AI可见性时代：我最近的八个观察

AI可见性营销（AI Visibility Marketing）还处在一个很早期的阶段。与SEO相比，它最大的不同在于，我们几乎无法看到模型内部究竟如何做出判断。方法论还远没有成熟，很多经验都来自不断验证、不断推翻。

过去一段时间，在与客户合作、持续测试国内外不同模型的过程中，我越来越倾向于下面几个判断。

1. 与其追求更多节点，不如先拥有一个真正重要的节点

很多人一提到AI可见性，就开始思考应该发多少内容、覆盖多少平台。

但至少目前，我看到的情况并不是这样。

一个真正高可信度的节点，往往比十几个信号较弱的节点更有价值。

这里所说的节点，并不是网站，而是AI能够识别和验证的可信来源，例如权威媒体、官方机构、学术平台、企业官网，或其他具有较高可信度的公开信息源。

遗憾的是，由于模型仍然高度黑盒，我们几乎不知道这些节点究竟占多大的权重，也不知道不同模型之间如何计算它们的关系。

因此，今天谈AI可见性的方法论，很多时候仍然只能建立在观察，而不是公式之上。

2. Web4 对 Web2，并不友好

如果说过去二十年的互联网属于内容分发，那么AI时代更像是在重新组织知识。

这意味着，很多过去有效的方法正在发生变化。

例如，自媒体的重要性未必会消失，但它在AI中的权重，可能不再像面对真人用户时那么突出。相反，那些能够被多个可信来源交叉验证的信息，会越来越容易进入模型的回答。

这也是为什么我越来越重视PR，而不是把PR理解成单纯的媒体曝光。

未来的PR，更像是在不同可信节点中持续讲述同一套故事，让这些节点之间形成稳定的一致性。

Google 的 Query Fan-out 等技术也说明了这一趋势。模型越来越倾向于把一个复杂问题拆解成多个子问题，再从不同来源组合答案。这提高了覆盖能力，也让AI越来越依赖节点之间的关系，而不是单一网页本身。

与此同时，越来越多网站已经开始感受到来自AI摘要和零点击搜索带来的访问量下降。这可能只是开始。

3. AI看的互联网，终究和人看的互联网不同

很多人担心，以后网站是不是就没有价值了。

我并不这么认为。

人依然需要界面，需要体验，需要品牌，也需要内容本身。

但AI消费互联网的方式，和人并不相同。

Agent不会因为页面设计漂亮而停留，也不会因为动画精美而提高转化率。它更关注数据是否结构化、信息是否完整、接口是否稳定，以及能否快速完成任务。

所以，CLI并不会取代UX。

真正发生变化的是，我们未来可能需要同时面对两种消费者：一个是人，一个是Agent。

他们阅读互联网的方式，本来就不会一样。

4. AIGC正在改变内容供需关系

过去几年，我们一直讨论如何提高内容生产效率。

但现在，一个新的问题开始出现：

当内容几乎可以无限生成时，真正稀缺的是什么？

答案未必还是内容。

AI本身并不会因为互联网上多了一百万篇同质化文章，就变得更聪明。

用户也不会因为内容越来越多，而拥有更多时间去消费。

内容供给正在接近无限，而注意力始终有限。

未来真正稀缺的，也许不是生成能力，而是可信度、原创观察，以及那些能够被持续引用和验证的信息。

5. 中国营销行业，还是那个熟悉的样子

这一点反而让我觉得有些有趣。

从SEO，到公众号，到短视频，到私域，再到今天的AI可见性。

每一次技术变化，都伴随着新的课程、新的方法论，以及新的焦虑。

行业总会迅速创造出新的概念，也总会有人迫不及待地开始售卖答案。

这种现象并不会因为AI而消失。

从某种意义上说，这反而是这个充满不确定性的时代里，为数不多的确定性。

6. AI购物不会只是"把广告搬进聊天框"

最近不少国内模型已经开始尝试商品推荐、品牌植入，甚至付费展示。

但至少目前，这些产品更像是在原有广告体系上增加了一个AI入口，而不是重新设计整个购物过程。

真正的AI购物，应该更"无感"。

用户甚至未必意识到自己进入了购物流程，而Agent已经完成了筛选、比较、决策和支付。

如果AI只是把广告换一种形式展示，那么它更像是效率工具，而不是商业模式的革命。

7. 新的基础设施还没有真正出现

过去二十年，不同互联网平台分别积累了不同的数据资产。

有人拥有搜索，有人拥有社交，有人拥有电商，有人拥有支付。

但进入AI时代之后，这些优势并没有自动转化为新的基础设施优势。

至少目前来看，没有任何一家平台真正完成了对整个AI生态的整合。

因此，新的机会依然存在。

不过，这种机会更可能出现在垂直领域，而不是再次诞生一个试图挑战所有平台的"超级入口"。

8. 不要把自己的命运完全建立在别人的模型之上

这是我越来越强烈的一种感受。

今天很多AI创业公司，本质上是在现有LLM能力之上构建产品。

这种方式当然能够快速验证市场。

但与此同时，也意味着平台能力一旦开放、价格调整，甚至接口策略发生变化，产品本身就可能迅速失去差异化。

真正长期的竞争力，依然来自数据、品牌、渠道、客户关系，以及那些不容易被基础模型直接替代的能力。

站在巨人的肩膀上没有问题。

真正需要思考的是，当巨人继续长高的时候，你还能不能站得稳。

写在最后

我越来越觉得，我们今天讨论AI可见性，真正值得关注的并不是某一种优化技巧，也不是某一个平台的新规则。

更大的变化，是互联网正在经历一次价值排序的重构。

过去，我们优化的是网页、关键词和流量。

今天，我们开始优化节点、可信度，以及AI如何理解这些节点之间的关系。

至于这一切最终会演化成什么样，没有人知道。

但至少现在，我愿意把这些记录下来。因为很多真正重要的方法论，往往不是诞生于行业已经成熟的时候，而是在所有人都还没有答案的时候。