AI搜索旅程

AI搜索旅程的定义

AI搜索旅程是用户在与AI驱动搜索系统交互时，为探索、理解和决策某一主题或解决方案，所经历的完整多轮对话路径。与传统搜索通常只涉及单次关键词查询和网站访问不同，AI搜索旅程涵盖了一系列在同一对话会话中的互相关联的问题与回答。用户会在持续的对话中，经历从最初认知问题、到考量选项、再到最终决策及后续阶段——这一切都在与ChatGPT、Perplexity、Google Gemini或Claude等AI系统的对话语境中完成。这一旅程展现了现代用户如何利用生成式AI，将原本需数天研究的决策压缩至几分钟对话，彻底重塑了品牌如何实现可见性和影响购买决策的方式。

AI搜索旅程与传统客户旅程的根本区别在于，它将多个接触点压缩为一次连续的互动。Nielsen Norman Group研究显示，如今用户会进行多轮对话，每次回答都会影响下一个问题，形成动态的探索模式。这一转变对企业如何进行内容结构设计、可见性优化和效果衡量带来了深远影响。

背景与语境：搜索行为的演变

AI搜索旅程的兴起代表了人们发现和评估信息方式的分水岭时刻。几十年来，搜索行为遵循着可预测的模式：用户构建关键词查询、浏览搜索结果、访问网站，并在多个来源间手动整合信息。这一过程耗时费力，认知负担重，且常常导致信息不全或相互矛盾。Nielsen Norman Group最新定性研究指出，用户在关键词觅食上的时间投入巨大——他们要不断调整搜索词以符合搜索引擎习惯，然后还要筛选大量无关结果。

生成式AI的诞生彻底改变了这一局面。超过70%的ChatGPT用户提升了平台使用频率，购物相关提示的25%增长表明，AI搜索旅程已直接影响商业决策。采用速度极快：即便是AI经验有限的用户也能立刻体会其价值。Nielsen Norman Group的研究发现，在调研中首次用AI聊天寻求信息的参与者，印象深刻，纷纷表示未来会持续使用。一位参与者说：“我以后肯定会用。我意识到其实应该用Gemini来找目标。”

用户行为转变反映了信息寻求方式的根本变化。用户不再把搜索视为一系列独立事务，而是进行对话式探索，每一步都建立在前述语境之上。AI搜索旅程并非取代传统搜索，而是成为用户根据需求战略性采用的补充方式。Search Engine Land的研究表明，到2026年，全球大约25%的搜索查询将由AI助手处理，预示着搜索格局的结构性变革。

AI搜索旅程的关键阶段

理解AI搜索旅程，需要梳理用户在与AI系统互动时经历的不同阶段。每一阶段都代表不同类型的查询、用户意图与品牌可见性机会。

认知阶段

认知阶段是用户首次意识到自己有某个问题、疑问或信息需求的时刻。在传统搜索中，这可能是像“什么是营销归因？”这样的泛泛关键词。在AI搜索旅程中，用户往往以更开放、更自然的提问方式开启。他们可能让AI系统解释概念、定义术语或概览某一主题。Hendricks.AI的研究认为，该阶段通常产生建立基础认知的问题。

在此阶段，AI系统会从多个来源综合信息，给出全面、具语境的答案。能够出现在这些初步回答中的品牌，能树立早期可信度和认知。但仅有此阶段的可见性远远不够——用户会继续深入提问，品牌需在整个旅程持续存在。

考量阶段

考量阶段是用户在基本理解后，主动评估各种选项的时期。他们会问对比性问题：“多点归因和首次归因有何不同？”或“哪些归因工具适合B2B SaaS？”这是用户积极比较方案、建立偏好框架的关键阶段。

在AI搜索旅程中，考量阶段往往包含多次追问，且都在同一对话会话内。用户可能会问功能、价格、实施难度、集成能力等各方面问题，AI系统可整合多源信息，给出本来需访问多个网站才能获得的均衡对比。此阶段能清晰、结构化展现差异化的品牌，会大大提升用户考量阶段的影响力。

