你知道怎么用AI做营销吗？
引言 ：
在生成式人工智能（Generative AI）时代，营销的战场已经发生了根本性转变。用户不再是滚动浏览长长的搜索结果列表，而是越来越多地从AI那里获得“直接、合成的答案” 。要在这场新战役中获胜，营销人员必须从根本上理解AI的“思考”方式。这一切的核心，本文章将会以尽量通俗的语言去解释AI思考逻辑，并且力求可落地的AI营销方案。
想要理解当今的AI就必须得理解2017年提出的AI核心文章《Attention Is All You Need》
《Attention Is All You Need》这篇文章两个核心的观点：“注意力机制”以及引出的“transform架构”。
这篇文章我们主要来科普“注意力机制”
一．注意力机制的核心逻辑
传统的cnn（卷积神经网络）以及rnn（循环神经网络）模型，他们会把这本书整本读完，然后总结出你需求的答案，但是由于记忆会遗忘，当它读到可能最后一章的时候，它可能已经忘记第一章的内容了，所以它需要重复学习（不断的读这本书）直到可以回答你的问题，这套算法需要耗费大量的性能和资源，因为每一个问题AI都需要完整学习。
注意力机制：但是使用了“注意力机制”的AI的，他遇到了同样一个问题，他会像人一样分配注意力，第一步理解“青年时期”“核心”“事件”这样的词语（Q），第二步自己被训练知识以及文本中要到标签（K），比如青年时期可能指20-30岁，那文章中出现20-30岁这个关键词的部分就会被AI投以更多的注意力，最后才通过它在文本中找到的内容（V）进行汇总，得出答案，具体公式如下。
其中Q为（查询词） K为（查询目标的标签） V（查询目标的值）。
AI的具体工作内容为，提炼你问题中的信息，并且将每一个问题的Q（查询值）和K进行阶乘，最后在乘V。那其实我们会发现，只要对于做AI SEO的企业来说，网站的K值（标签）决定了AI是否能找到你，V值决定了AI输出的内容。
举个例子，如果你提问 “最好的洗衣粉品牌“
AI的思考问题逻辑：
假设你的研究助手（模型）面前有 4 份资料（数据）。
1. 定义 Q、K、V
首先，我们来定义这个场景中的 Q、K、V：
Q (Query - 查询):
就是你提出的“问题”。
Q = “最好的洗衣粉品牌是什么？”
目标： 找到“最好”、“洗衣粉”相关的信息。
K (Keys - 键):
这是 4 份资料的“标题”或“摘要”。AI会用它来快速判断资料是否相关。
K1: "A 品牌洗衣粉的促销活动"
K2: "B 品牌洗衣液的深度去污测评"
K3: "C 品牌洗洁精（洗碗用的）用户评价"
K4: "D 品牌洗衣粉的成分党分析"
V (Values - 值):
这是 4 份资料的“详细内容”。
V1: "内容：A 品牌洗衣粉本周买一送一..."
V2: "内容：B 品牌在油渍和咖啡渍上去除效果排名第一..."
V3: "内容：C 品牌洗碗不伤手..."
V4: "内容：D 品牌不含荧光剂，适合敏感肌..."
2. 注意力机制的工作流程
现在，助手开始工作了：
步骤 1：计算相关性 (Q vs K)
助手拿着你的问题 Q (“最好的洗衣粉”)，去和所有资料的标题 (K) 逐个对比，计算“相关度分数”：
Q vs K1 (促销): "洗衣粉"相关，但"促销"不等于"最好"。 (相关度: 中，例如 50 分)
Q vs K2 (去污测评): "洗衣粉"（洗衣液）相关，"测评"和"最好"高度相关。 (相关度: 高，例如 90 分)
Q vs K3 (洗洁精): 完全不相关（这是洗碗的）。 (相关度: 极低，例如 5 分)
Q vs K4 (成分分析): "洗衣粉"相关，"成分"也和"最好"有关（从安全角度）。 (相关度: 较高，例如 70 分)
步骤 2：分配注意力权重 (Softmax)
助手根据上面的分数，来分配它的“注意力精力”（总和为 100%）。它会把绝大部分精力放在分数最高的地方：
K2 (测评): 分配 60% 的注意力
K4 (成分): 分配 30% 的注意力
K1 (促销): 分配 10% 的注意力
K3 (洗洁精): 分配 0% 的注意力
步骤 3：加权获取信息 (Weights x V)
现在，助手根据分配好的“注意力权重”，去阅读资料的详细内容 (V)：
最终答案 = (60% × V2) + (30% × V4) + (10% × V1) + (0% × V3)
结果： 助手最终给你的“答案”是一个融合后的概要。
它不会只告诉你 B 品牌（V2），也不会只告诉你 D 品牌（V4）。它会综合这些信息，生成一个更丰富的输出，例如：
“根据测评（V2），B 品牌在去污力上表现最好；同时，从成分（V4）来看，D 品牌对敏感肌很友好。A 品牌目前有促销（V1），而 C 品牌是洗洁精，与您的问题无关（V3）。”
