
EP29.开学季营销怎么做?品牌如何从“过路者”住进大学生的生活
9 月 24 日 · 45 分钟

《中国互联网络发展状况统计报告》显示,生成式人工智能用户规模达6.02亿人,AI大模型在国内受访者中的使用渗透率超过50%。谁能在AI的答案中被优先引用、获得靠前推荐,谁就掌握了影响消费者决策瞬间的核心话语权。
本期「营销有E思」从媒介、创意与公关三重视角,探讨AI时代品牌如何建立并守护话语权。

嘉宾:
谢鸣(Ming Xie),WPP Media媒介交付管理合伙人
唐昕昕(Matthew Tang),博雅中国首席战略官
Nelly Tang,VML 管理合伙人
主持人:
Magic Wang, WPP Media市场与传播总监
-时间轴-
GEO:人工智能搜索的崛起与品牌营销的机会
公关与声誉管理:AI时代下品牌的重要性和价值体现
GEO与SEO:中国消费者需求最高的AI工具,如何满足多元化需求?
AI的推荐度与品牌管理:从SEO到GEO的思考过程
品牌营销的新挑战:如何让AI更好地理解你的品牌内容?
AI平台选择:如何确定最佳工具以及用户喜好?
AI信任度、可见性、好感度和可追踪性:探索品牌在AI中的地位和影响力
行业差异:探索用户在不同行业中的AI使用比例和搜索增益指数
AI技术的应用:品牌主如何利用人工智能了解消费者需求?
AI驱动的营销趋势:理性结构与情感沟通的结合
AI时代的品牌合规挑战
说明里标出的时间点,点一下跳过去
AI 从整集转写里归纳的,不是节目方的宣传语
GEO 与 SEO 的关键分野:前者争排名,后者管 AI 看见你之后如何解释、比较和推荐你。
WPP Open 的 GEO 工具用可见性、信任度、好感度、可追踪性四个维度,把算法黑箱变成可测量的指标。
买车的例子:后备箱多大、座椅多宽跟人没关系,说成适合家庭出行、能放下孩子的东西,才产生连接。
AI 读完整集转写后给出的推荐理由
一个母亲让 AI 推荐五千元的学生手机,AI 直接给出三个型号和理由——她没点开任何品牌官网。三位来自媒介、创意与公关的从业者就从这里聊起:GEO 到底是不是 AI 版的 SEO,为什么 SEO 解决被看见、GEO 要解决被正确解读,以及当 ChatGPT 按六十美金 CPM 卖广告时,算法黑箱会被打开多少。
由 AI 从整集转写生成,是创作者说明之外的补充
本期邀请 WPP Media 谢鸣、VML 唐昕昕、博雅中国 Matthew Tang,从媒介、创意、公关三个视角拆解 GEO。讨论覆盖 AI 搜索的用户规模与决策影响力、GEO 与 SEO 的本质差异(从「被看见」到「被正确解读」)、黑箱与归因难题、可见性/信任度/好感度/可追踪性四维衡量工具、ChatGPT 测试广告对数据黑箱的影响、理性结构与情感沟通的平衡,以及 315 之后的合规底线。核心结论是:GEO 不是技术项目,而是品牌长期的内容体系与信任基础设施。
点一章从那里开始播 · 与上面创作者标的时间点各自独立
开场:三位嘉宾与一个正在升温的词
节目以嘉宾金句混剪开场,主持人 Magic 点出 GEO 是当下营销圈最热的词,并提出核心问题:当 AI 帮用户做决策、帮品牌做解释,品牌如何守护自己的话语权。随后介绍来自 WPP Media、VML、博雅中国的三位嘉宾。
AI 搜索的体量与品牌的三层诉求
谢鸣用数据勾勒 AI 搜索的规模:DeepSeek 春节后约一亿下载,渗透率超 50%,用户六到七亿;约 30% 用户表示 AI 影响消费决策且比例仍在增长。他把品牌诉求拆成信息正确、赛道领先、场景植入三层。
公关视角:管理 AI 如何解释品牌
唐昕昕把 GEO 定义为在决策关键时刻做拦截、构建品牌护城河。Matthew 提出核心转向:从管理受众认知到管理 AI 的解释,并给出守住解释权、控制声誉风险、提前构建信任三重价值。
中国用户对 AI 推荐的高接受度
Matthew 引用调研称中国用户对 AI 购买推荐的接受度全球最高,中国客户对 GEO 需求也最高。唐昕昕补充 AI 平台引用形式已从网页扩展到视频、语音,能力迭代推高信任。嘉宾提到品牌已从好奇进入焦虑阶段。
GEO 与 SEO:从被看见到被正确解读
谢鸣从展示方式、用户行为、技术逻辑三方面对比 SEO 与 GEO;唐昕昕强调长尾意图组合与完整逻辑链,用买手机案例说明权威背书如何影响评分;Matthew 总结 SEO 解决被看见,GEO 管理被看见之后如何被解读。
用户意图更具体,是更容易还是更复杂