决策阶段

决策阶段是用户最终选定某一方案或品牌的时刻。在AI搜索旅程中，这一阶段的问题包括“如何实施此工具？”或“如何开始使用的最佳实践？”用户寻求证明、信任信号和实施指引。Search Engine Land的研究指出，AI系统已能让用户直接从意图到转化，通过AI获取的流量转化率比传统搜索高3-8倍。

在决策阶段可见的品牌，通过实施指南、案例、客户证言、明确的入门信息等内容，能锁定高意向用户。反之，即使在认知阶段有良好曝光，若在决策阶段缺席，潜客仍会转向主导该阶段对话的竞争品牌。

采用与扩展阶段

采用阶段始于用户选择解决方案并学习有效使用。此时用户会问实施、排错、最佳实践等问题。扩展阶段则是用户逐步挖掘更多功能、用例或高级服务。在AI搜索旅程中，用户会随着需求变化不断回到AI系统提出新问题。

能在这两个阶段持续输出详实文档、教程和高阶功能解读内容的品牌，将持续保持可见性，这不仅促成用户忠诚，也提升扩展购买和口碑推荐的概率。

倡导阶段

倡导阶段是满意用户成为品牌“拥趸”，主动推荐并反馈的时期。在AI搜索旅程中，这表现为用户向AI系统寻求推荐或主动给予正面反馈，进而影响AI系统后续对该品牌的呈现。通过卓越体验和社区互动促进倡导的品牌，会在AI生成回答中获得更多正面情感。

对比表：AI搜索旅程 vs 传统搜索旅程

AI系统如何塑造搜索旅程

AI系统的运行机制从根本上影响了AI搜索旅程。与靠关键词匹配索引页面的传统搜索引擎不同，AI系统通过**检索增强生成（RAG）和大语言模型（LLM）**动态整合信息。这一技术差异塑造了全新的用户行为。

当用户向AI系统提问时，系统会拆解问题、检索多源相关信息，并生成综合回答。更重要的是，系统会保留对话语境，让用户可以基于前文追问，逐步深化。这种对话语境持续性，让搜索从一连串交易变为一次旅程。

Nielsen Norman Group的研究表明，即便AI经验有限的用户也能瞬间体会这种价值。一位参与者表示，用Gemini解决管道问题时“感觉确实省了点时间。它整合了大量数据，并且针对我的具体需求做了定制。”这种定制化——即针对个体语境整合信息——正是AI搜索旅程的核心特征。

不同AI平台对旅程的塑造各有侧重。ChatGPT凭借先发优势和品牌知名度处于主导地位。Google Gemini则与传统搜索深度集成，使用户可在两种模式间无缝切换。Perplexity主打研究型、实时信息获取的旅程。Claude则擅长细致推理和深入分析。用户常常根据不同查询类型策略性地切换平台，组合完成其整体旅程。

AI搜索旅程中的平台差异

各大AI平台的独特属性会影响用户的AI搜索旅程。理解这些差异，有助于品牌实现AI搜索全景下的最大可见性。

ChatGPT依然是主流平台，用户常将AI聊天泛称为“Chat”，就像以前“Google”成为搜索代名词。ChatGPT的优势在于对话自然流畅、知识面广。用户会用它做探索性对话、创意解决和全方位解释。对于品牌来说，要在ChatGPT中获得可见性，需确保内容全面、结构清晰、便于模型获取。

Google Gemini拥有与谷歌搜索和生态深度整合的优势。用户可在传统搜索与AI模式间无缝切换，实现“混合旅程”。对品牌而言，既要优化传统搜索排名，也要提升在谷歌生态下的AI可检索性。

Perplexity主攻研究型旅程，强调实时信息和来源透明。关注时事、最新进展或时间敏感主题的用户更偏好Perplexity。其引用和来源透明的特性，吸引了有验证需求的用户。品牌要在Perplexity获得曝光，就要输出权威、最新且易于被引用的内容。

Claude突出细致推理、深入分析和伦理考量。需复杂分析、内容创作或高级推理场景的用户更青睐Claude。品牌如要获得Claude可见性，需输出有深度、有层次、分析到位的内容，而非表层信息。

