AI搜索正在让人们提出更大的问题：从关键词到"人" - 数聚梨
AI 搜索正在改变人们表达需求的方式，使他们能够提出更复杂、更具体且更具个性化的问题。对于品牌而言，这创造了一个契机，让我们能够更深入地了解客户，并针对其具体情况提供恰当的解决方案。
从关键词到更具人情味的提问
过去，搜索要求我们调整自己的表达方式，以适应搜索框的局限。我们学会了将宏大、复杂且往往高度个性化的需求，浓缩成搜索引擎能理解的寥寥数语。如今或许很难回想起来，但我们确实曾专门学习过如何进行这种“压缩”。
在 Google 出现之前，如果遇到复杂的问题，我们可能会求助于亲朋好友、去图书馆查阅资料，或者向专家请教。以规划假期为例，我们可能会坐下来与旅行社顾问沟通，详细阐述我们的真实需求。后来搜索技术普及了，我们学会了将那些复杂的需求转化为类似“特内里费岛（Tenerife）最佳亲子酒店”这样的短语。试想一下，这短短几个字遗漏了多少关键信息。
如今，我可以这样问 AI 助手：“我在特内里费岛该住哪里？我们一行两人，带着两个年幼的孩子。我想要一间酒店客房，里面要有供孩子使用的独立睡眠区，但必须在同一个套房内。餐饮质量很重要。我们会租车出行，需要有游泳池，而且儿童泳池必须是恒温的。”这是一项极其具体的需求描述。以往，我可能只会面对面或通过电话向旅行社顾问提供如此详尽的信息。即便如此，他们也未必能面面俱到地满足所有要求，因为某些信息往往难以即时获取。
AI 搜索并未让我们的需求变得更复杂，它只是赋予了我们表达这种固有复杂性的自由。或许，在经过数十年学习如何使用“搜索引擎语言”之后，我们正开始摆脱这种习惯，重新像人类一样自然地提问。我想探讨的是：品牌是否也能做到这一点？
更深入的问题揭示了人们真正关心什么
多年来，营销人员一直在谈论“一对一”的个性化服务。我们渴望深入了解每一位用户，以便向他们提供恰当的信息、产品或体验。AI 搜索正让我们离这一愿景越来越近。人们不仅能表达自己想要什么，还能说明想要它的原因。他们的处境、焦虑、动机、过往经历、优先事项以及权衡考量，都可以融入到对话之中。从行为科学的角度来看，这一点尤为引人入胜。关键词或许能揭示意图，而更充分的对话则能进一步展现该意图背后的驱动因素与潜在障碍。
过去，这种深层次的了解往往要等到客户旅程的后期——比如在与销售人员交谈时——才会显现出来；而如今，它已能成为探索过程本身的一部分。这对我们的内容策略提出了新的要求。当人们进行如此具体的搜索时，品牌必须审视自身内容是否具备足够的深度与细腻度，以解答这些问题。我们不能仅仅停留在了解用户感兴趣的大致类别上，更需要洞察这些类别背后的具体情境。传统搜索已能出色地理解我们在寻找什么，而 AI 搜索则有望理解我们真正想要实现的目标。
最大的变化或许在于我们无需再问什么
但这其中还有一层更为重要的含义：提示词（prompt）本身未必能完全表达用户的意图。当人们选定一两款AI工具并将其融入日常生活时，这些工具便能通过过往的对话积累关于用户的背景信息。它们能够了解你的习惯、偏好、决策倾向、过往的好恶，以及你曾向其透露过的各种背景情况。
试想一下，两个人向同一个AI助手询问完全相同的问题：“我该买哪款跑鞋？”假设其中一人此前曾与AI助手讨论过自己的膝盖伤势，而另一人则未曾提及。尽管两人输入的提示词可能一模一样，但AI掌握的关于用户伤势的额外背景信息，可能会导致截然不同的推荐结果。即便膝盖伤势未在提示词中明确提及，它依然可能对最终的回答产生影响。
不同平台在记忆与个性化能力方面各不相同，且具体表现取决于个人的设置与权限，因此这种情况并非适用于所有的AI搜索场景。但这一发展方向至关重要，这也是为何“助手”一词显得如此贴切的原因之一。回想一下你共事多年的那位出色的人类助手。你无需在每次对话之初都重新介绍自己、阐述关注重点或重述过往经历，因为对方早已了然于胸。随着AI技术的日益成熟，它很可能也将具备同样的认知能力。
搜索无需从零开始
随着技术的发展，我们与AI的互动方式可能会变得更加简洁高效。试想一下，你可以直接对AI助手说：“还记得我们在墨西哥住过的那家我很喜欢的酒店吗？帮我找一家特内里费岛风格类似的酒店。”
从传统的SEO角度来看，这几乎是一个毫无价值的搜索指令。“特内里费岛版本”究竟意味着什么？仅凭这些字面信息，品牌方几乎无法获取任何有效线索。然而，AI却可能掌握解读这一指令所需的背景信息——比如，它可能知道你曾经入住过哪家酒店。它知道你对那次旅行特别满意之处，因为你事后谈论过它。它了解你的常规预算、同行伙伴以及你通常看重的因素。这种“意义”存在于提示词（prompt）本身之外。这给搜索行业在处理提示词追踪的方式上带来了一个有趣的挑战。
我们是否正在把提示词变成新的关键词？
人们对提示词追踪抱有浓厚兴趣是完全可以理解的。毕竟，我们追踪关键词已经很多年了。排名曾是SEO报告、营销报告，甚至在某些企业中是董事会报告的核心组成部分。因此，我们本能地想要在AI搜索领域复制类似的机制，这合情合理。我们会提出诸如以下的问题：
