供簡單的解釋或FAQ來談?wù)撈洚a(chǎn)品。模型希望獲得關(guān)于品牌、產(chǎn)品、公司的盡可能多的信息，以消費者可能提出的任何問題。

AI Commerce的到來將重塑購買決策

我觀察到一個令人興奮又令人擔(dān)憂的趨勢：AI搜索正在向AI商務(wù)發(fā)展。ChatGPT在過去幾周內(nèi)已經(jīng)提供了直接從其界面購買產(chǎn)品的功能，Perplexity也在做同樣的事情，他們已經(jīng)與Shopify和PayPal集成。這意味著銷售漏斗正在壓縮，從研究產(chǎn)品、比較型號到實際購買，都可以在一個地方完成。用戶的客戶旅程正在從學(xué)習(xí)品牌、去互聯(lián)網(wǎng)的其他地方研究、再回來的循環(huán)，迅速壓縮為在AI模型內(nèi)完成更多操作。

更重要的是，AI agent開始代表用戶做出購買決策。想象一下，你的AI個人助手可以訪問你的聯(lián)系人信息，轉(zhuǎn)發(fā)一些你喜歡的食譜，然后去Instacart、Fresh Direct或Kroger等購物平臺為你建立購物清單并將所有商品添加到購物車中。這不是概念驗證，這是今天就存在的現(xiàn)實。Brian的聯(lián)合創(chuàng)始人上周告訴他，他正在使用AI agent將雜貨添加到購物車中，這讓Brian覺得很神奇，他也要開始這樣做。雖然人們經(jīng)常談?wù)摗盇I agent”，但我發(fā)現(xiàn)普通人并不知道這意味著什么，這聽起來像是B2B超級碗廣告中的企業(yè)術(shù)語。但如果你不稱其為AI agent，而是說這是一個AI個人助手，想象你有一個AI個人助手，你可以轉(zhuǎn)發(fā)幾個你喜歡的食譜給它，然后你的AI個人助手會去購物平臺為你建立購物清單并將所有物品放入購物車，這對消費者來說有實際價值，非常具體。

我認(rèn)為這對營銷人員來說是巨大的變化。我們經(jīng)常告訴品牌，當(dāng)有人尋找你的品牌時，是否被推薦很重要，這確實重要。但更重要的是AI agent或助手做出購買決策的那一刻，這變得生死攸關(guān)。如果AI在選擇超市貨架上的哪些品牌放入購物車，對于像通用磨坊這樣的公司，這不再是”很好擁有”的功能，而是真正影響購買行為的關(guān)鍵因素。我認(rèn)為這比人們想象的來得更快。Evertune在B2B領(lǐng)域也看到了這種趨勢，一些客戶正在處理使用AI完成的RFP（需求建議書），AI agent會從許多公司收集信息，為他們正在尋找的任何類型的軟件工具整合RFP。

Stempeck在訪談中提到，他們已經(jīng)在B2B領(lǐng)域看到了這種趨勢。一些客戶正在處理使用AI完成的RFP（需求建議書），AI agent會從許多公司收集信息，為他們正在尋找的任何類型的軟件工具整合RFP。這不僅僅關(guān)乎SEO或搜索結(jié)果，理解AI將對業(yè)務(wù)產(chǎn)生比單純搜索排名大得多的影響。他們在旅游和酒店業(yè)也看到了這種應(yīng)用——人們使用AI模型研究航班和酒店，AI模型在旅游規(guī)劃方面表現(xiàn)出色。如果你要在邁阿密待48小時，告訴AI你要去哪里、推薦什么酒店，如果你不在那個推薦流中，這就會變得非常有問題。

我特別贊同Stempeck對于AI agent營銷策略的觀點。他認(rèn)為那些聲稱將自動化所有廣告創(chuàng)意的想法是荒謬的，因為在每個行業(yè)都有贏家和輸家。任何公司都不可能說”用我們的技術(shù)，每個人都會贏”，這就像股票經(jīng)紀(jì)公司說”用我們的服務(wù)，每個人都能賺錢”一樣不現(xiàn)實。但AI和其他技術(shù)公司可以提供關(guān)于創(chuàng)意應(yīng)該說什么的洞察，這才是真正的價值所在。我們在程序化廣告領(lǐng)域已經(jīng)經(jīng)歷過這種情況，V1版本是動態(tài)創(chuàng)意——你在Zappos上看過這雙鞋，當(dāng)你在互聯(lián)網(wǎng)上瀏覽時就會看到這雙鞋的定向廣告。但現(xiàn)在有了新一代的創(chuàng)意，可以增強并告訴你哪些主題領(lǐng)域?qū)οM者和AI模型真正重要，你的品牌與類別中其他品牌相比如何，你的優(yōu)勢和劣勢是什么。他們可以提供很多工具來構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)意，目前主要在內(nèi)容空間中這樣做，以構(gòu)建文章、公關(guān)和傳播內(nèi)容，但他們已經(jīng)有客戶開始將這些推向創(chuàng)意領(lǐng)域。