多轮对话与旅程推进

多轮对话是将传统搜索转化为AI搜索旅程的核心机制。每一轮都是用户深化理解、追问和推进旅程阶段的机会。

Hendricks.AI的研究展示了典型对话式搜索路径：“什么是营销归因？”→“多点归因如何运作？”→“B2B SaaS最佳归因工具？”→“如何实施归因？”这一路径体现了从认知到考量再到决策的演进。每一轮都以前文为基础，用户无需重复基础信息即可不断深入。

这对品牌带来深远影响。某品牌可能在早期认知问题上有67%的可见性，但在后期购买问题仅有8%，暴露出关键缺口。用户早期了解该品牌，但最终却向主导决策阶段对话的竞争品牌下单。Hendricks.AI研究指出，以完整对话路径为对象优化内容，可让AI驱动的销售管道增长134%。

多轮动态还意味着对话语境持续性至关重要。用户期望AI系统能够记住前文，并以此为基础继续回答。例如，用户问归因工具，AI推荐A工具后，追问“B工具如何？”，AI需保留原有对比语境。品牌若能输出适合语境检索的结构化信息（如清晰实体关系、对比框架、逐步披露），就能在多轮对话中持续获得可见性。

AI搜索旅程的内容策略

AI搜索旅程要求品牌采用与传统SEO截然不同的内容策略。品牌不再只为关键词排名优化单页内容，而是要为全程对话旅程服务。

以实体为核心的架构至关重要。内容不应围绕关键词，而应围绕核心实体（概念、产品、关系）组织。例如，营销科技公司应围绕“归因模型”“营销渠道”“转化跟踪”“ROI衡量”等实体及其关系安排内容结构。实体化架构有助于AI系统高效理解和整合信息。

结构化数据和schema标注成为关键。具备完善schema标注的页面，在AI综述中获得更高引用率（见Search Engine Land研究）。品牌应实施全面的schema标注，帮助AI系统理解内容的语境、关系与权威性。

全面、递进式内容取代薄弱的关键词优化页面。品牌应打造自基础到高阶、各层次问题一站式解答的深度内容。递进式披露——先讲基础，再逐步引入复杂点——帮助不同旅程阶段用户获取所需信息。

对话式内容结构贴合用户与AI系统的互动方式。内容应预判常见追问、提供对比框架和实施指引。FAQ、对比表、操作指南等结构化内容对AI系统极为有价值，有助于其提取和整合相关信息。

全渠道信息一致性不可或缺。用户无论通过传统搜索、AI综述还是AI聊天获取信息，都期望品牌信息保持一致。品牌需在官网、文档、社媒、结构化数据等自有渠道内，确保信息一致，方便AI系统获取准确内容。

AI搜索旅程的关键指标与衡量

传统SEO指标（排名、展现量、点击率）在AI搜索旅程中逐渐失去参考价值。新型指标更能反映用户与AI系统的互动和品牌的可见性。

引用次数衡量品牌在AI生成回答中的出现频率。与排名不同，引用反映了AI系统是否认为品牌具有权威性。截至目前，Search Engine Land研究表明引用正成为新的“排名”。

声音份额衡量品牌在某话题下的引用占比。例如，品牌A有15次引用、竞争对手共45次，则占比25%。该指标能揭示AI搜索下的竞争格局。

查询多样性衡量品牌在多少种查询变体下可见。可见性覆盖50个不同查询的品牌，比仅覆盖5个的品牌有更高权威性和旅程覆盖度。

旅程阶段可见性按不同旅程阶段细分分析品牌可见性。例如，品牌在认知阶段有80%可见性，但在决策阶段仅有20%。该指标揭示内容优化的缺口与机会。

情感分析衡量AI系统对品牌的描述倾向。正面（如“强烈推荐”“行业领先”）、中性或负面（如“评价不一”“功能有限”）情感直接影响用户认知与转化。

LLM可见性分数整合引用频率、回答中的展示位置、情感倾向和查询多样性等多维度，得出整体AI搜索可见性分数。该综合指标有助于品牌跨平台追踪进展与对比表现。

AI搜索旅程的未来演进

AI搜索旅程正在高速演变，多个新趋势将持续影响用户与AI系统的互动，以及品牌可见性的实现路径。

代理型AI（Agentic AI）是下一个前沿。未来AI代理不仅能回答问题，还能主动为用户执行操作——如预约、购买、安排会议。这意味着AI搜索旅程将从信息发现延伸到交易闭环。品牌必须为AI代理直连系统、自动完成交易做准备。

