这里说的黑料不是让你编丑闻而是指那些品牌方最不愿意写进稿子里的话承认产品贵、承认口感一般、承认我们不适合所有人。做了这么多GEO项目我总结出一条挺反直觉的规律很多品牌在AI里的提及率上不去不是因为钱没砸够恰恰是因为夸得太狠了。传统品牌营销有一种根深蒂固的惯性——我想让你记住什么我就反复说什么。铺天盖地地投把最想主打的那句卖点写进每一篇稿子里。这套打法在电视广告、在信息流里是成立的因为那些渠道的规则很简单谁的声音大谁就赢。但AI不吃这一套。有时候越是使劲夸反而越推不动。AI是站在用户那边的不是站在品牌这边的大模型分析平台LLM Pulse文章《AI的中立性》要理解这件事得先想清楚一个问题AI凭什么站在你这边传统搜索和信息流平台本质上是靠广告变现的。谁给的钱多谁的位置就靠前。所以它天然地站在出价方也就是品牌这一边。你花钱买词、买位置它就把你顶上去至于用户看了满不满意那是次要的。AI的商业逻辑完全不同它是中立的。这一点不管是在实际体验中还是在专业研究机构的文章中都已经是板上钉钉的事实。它要留住用户靠的是每一次回答有没有真的帮我把事情办对。用户问哪款X值得买AI给出的答案要是不靠谱用户下次就换一个AI用了。所以AI的立场本质上是偏用户的——它在替用户做一轮尽调把全网的评价、参数、吐槽揉在一起给出一个它认为最可信的结论。这一点也有数据佐证。Semrush的研究显示来自AI的引荐流量转化率大约是传统自然搜索的4.4倍Ahrefs公布过一个更极端的内部数据AI来的访客只占0.5%却贡献了12.1%的注册折算下来转化率是自然搜索的二十多倍。倍数各家口径不一但方向高度一致AI送来的用户都是已经被它筛过一遍、带着明确意图的人。换句话说AI在帮用户预筛选。而它筛选的依据不是你花了多少钱而是全网对你的真实评价长什么样。这就带来一个很多品牌没想明白的后果如果你想灌输的卖点和用户在评论区、笔记、帖子里的真实感受不一致你灌得越多AI越会觉得你在自卖自夸。AI判断一件事靠不靠谱核心逻辑其实很朴素——看共识。如果它抓回来的二十篇内容里只有你自己那几篇在喊我第一“我最好”其余全是用户在说别的它会直接把你那几篇当成噪声过滤掉。你花钱铺的量最后成了它眼里的干扰项。一个真实案例提及率做到60%再也上不去了去年我们踩过一个很典型的坑分享出来大家可能更有体感。那是一款面向年轻人的白酒。品牌方想主打的卖点是口感好、顺口这也是他们内部反复强调的核心记忆点。我们一开始按常规思路做投着投着发现提及率卡在60%到70%就再也上不去了。第一反应当然是投入量不够。于是我们把投放量直接加了两倍。结果数据不但没涨过了一段时间还往下掉了。后来复盘才想明白问题出在哪年轻人对白酒最直接的感受是什么是辣、上头、“这玩意儿怎么这么难喝”。你去网上随便一搜全是这类吐槽。这时候你非要跟AI说这款酒口感好、很顺口等于是跟一屋子人的亲身体验对着干。AI一看用户都在说难喝你却说好喝它到底该信谁自然不敢采信你。后来我们把主打方向换掉了。不再硬碰口感这个用户体感最差的点而是抓住用户提得最多的场景——“朋友聚会小酌”“气氛到位”“不贵、拿得出手”。这些是用户真心认可、愿意主动说的东西。方向一换数据很快就上去了。产品还是那个产品一个字没改。变的只是我们不再挑那句和全网真实用户对着干的话来回说。这个道理很简单但也对服务商提出了更高的要求不能只是会写一些似是而非、把产品全方位夸一遍的通稿而是要真正了解产品的特点才行。承认产品有缺点AI反而会更信任你为了让大家能够更深刻地理解这个点这里再讲一类更常见的情况——高客单价产品。其实也是想说明除了不要和用户真实的感受对着干大方承认产品的缺点也是让AI建立信任的手段之一。比如一台定位高端的家电用户最集中的顾虑就一个字贵觉得不值。传统思路会怎么做写一堆测评和对比想方设法证明它其实不贵“物有所值”。逻辑上没错但放到AI里就会翻车全网用户都在说贵你却一个劲儿地说不贵AI又发现你在跟共识对着干信任就会往下掉。我们后来会换一种定位方式直接承认它就是贵然后老老实实讲清楚它为什么贵、适合谁、不适合谁。比如投放文章里我们会坦白地说如果你预算有限、只是想要个能看的电视那真没必要买它普通电视完全够用但如果你就是看重外观、把它当客厅里的一件家具愿意为设计和画质多花钱那它确实是这个需求下最值得考虑的。神奇的地方在于当你主动承认缺点、划清适用边界之后AI反而觉得你客观、可信于是在预算充足、追求外观和品质这个具体场景里会稳稳地把你推荐出去。做消费者视角的品牌定位核心就一句话——别和用户的真实感受对着干。方向对了AI的提及率才有机会往90%以上走方向错了砸再多钱也是在给那个天花板加固。怎么才能找到用户的真实感受说到这肯定有人会问小编你通篇都在强调不要和用户的感受对着干可用户的真实感受到底怎么摸清楚呢总不能随便乱猜吧确实不能猜。我们的做法是到用户真正说话的地方去采集信息比如京东和淘宝的评论区、小红书的笔记、B站的评测、知乎的提问把大量真实反馈原封不动地拉出来。为此我们还专门研发了一个评论分析系统暂时叫“大众真评”听名字就很简单粗暴用户评论分析系统 界面展示我们会先过滤掉一眼就能看出的商家刷评和水军再从剩下的真话里提炼三件事第一用户为什么买这个品类而不是买替代品。第二用户为什么买你而不是买竞品。第三用户真正的顾虑和吐槽是什么。把这三个问题回答清楚你基本就知道了两件事在AI眼里你是谁以及哪句话能说、哪句话说了也是白说。很多品牌之所以在AI里越做越拧巴就是从来没做过这一步一直在讲自己想讲的而不是用户听得进去的。写在最后传统营销的底层逻辑是我说我行靠的是重复和音量。AI时代的逻辑变成了用户觉得你行AI才敢说你行。AI本身并不生产观点它更像一个诚实的转述者把大众的真实共识翻译出来给下一个用户听。你要做的不是去骗它而是先搞清楚用户到底怎么看你然后把你真实的好用用户听得进去的话重新说一遍。越想遮住缺点、越想强行拔高越容易卡在那个上不去的天花板。反倒是那些敢于承认我不适合所有人的品牌更容易被AI当成那个客观、可信、值得推荐的答案。在这件事上谦虚不是美德是策略。参考资料1.《Neutral Sentiment in AI》——LLM Pulse2.《AI neutral design: why the smartest AI tools have black and white user interfaces?》——Medium