讨论 AI 对话中 prompt 更长更具体带来的机会与难点:平台不开放检索数据,prompt 千人千面。谢鸣给出三种应对——借鉴其他平台搜索趋势、自有调研、第三方数据,最终指向品牌自建知识库与内容体系。
问对问题,以及 SEO 与 GEO 的共存
Matthew 指出做 GEO benchmark 最难的是问出正确的问题,并以酒店客户为例说明要细分到具体城市。谢鸣强调 GEO 不取代 SEO,信源平台不同,消费者会交叉验证,家电与美妆的验证路径各异。
全域搜索:中国先于全球进入的时代
谢鸣介绍 global 的 total search 概念,认为中国因百度、小红书、微信、抖音的多平台格局,会先于全球进入全域搜索时代。难点在于平台搜索行为、信源偏好不同,且品牌 PR 与 marketing 分属不同团队,统一与一致性是最大挑战。
生态体系、动态维护与平台优先级
唐昕昕指出 AI 构建的是整个生态体系,需要架构分层信息、多形式数据与第三方背书,且要动态维护检查。主流 AI 平台已有七八个,必须按用户偏好排优先级——豆包偏中老年语音用户,DeepSeek 偏理性人群。
三重挑战:黑箱、归因与信息治理
Matthew 归纳 GEO 的三大挑战:算法黑箱使 GEO 更像概率优化;归因困难只能做综合归因;信息治理要求跨部门形成统一内容,公关先行定调,各渠道用不同方式讲同样的信息。
四维衡量:可见性、信任度、好感度、可追踪性
Matthew 介绍 WPP Open 的 GEO 工具四个衡量维度,并解释信任度看自有内容被引用比例、好感度看中性正面内容占比。唐昕昕补充使用前要先问对问题,结合搜索平台数据与品牌定位做印证,并对比优化前后。
媒介侧的归因路径与搜索增益指数
谢鸣补充:部分 AI 平台答案附官网链接,可通过 GA 看到来源,To B 客户发现转化质量高;豆包已可站内下单但尚未单独归因。对无转化链路的客户,山海经调研提出搜索增益指数等概念估算 GEO 价值。
当 AI 开始卖广告:黑箱会被打开吗
讨论 ChatGPT 测试广告:明确区隔、不影响答案,但开放广告意味着要提供展示数据,黑箱被迫打开一部分。谢鸣判断这是双刃剑,短期国内因争议与 315 影响会更谨慎,更可能走生态内闭环打通。
AI 批量生产谣言,如何以毒攻毒
面对 AI 短平快批量生产内容带来的舆情风险,Matthew 提出以毒攻毒:用 AI 快速定位负面信息的具体链接、平台与来源,再快速沉淀权威信息,长期则构建品牌专属的公共信息面与信任体系。
理性结构之外,情感仍占七成
唐昕昕认为 GEO 底层理性但也在融入情绪,VML 的 human first 强调先考虑具体的人。她用下午茶饮料与买车两个例子说明情感语言才产生连接,并引用 CRM 数据称 70% 的决策由情感驱动。
315 之后:合规的底线是做正确的事
谢鸣从行业协会标准与审计、大模型平台交叉验证与黑名单、归因加深使造假成本上升三方面谈合规。Matthew 把 315 曝光定义为 AI 污染,主张内容真实有信源。唐昕昕强调构建品牌事实库并持续更新。
收尾:三位嘉宾给品牌的一句话
谢鸣建议找懂品牌且合规的代理、自建知识库;唐昕昕认为 GEO 是挑战也是机遇,取决于定位、背书与信息一致性;Matthew 判断 GEO 未来会成为品牌建设的基础设施,是公关、内容、媒介、创意与信任共同建设的长期能力。

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用户意图更具体,是更容易还是更复杂
问对问题,以及 SEO 与 GEO 的共存
全域搜索:中国先于全球进入的时代
生态体系、动态维护与平台优先级
三重挑战:黑箱、归因与信息治理
四维衡量:可见性、信任度、好感度、可追踪性
媒介侧的归因路径与搜索增益指数
当 AI 开始卖广告:黑箱会被打开吗
AI 批量生产谣言,如何以毒攻毒
理性结构之外,情感仍占七成
315 之后:合规的底线是做正确的事
收尾:三位嘉宾给品牌的一句话
节目里自然聊到的,不是广告

AI 对内容的推测
☕🧄 这个比喻出自 2009 年周立波的一句「喝咖啡的怎么能和吃大蒜的呆在一起呢」;郭德纲后来在《你要高雅》里回了一句「雅和俗分不开,喝着咖啡就着大蒜,秋水共长天一色」。我们借它标注风格取向 —— 两端没有高下,编辑部式与熟人局式都能做出极好的节目。
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