垂直领域AI搜索引擎正在涌现。相较通用型AI系统，专用搜索引擎专注特定行业或场景。例如，医疗健康专用AI搜索会给出与通用平台不同的回答。品牌需针对自身行业的垂直引擎进行优化。

实时信息整合成为标配。AI系统越来越多地接入实时数据，提供最新内容，而非仅靠训练数据。品牌必须在各渠道保持信息更新和准确性，确保AI系统检索到最新内容。

多模态旅程融合文本、图片、视频等多种内容形态。用户可能让AI系统“展示归因模型的案例”，同时获得图示和文字解释。品牌应多元化内容形式，覆盖多模态AI旅程。

个性化旅程路径日益复杂。不同用户会基于自身角色、行业、历史互动经历独特的旅程。例如，CFO与市场经理对营销归因的AI搜索旅程完全不同。品牌需要为多元用户画像和个性化路径提供内容。

AI搜索旅程优化的关键要点

• 绘制完整对话路径，而非仅针对单一查询优化，识别用户常见提问序列，并确保各阶段可见性
• 结构化内容以便机器理解，通过完整schema标注、实体关系、清晰层级，助力AI系统高效整合
• 递进式内容披露，服务不同旅程阶段用户，从基础认知到高阶实施与扩展
• 全渠道信息一致性，确保无论用户通过搜索、聊天或其他接触点都能获得准确、连贯的信息
• 实体优先架构，围绕核心概念及其关系组织内容，而非仅靠关键词，帮助AI系统理解领域结构
• 构建对比性框架，助力用户在考量阶段评估选项，便于AI系统整合为推荐
• 提供实施指引，聚焦决策和采用阶段，包括分步骤操作、最佳实践和排错信息
• 建立社区与倡导内容，收集用户成功案例、证言、同伴推荐，影响AI生成回答
• 监测各旅程阶段可见性，发现竞争对手主导的缺口，及时调整内容策略
• 为代理型AI互动做好准备，确保系统可供AI代理通过API或集成访问，而不仅限于人工访问

品牌与组织的战略启示

AI搜索旅程代表了用户发现、评估和购买方案方式的根本转型。能理解并优化这种新范式的组织将获得不对称价值，而固守传统搜索优化的品牌将逐渐失去可见性和流量。

客户旅程的压缩——从数周到几分钟——意味着品牌必须在各阶段保持可见，否则会彻底失去潜在客户。用户可能在一次AI聊天中，从认知到决策全流程，沿途接触多个竞争品牌信息。品牌若在任何阶段缺位，都丧失了影响决策的机会。

排名向引用的转变，使得传统SEO指标变得无关紧要。某品牌即便关键词排名第一，若其内容未结构化以便AI系统检索，AI回答中也可能无任何引用。反之，内容权威、结构清晰、AI可读性强的品牌，即使排名不高，也能获得频繁引用。

对信息一致性和实体关系的强调，要求市场、产品、内容团队前所未有地协同。多渠道信息不一致会误导AI系统，导致可见性下降。组织必须建立核心信息单一真源，并在各渠道同步发布。

代理型AI的出现，将使AI搜索旅程从信息发现延伸至交易闭环。组织需为AI代理直连系统、完成自动交易和客户关系管理做好技术架构准备。这不仅是内容层面的优化，更关乎底层技术集成。

AI搜索旅程绝非短暂现象或小众用例。预计到2026年，全球约25%的搜索查询将由AI助手完成，这将带来信息发现与决策方式的结构性转变。积极拥抱这一变化、优化内容和系统以适应AI搜索旅程，并为代理型AI互动做好准备的组织，将在新搜索格局中蓬勃发展。反之，延迟甚至抗拒变革的企业，将随着用户越来越依赖AI系统而失去可见性、流量，最终影响收入。