品牌安全和質(zhì)量控制的新挑戰(zhàn)

在AI環(huán)境中，品牌面臨著全新的安全和質(zhì)量控制挑戰(zhàn)。我發(fā)現(xiàn)Evertune在處理這些問題時采用了很務(wù)實的方法。由于他們每次提示模型時會問大約10萬個問題，在這種規(guī)模下，偶爾的幻覺現(xiàn)象在邊緣情況下會出現(xiàn)，但大規(guī)模來看，通常會得到正確的信息。

我注意到一個有趣的模式：AI模型不會每天、每周甚至每月刷新數(shù)據(jù)，而是每幾個月更新一次，因此你可能會看到模型引用過時信息的情況。它們會用搜索數(shù)據(jù)來補充，以提供兩者的最佳結(jié)合。但經(jīng)常會出現(xiàn)這樣的模式：一家公司兩年前收購了一個品牌，但模型有大量過去的數(shù)據(jù)將這兩個品牌視為獨立品牌，因此即使到今天，它們?nèi)詴^續(xù)引用現(xiàn)在已經(jīng)不存在的品牌名稱。

更大的問題是”空白區(qū)域”，即模型不了解某個主題領(lǐng)域或品牌阻止模型了解該主題領(lǐng)域。Evertune與客戶討論的第一件事通常是：”你是否允許AI閱讀你的網(wǎng)站？”在許多情況下，品牌不允許或阻止某些頁面被訪問，而他們甚至不知道自己在這樣做。這在Google搜索早期也發(fā)生過，需要允許爬蟲讀取信息。

我覺得特別重要的是，很多好內(nèi)容被隱藏在付費墻后（如果你是發(fā)布商，有正當(dāng)理由將其分離并與AI模型達(dá)成協(xié)議），或者如果你是品牌，內(nèi)容可能被隱藏在登錄或某種注冊表單后面。比如B2B公司，如果你想下載白皮書，AI模型不會登錄并下載白皮書，那么如何讓這些內(nèi)容傳達(dá)給模型，盡可能讓它了解你的品牌？這是品牌現(xiàn)在面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。

我對AI營銷未來的思考

我相信我們正處在一個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點。未來幾年，AI模型將成為影響消費者購買決策的最大單一因素。當(dāng)有人進入AI模型詢問”我應(yīng)該買本田CR-V還是豐田RAV4？”或”我應(yīng)該買Bose音箱還是JBL？”或”我應(yīng)該買Geico保險還是State Farm？”時，模型會給出非常智能、全面、可信的觀點。而且隨著使用次數(shù)增加，它對你了解得越多，就會為你的用例定制結(jié)果。

我認(rèn)為在某些情況下，模型將停止詢問并開始執(zhí)行。如果它們要去購物網(wǎng)站，將產(chǎn)品放入你的購物車，并為你完成購買。在未來幾年內(nèi)，比人們意識到的要快，AI模型將成為像今天社交媒體一樣大的營銷渠道。我堅信這就是我們正在走向的未來。

從技術(shù)角度看，我對Evertune團隊的執(zhí)行能力印象深刻。他們具備了Trade Desk時期培養(yǎng)的敏捷性，能夠快速響應(yīng)AI領(lǐng)域的變化。比如當(dāng)DeepSeek作為低成本大語言模型出現(xiàn)并開始獲得消費者使用時，他們在一周內(nèi)就完成了集成，成為首批這樣做的公司之一。同樣，當(dāng)ChatGPT和Perplexity等AI模型開始提供購物功能時，他們迅速將購物分析構(gòu)建到平臺中。

我也注意到AI搜索優(yōu)化與傳統(tǒng)SEO的一個重要區(qū)別：在AI中，每個用戶得到的答案都不同，而且沒有像Google搜索結(jié)果那樣的”前10個藍(lán)色鏈接”。這意味著品牌需要確保在各種可能的個性化推薦中都能出現(xiàn)，而不僅僅是在固定位置獲得好排名。

最重要的是，我看到這種變化正在讓營銷回歸人性化的元素。AI驅(qū)動的搜索實際上讓公關(guān)重新成為核心驅(qū)動力，因為AI模型偏好權(quán)威的、有深度專業(yè)知識的人類生成內(nèi)容。Reddit等用戶論壇成為重要的信息源，因為AI模型喜歡明確的、有專業(yè)深度的人類生成內(nèi)容。這是一個有趣的雙重性：通過增加AI，我們實際上將很多人性化元素折疊回高性能在線品牌的必勝組件中。

我相信像Evertune這樣的公司正在為這個新時代構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施。他們的1500萬美元融資只是開始，隨著技術(shù)成熟和更多成功案例的出現(xiàn)，我們將看到更多資本涌入這個領(lǐng)域。品牌營銷的未來不是被AI取代，而是學(xué)會與AI協(xié)作，確保在這個新的發(fā)現(xiàn)和決策環(huán)境中保持相關(guān)性和影響力。

本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【深思圈】，微信公眾號：【深思圈】，原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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