AI 搜索时代，品牌如何真正被消费者“看见”？

AI 正在重塑消费者发现产品、比较品牌并做出购买决策的方式。过去，品牌争夺的是搜索结果页上的排名；如今，它们需要思考一个新问题：当消费者向 AI 助手询问“我该买什么”“哪个品牌更适合我”时，自己的品牌是否会被看见、被理解，并被准确推荐？

在 Tyroo|CJ 看来，AI 可见性并不只是一个新的营销指标，而是品牌、媒体伙伴和消费者之间价值关系的重新连接。通过更高质量的内容、更可信的媒体伙伴合作，以及可衡量的优化方法，品牌不仅能提升在 AI 搜索中的呈现机会，也能为消费者提供更准确、更有帮助的决策支持。这正是 AI 发现时代，联盟营销需要回答的新命题。

关于 AI 在营销领域的讨论，正在变得更加成熟。一开始，AI 更多是被零散地应用在搜索、内容生产、流程自动化等具体场景中。如今，行业已经逐渐形成更清晰的共识：AI 正在影响商业生态中的每一个参与者，包括品牌、代理商、媒体、创作者，以及他们共同服务的消费者。

更具前瞻性的企业，已经开始构建一套完整的 360 度 AI 战略。它们不再只关注某一个单点应用，而是将 AI 驱动的发现机制，与优化、反欺诈、预测分析和运营智能连接起来，贯穿整个合作伙伴营销生命周期。

这样的视角非常重要。它可以帮助企业避免早期营销技术浪潮中常见的“隧道视野”：只把 AI 投资看作内部提效工具，例如自动化流程、降低成本、提升团队效率。这些价值当然真实存在。但在效果营销领域，AI 带来的最关键变化，并不只发生在企业内部。真正的变化，发生在消费者提出问题并获得答案的那一刻。

以消费者为中心

在所有的 360 度模型中，我们都很容易把所有参与方都视为同等重要。但事实上，消费者才是整个生态运转的核心：

• 广告主希望触达消费者。
• 媒体希望告知并吸引消费者。
• 创作者希望启发消费者。
• 营销服务代理商则负责连接各方，更好地满足消费者需求。

当消费者能在合适的时间，通过可信赖的推荐找到合适的产品时，生态中的每一方都会受益。反过来，如果消费者无法获得理想体验，整个生态的表现也会受到影响。这并不是一个抽象理念，而是会直接影响行业如何理解和应用 AI 的现实问题。

既然 AI 正在重塑人们发现产品、比较选择并做出购买决策的方式，那么消费者体验的质量，就应该成为评估每一项 AI 投资的首要标准。消费者并不关心你的归因模型，也不关心你的合作伙伴招募策略。他们真正关心的是：能不能找到合适的产品，能不能获得可信的信息，以及能不能在没有不必要阻碍的情况下完成购买。

三种购买路径

消费者发现产品的方式，从来都不是单一的。而今天，这一路径正在进一步分化为三种主要模式。

第一种，是传统的品牌主导型路径。消费者看到广告，访问品牌网站，阅读评论，然后完成购买。这一路径仍然占据商业活动中的重要份额，也不会消失。但它在整体发现行为中的占比，已经不再持续增长。

第二种，是社交主导型路径。消费者通过短视频、创作者内容和社交电商平台接触产品。TikTok Shop、Instagram 和 YouTube 等平台，已经让“内容中发现、内容中购买”成为一种主流购物行为。产品被直接嵌入内容流中，从认知到交易之间的路径被大幅缩短。

第三种，也是增长最快的一种，是 AI 主导型路径。越来越多消费者正在向 ChatGPT、Perplexity、Gemini、AI Overviews、Claude、Copilot 以及其他 AI 助手询问产品推荐、品牌对比和购买建议。而搜索结果的采用率相当可观。

根据 Affiliate Summit 的一项研究，在过去六个月内，已有 74% 的美国消费者使用过 AI 工具来辅助购物、寻找产品或选择品牌。增长趋势仍在继续。Bain 在 2025 年的报告中指出，如今约 60% 的搜索，会在用户未继续跳转前就结束。这些并不是对未来的预测，而是正在发生的现实。

AI 可见性：不只是营销问题，更是消费者问题

当消费者向 AI 助手寻求产品推荐时，答案的质量取决于 AI 能找到什么样的信息内容。大语言模型并不会凭空生成产品知识。它们会综合网络上的信息，尤其依赖媒体内容、编辑评测、对比文章、创作者推荐、论坛讨论等内容来源。内容生态越优质，消费者获得的体验就越好。这也正是 AI 可见性分析变得至关重要的原因。