当有人问这个问题时，ChatGPT会怎么回答？
我们的品牌会出现吗？
提到了哪些竞争对手？
我们被推荐的频率如何？
我并不是说不应该追踪这些指标。这样做绝对有价值。但我们需要审慎对待这些数据所传达的信息。如果两个人提出同一个问题，却因各自所处情境的不同而得到截然不同的答案，那么一个标准化的提示词只能向我们展示众多可能体验中的一种。我们需要同时关注那些被表达出来的内容，以及那些未被提及的内容。这意味着我们的视野不能局限于提示词追踪。我们自身的网站数据也能提供线索：
用户从AI平台进入了哪些页面？
什么样的内容（其具体程度不断加深）正在吸引访问？
这些数据揭示了用户可能提出了什么问题，以及我们的品牌是在何种特定情境下被呈现出来的？
提示词追踪并非毫无意义。我们只是需要调整对它能提供何种信息的预期。
“相关性”正变得因情境而异
以跑鞋为例。“最好的跑鞋”这一概念引发了一种特定的竞争。但如果人工智能（AI）知道你正在备战人生首个马拉松，膝盖曾受过伤，相比速度更看重舒适度，偏好某种特定的穿着感，且预算上限为150美元，情况会怎样？“最好”的定义瞬间就变了。针对同一个查询，不再一定只有一个标准答案。现在，针对特定个人、特定情境及特定优先级的答案，才是有意义的。这对那些真正了解受众的品牌来说，是一个巨大的机遇。
专注于细分市场（niche）变得极具威力。针对特定需求和情境创作内容，而非仅仅追逐搜索量最大的热门话题，同样行之有效。这一点不仅适用于自有网站：垂直领域的意见领袖（KOL）、专业刊物和社群，都能帮助确立你的产品或服务在特定语境下的独特相关性。其目标在于为AI提供充足的理由与证据，让它明白在何时、何种情况下，你的产品或服务是用户的最佳选择。
披着“搜索问题”外衣的商业战略机遇
面对这一切，搜索营销人员的第一反应往往是：“我们该如何让AI推荐我们的品牌？”但我认为，企业更应思考一些价值远高于此的问题，例如：
我们究竟能为哪类人群提供卓越价值？
在何种情境下，我们是最佳选择？
人们选择我们的原因有哪些，是我们自己甚至未曾意识到的？
对这些用户而言，什么至关重要，而竞争对手却未能很好地满足？
有哪些证据可以佐证这一点？
我们是否发现了某些未被满足的需求，而这些需求足以改变我们的核心价值主张？
正是在这一点上，AI搜索超越了单纯的搜索优化范畴，演变成了一个商业战略机遇。搜索营销人员向来拥有一个非凡的客户洞察来源：人们提出的各种问题。随着这些问题变得更加宏大、具体且更具人性化，由此获得的洞察也变得愈发丰富。这赋予了搜索营销人员一种契机，让他们能将所获洞察进一步应用到企业的上游战略决策中。与其仅仅思考如何优化现有的产品或服务主张，以便机器能够理解并进行推荐，不如利用搜索洞察来影响这一主张本身应如何演变。
也许我们会发现一个我们能极好地满足其需求的受众群体；也许我们会意识到，客户高度重视的内容却被埋藏在网站深处（需要点击三次才能找到）；又或许，我们会识别出一组特定的需求组合，而该品类中尚无竞争对手能妥善满足这些需求。这些并非 SEO问题，而是商业机遇。
从关键词到提示词（Prompts），再到“人”
搜索行业已投入大量精力，将关注点从关键词转向了提示词。但也许，提示词本身并非终点。答案或许很简单：在搜索领域，真正重要的是“人”。在我所在的代理机构，我们将这种方法称为“行为驱动型搜索”（behavior-led search）。因为无论技术变得多么先进，我们最大的机遇始终源于对屏幕另一端那个“人”的理解。他们想要实现什么目标？什么在驱动他们？什么让他们担忧？他们面临哪些障碍？他们在什么情况下愿意妥协，又在什么情况下绝不让步？而且，一些最有价值的洞察可能根本不来自搜索工具，而是源自企业内部的员工。
比如，每天与潜在客户沟通的销售人员；听到那些网站上未作解答、却又极其具体的问题的客服团队；以及在门店、酒店、展厅或分支机构工作、亲眼见证客户为何选择某项产品而非另一项产品的一线员工。这些知识需要回馈到搜索和营销策略中。因为随着人工智能越来越擅长理解个体，品牌也必须提升自己对这些个体的理解能力。
多年来，我们训练人们将复杂的生活浓缩进搜索框，然后围绕他们选择的词汇进行优化。如今，他们终于可以提出自己真正想问的问题了。而他们的 AI 助手，或许也能理解那些他们在对话中未曾明确表达的背景信息。对品牌而言，机遇不仅仅在于让自身出现在更多的提示词搜索结果中，更在于能够深刻理解用户，从而在关键时刻成为那个“正确的答案”。
总结：搜索的真正变量是"人"
问题变大了：AI 搜索让用户说出完整情境——意图背后的处境、动机与权衡都进入对话。
提示词不是新关键词：同一个问题在不同情境下答案不同，提示词追踪要与网站行为数据一起看。
回到"人"：销售、客服与一线员工手里握着最具体的洞察，需要系统性地反馈进搜索策略。
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