所以我们很容易发现 “标签”+“详细内容”，是AI搜索引擎中最重要的重点，当然现实的算法会更加的复杂，现在的AI模型会把文字分为512维度的向量，你的K越靠近提问的Q，则会被大模型分配更多的注意力，那对于企业来说，设置网站能被AI读取的label，成为了你AI营销的生死线，如何更好的提炼Label（K）和你目标用户问题Q更接近，直接决定了你的企业能否被AI接纳。如何提供吸引用户的V，是实际销售转化的核心。
二．企业如何落地AI营销
基础原理：
消费者画像 (Persona) 升级了： 过去我们只关心他们搜什么“关键词”（比如“洗衣粉”）。现在，我们必须关心他们“如何提问”（Q），以及这个问题背后的“意图”（Intent）。
K (Key) 的重要性： 您的网站必须拥有能够与这些“提问” (Q) 相匹配的“索引/标签” (K)。这就是为什么“主题”、“标题”和“摘要”如此重要。
V (Value) 的重要性： 即便 AI 通过 K 找到了你，如果你的“内容” (V)不能真正满足用户的“查询” (Q)，用户会立刻跳出。AI 会监测到这个行为（比如“跳出率高”、“停留时间短”），并判断你的 V 是低质量的，最终不再给你分配注意力（即降低排名）。
具体操作：我们还是以“最好的洗衣粉品牌“为例
步骤一：深度挖掘 "Q" (消费者查询意图)
您的目标是预测和覆盖消费者会如何提问。
工具：使用 AnswerThePublic、AlsoAsked.com 这样的工具，输入您的核心词（如“洗衣粉”），它会生成数百个用户真实在问的“Wh-”问题（什么、为什么、如何、哪里）。密切关注谷歌搜索结果中的 “People Also Ask”（其他人还在问） 模块。
方法：
从关键词转向问题：
旧： “最好的洗衣粉”
新： “对敏感肌最友好的洗衣粉是什么？”、“如何去除白衬衫上的咖啡渍？”、“洗衣粉和洗衣液哪个好？”
建立“意图画像”：
信息意图 (Informational)： “洗衣粉的成分有哪些？”
商业意图 (Commercial)： “A 品牌 vs B 品牌洗衣粉测评”
交易意图 (Transactional)： “购买 A 品牌洗衣粉折扣”
步骤二：战略性地部署 "K" (构建网站的“语义索引”)
您的目标是向 AI (谷歌) 证明，在“洗衣粉”这个大主题上，您是权威。您不能只写一篇文章，您需要构建一个“主题集群”（Topic Cluster）。
1. 建立“支柱页面” (Pillar Page)：
这是一个关于“洗衣粉”的终极指南，内容非常长、非常全面。
K (标签) 示例： <h1>洗衣粉终极选购指南：成分、品牌、去污力全解析</h1>
2. 建立“集群页面” (Cluster Pages)：
这些是围绕“支柱”的子页面，专门回答您在步骤一中找到的具体问题 (Q)。
K (标签) 示例：
<h2>文章1：2025 年 5 款最佳敏感肌洗衣粉测评</h2>
<h2>文章2：[操作指南] 如何彻底清除 5 种顽固污渍</h2>
<h2>文章3：洗衣粉 vs 洗衣液：科学选择指南</h2>
3. 内部链接 (Internal Linking)：
关键一步： 将所有“集群页面” (K1, K2, K3...) 都链接回“支柱页面”(K-Pillar)。
作用： 这在向 AI 宣告：“我不仅有关于‘敏感肌洗衣粉’(K1) 的内容，我还有关于这个主题的完整知识网络。我是一个专家。”
4. 使用“结构化数据” (Schema Markup)：
这是一种代码，用来“明确地”告诉 AI 你的内容是什么。
示例： 告诉 AI “这是一篇 FAQ”、“这是一篇测评”、“这是一个产品”。这等于给 AI 提供了最清晰的 K (标签)，让它匹配 Q 时毫不费力。
步骤三：提供高匹配度的 "V" (创造无法拒绝的“内容价值”)
您的目标是让用户在访问您的页面 (V) 后，感到“问题被彻底解决了”。
1. 直接回答问题 (Answer First)：
在文章开头（V 的顶部），就直接回答用户的“查询” (Q)。不要让用户滚动半天才找到答案。
2. 内容必须超越“K” (标签)：
如果 K (标题) 承诺了“最佳测评”，那么 V (内容) 就必须包含真实的对比图、成分分析、优缺点列表。
如果 K 是“如何...”，V 就必须是清晰的步骤、最好配上视频或图片。
3.满足 E-E-A-T 标准：
这是谷歌 AI 用来判断 V 质量的核心标准：
E (Experience): 您是否真的使用过？（比如包含真实的洗衣前后对比图）
E (Expertise): 您是否是专家？（比如引用化学成分分析）
A (Authoritativeness): 您是否权威？（比如有洗衣专家或机构背书）
T (Trustworthiness): 您是否可信？（比如网站有 HTTPS，清晰的“关于我们”）
4. 优化“阅读体验”：
高质量的 V 意味着易于阅读。使用加粗、项目符号、短段落和清晰的排版。AI 越来越能理解“糟糕排版”导致的“高跳出率”。
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