Hello 大家好，我是 Simon！
8 月底，我受邀参加 Partnerboost Evolve 2026 圆桌论坛，主题为《如何将 AI 应用到站外营销》。鉴于现场时间有限且表述偏即兴，特将核心观点整理成文，以便大家更清晰地理解。
一、AI 解决的痛点与实际局限
AI 的本质是工具，核心价值在于提升效率。它擅长处理逻辑清晰但人工耗时费力的任务，如数据分析、内容总结、文章撰写、图片生成、工作流梳理及数据看板搭建等。
然而，在强创意领域（如视频创作），目前 AI 仍显弱势。相较于文字内容，AI 生成视频的满意度较低，往往需要大量“抽卡”式的反复尝试。下方视频即为 AI 生成火柴人动画时的废片集锦，生动展示了当前的技术局限。
二、利用 AI 挖掘高潜力创作者
在预算有限的现实下，品牌不应盲目追求昂贵的头部红人，而应聚焦于粉丝画像与品牌 ICP（理想客户_profile）高度契合的创作者。
人工分析红人粉丝画像（如粉丝数量、性别、地域、互动内容类型、互动方式及评论情感）耗时巨大。借助 API 加持的 AI 工具，可高效完成上述数据挖掘，精准定位“适合而非最贵”的优质创作者。
相关实操演示可参考视频：如何使用 AI 来抓取红人数据？
三、GEO 与 SEO 的差异及内容适配策略
GEO（生成式引擎优化）并非全新事物，而是 AIGC 变量下“全渠道整合营销”的新称谓。SEO 是与 GEO 关联最紧密的渠道，从站内视角看，GEO 可视为 SEO 的进化版，底层逻辑大多复用。
但受 AI 节省 Token 及爬虫机制影响，GEO 在关键词策略和内容结构上存在显著差异，核心在于 AI 如何抓取、理解及呈现内容：
- 内容抓取：AI 爬虫无法渲染 JavaScript，应避免客户端渲染内容，切勿在 robots.txt 中禁止 AI 抓取。
- 内容策略：更侧重 Topic（主题）而非单一 Keyword（关键词）。
- 呈现方式：偏好答案前置，避免冗长铺垫。
- 代码层面：倾向结构化数据（如 JSON、Markdown），便于机器理解。
对于站外内容适配 AI 搜索，关键在于保持品牌“叙事一致性”。
四、平衡 AI 效率与博主真实人设
为避免广告感过重引发用户抵触，建议从以下两方面入手：
1. 区分素材类型
文字和图片生成已相对成熟，可在确保 HITL（人在回路）的前提下使用 AI 生成。对于视频素材，尤其是长视频，AI 应主要用于前期创意构思，而非直接替代实际制作。
2. 梳理素材产出流程
素材产出通常经历“策划 - 生产 - 检查”三步，各环节 AI 介入程度应有所不同：
- 策划环节：AI 主导方案生成，人类负责决策。
- 生产环节：AI 与人共创，比例可视情况调整。
- 检查环节：AI 辅助检查规则类问题，人类负责审美、事实判断及品牌调性等关键审核。
五、借助 AI 赋能黑五营销
针对黑五促销，可利用 AI 的数据分析能力解决“何时准备”与“做什么内容”两大核心问题。
1. 确定最佳启动时间
核心思路是利用 Google Trends 分析近五年“品类+Black Friday"的搜索热度趋势，在用户搜索意图产生前完成布局。具体步骤如下：
- 在 Google Trends 输入“品类+Black Friday"关键词；
- 选择近五年搜索热度趋势并限定目标市场；
- 导出数据并交由 AI 分析，预测用户开始关注促销的时间节点。
AI 分析得出的时间节点即为内容营销的“最晚启动时间”，确保准备工作有的放矢。
2. 规划内容选题方向
内容规划的核心是洞察用户在该阶段最关心的话题，可通过以下两种方式获取：
方式一：从用户搜索词出发
利用 SEO 工具挖掘“品类+Black Friday"相关关键词，交由 AI 分析用户意图。以"Ebike Black Friday"为例，AI 分析发现“时机对比”、“细分车型/场景”和“配件”是常被忽略但极具价值的内容方向。
方式二：从用户 VOC（声音）出发
利用谷歌搜索指令"site:reddit.com 品类+black friday"抓取 Reddit 等 UGC 平台的真实讨论帖，让 AI 提取高频话题。以 Ebike 为例，AI 从 Top 10 帖子中梳理出黑五购买的 6 个关键话题方向，为内容创作提供启发。此方法同样适用于 Quora 或其他垂直领域平台。
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