如果一个品牌没有出现在大语言模型所参考的内容中，那么即便它可能是消费者的最佳选择，也很难出现在 AI 生成的推荐结果里。

AI 可见性衡量的作用，能够弥合这一差距。它可以帮助品牌了解自己在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、AI Overviews 等主流 AI 平台中的呈现情况。更重要的是，它还能帮助品牌发现自己在哪些场景中“没有被看见”。

媒体伙伴的关键作用

这正是联盟营销渠道在 AI 主导型商业中展现独特价值的地方。大语言模型并不只依赖品牌官网来生成推荐结果。它们还会从可信的第三方内容网络中获取信息，而这正是联盟媒体和创作者长期擅长生产的内容类型，包括产品评测、对比指南、购买建议、FAQ 内容和专家分析。

这些内容一直是联盟营销模式的核心。不同的是，如今它们开始承担新的双重作用。一方面，它们继续帮助消费者做出购买决策；另一方面，它们也正在影响 AI 系统如何理解、引用和推荐品牌。这创造了一种强有力的价值一致性。

当联盟媒体创作高质量、真实、结构清晰的内容时，消费者不仅可以直接获得更好的信息，也能通过 AI 获得更优质的答案。品牌可以在 AI 发现层中获得更准确的呈现，而媒体也能因其创造的价值获得更可衡量的认可。过去的挑战在于，如何衡量并优化这一循环。而这正是一套完整的 AI 可见性与优化方法需要解决的问题。

AI 可见性与优化的最佳实践

有效的 AI 可见性与优化，通常遵循一个从衡量到行动，再到验证影响的四阶段方法。

第一步：发现并建立基准

品牌首先需要了解自己当前在 AI 环境中的呈现情况。这意味着要分析品牌在主要大语言模型中的引用情况，识别热门提示词和竞争重叠，并建立一个能够揭示可见性缺口的基准。如果没有这个基础，优化就只能停留在猜测层面。

第二步：制定面向 AI 优化的内容策略

发现阶段获得的洞察，应当进一步转化为内容和合作伙伴策略。这包括围绕热门提示词建立内容主题，对 FAQ 和高意图内容应用生成式引擎优化，即 GEO，并根据媒体影响大语言模型结果的能力来确定优先级。

GEO 是一项正在兴起的实践，核心是通过结构清晰、信息准确的内容，让 AI 系统能够更好地发现、理解和引用相关信息。这并不是“操纵系统”，而是确保当消费者真正需要某类产品或服务时，品牌能够被准确呈现。

第三步：在重点媒体伙伴中激活执行

执行阶段包括与头部媒体开展付费内容合作，推动 FAQ 和内容更新，并在统一框架下跟踪交付与花费。一个成熟方法的关键差异在于，它不仅能够识别现有媒体合作关系在哪些方面推动了 AI 可见性，也能指出哪些新的合作伙伴关系可以帮助品牌补足缺口。这是一种真正可执行的智能洞察。它不只告诉品牌什么正在奏效，也告诉品牌下一步应该做什么。

第四步：衡量提升并验证影响

最后，品牌必须量化可见性的提升，并将其与绩效结果联系起来。这意味着要比较投放前后在引用、提示词和排名方面的 AI 可见性变化，并将这些提升与联盟营销 KPI 相关联，例如流量、转化和收入。最终，一个闭环由此形成：洞察驱动行动，行动提升可见性，可见性带来可衡量的业务结果，并同时服务于品牌、媒体和消费者。

面向 AI 发现时代的托管式解决方案

CJ 已经将这个四阶段方法整合进其 AI 可见性与优化解决方案中，为联盟营销行业带来一套全托管、端到端的服务。该方法结合了 CJ 专有的确定性 AI 可见性衡量技术，以及来自多家领先第三方优化解决方案的洞察与数据，帮助广告主全面了解品牌在主流大语言模型中的呈现情况。更关键的是，它还能识别哪些媒体和内容正在推动这些结果。

与其他解决方案相比，CJ 的差异化优势在于“行动导向”。它为弥合“可见性洞察”与“绩效影响”之间的差距而打造，并不只是报告品牌的可见性表现，而是进一步识别能够改善可见性的媒体关系和内容投资，并通过实际营销活动推动结果发生。

Santi Pierini

CJ 首席执行官

生成式引擎优化可以帮助品牌出现在真正重要的时刻，触达那些可能永远不会访问品牌网站、也不会进行传统搜索查询，但正在主动寻找相关产品或服务的人群。

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