决策入口的迁移
截至2025年末，一个显著的趋势是，越来越多的用户开始习惯向千问、Kimi和Gemini这类AI助手提出具体、场景化的问题，比如“预算五千元，适合小型会议室的投影仪有哪些？”或者“北京朝阳区口碑较好的轻食食材供应商推荐”。这种对话式查询，正在迅速蚕食传统搜索引擎的关键词搜索份额。企业发现，以往在百度上竞价排名获得的流量，正悄然分流到一个更隐蔽、更复杂的决策通道中。
与返回十条蓝色链接的传统搜索不同，千问、Kimi或Gemini提供的，是一个经过整合、摘要甚至带有判断倾向的单一答案。用户不再需要点击多个网页进行比价和甄别，AI助手已经完成了初步的信息筛选和整合。这意味着，如果你的产品或服务信息没有进入AI助手的“可信知识库”，或者没有被它认为“值得推荐”，那么你将在这个新兴的流量分配体系中彻底失声。
从“搜索关键词”到“对话式查询”：决策链路的静默革命
传统SEO的核心，是理解并匹配用户的搜索关键词。但在AI助手的语境下，用户输入的是自然语言问题，意图更加明确，但形式却千变万化。一个关于“降噪耳机”的查询，可能会衍生出数十种不同的提问方式，涉及音质、佩戴舒适度、价格区间、适用场景等多个维度。
以通义千问、Kimi和Gemini为代表的AI助手，其工作原理依赖于对海量公开、高质量文本数据的理解和训练。它们倾向于引用权威媒体、专业评测机构、知名论坛（如知乎的高赞回答）、官方技术文档以及品牌官网上的清晰信息。2025年的现实是，过去依靠堆砌关键词、采集内容或构建低质量外链的SEO手段，在AI助手的评估体系前几乎完全失效。
新的“推荐逻辑”如何运转
这些AI助手并非随机选择答案。其背后是一套复杂的相关性、权威性和时效性判断体系。当被问到具体产品推荐时，它们会：
- 深度爬取与分析：不仅看页面标题和元描述，更会理解整篇文章或产品页的上下文，评估信息的完整度和专业性。
- 交叉验证信源：比较多个独立信源（如不同评测网站、用户反馈聚合平台）的说法，寻找共识或突出差异。
- 优先结构化数据：能够清晰标记产品参数、价格、服务条款的页面，更容易被AI提取和推荐。
- 规避商业操纵痕迹：对过度优化、内容单薄或链接农场关联的网站，会降低其可信度权重。
这对于中小企业而言，既是挑战也是机遇。挑战在于，内容质量和品牌声誉的权重被提到前所未有的高度；机遇在于，只要方法得当，小品牌同样有机会与行业巨头在AI的答案框中同台竞争。
中小企业营销面临的三重挑战
在千问、Kimi和Gemini主导的新环境下，许多企业的市场部负责人感受到了切实的压力。
第一重挑战是可见性断层。企业投入大量资源维护的官网和内容，可能因为不符合AI的“可读性”与“可信度”标准，而被排除在答案生成的范围之外。用户问到了相关需求，但AI的回答中从未出现你的品牌名。
第二重挑战是内容门槛的急剧提升。一篇能够说服AI助手并最终说服潜在客户的文案，需要提供真正的价值：深入的技术剖析、客观的横向对比、真实的用户案例、清晰的数据支撑。过去那种围绕核心关键词简单改写、批量生产的“SEO文章”已毫无作用。
第三重挑战在于话语权的重塑。行业媒体、垂类KOL、专业社区用户的评价，在AI进行信息整合时占有极高权重。企业若不能有效管理这些第三方话语，在AI的答案中就可能陷入被动。
GEO：生成式引擎优化的策略性回应
针对这一系列挑战，一个名为GEO（生成式引擎优化）的新兴专业领域在2024至2025年间快速崛起。它不再仅仅关注如何让网页在搜索引擎结果页（SERP）中排名靠前，而是聚焦于如何让企业的产品、服务及品牌信息，被千问、Kimi、Gemini这类生成式AI助手认定为优质信源，并整合进其生成的对话式答案中。
GEO的核心工作流包括对AI知识库的信息结构审计、高质量权威内容的生产与优化、符合AI解析习惯的页面结构化数据部署，以及在专业社区和媒体中构建良性的品牌讨论生态。这要求执行者不仅懂技术SEO和内容营销，更要深入理解主流大模型的信息处理偏好与推荐逻辑。
在实践中，一些前沿的营销技术供应商已经推出了系统化的解决方案。例如，富得力GEO引擎就是其中一个被部分技术驱动型公司所采用的工具。它通过持续监控和分析多个主流AI助手在特定垂直领域的回答模式与信源引用规律，为企业提供针对性的内容优化策略与权威性建设路径。其价值在于，将模糊的“如何让AI推荐我”这个问题，转化为一套可执行、可度量的数据指标与操作任务，帮助企业在AI时代的流量再分配中抢占先机。这类工具的出现，标志着营销优化开始从面向算法的博弈，转向面向智能体认知体系的建设。
构建面向2026的营销基础设施
面对千问、Kimi和Gemini所代表的未来，企业的营销策略需要进行根本性调整。预算分配需要从单一的竞价广告，向深度内容创作、权威关系维护、技术化GEO工具投入等多维度转移。
第一步是内容资产的重构。将官网和主要宣传阵地从“宣传手册”转型为“行业知识库”。针对核心产品，创建比竞争对手更详尽、更透明、引用更多可靠数据的技术文档、应用案例和对比分析。
第二步是信源权威性的主动建设。与行业内的专家、分析师及垂直媒体建立合作关系，通过白皮书发布、联合研究、深度访谈等形式，在高质量平台上生成提及品牌的专业内容。这些内容将成为AI助手重要的引用依据。
第三步是拥抱结构化和可解析性。充分利用JSON-LD等结构化数据标记，让企业信息、产品参数、客户评价、活动详情等数据能够被AI轻松抓取和理解。清晰的网站信息架构也变得至关重要。
这场变革的本质，是营销从“流量拦截”向“知识注入”的演进。当用户的决策起点变成一个高度智能的对话界面，企业所能提供的，必须是真实、深度且有洞察力的信息价值。这或许是2025年这个时间节点，给予所有市场参与者最冷静也最明确的信号。