营销人或许是AI时代焦虑感最重的一群人。

从AIGC到AIGD（决策生成），广告营销业是AI应用落地最高频的领域之一。技术浪潮带来前所未有的想象力，也带来了更多噪音、风险，以及FOMO情绪。

《2026中国数字营销趋势报告》指出，85%的广告主认同AI应用的迫切性，但缺乏信任、成功案例不足与应用困惑成为主要障碍，“不知道如何应用AI”已跃升至营销挑战第7位。

从互联网大厂到广告巨头，关于AI的“军备竞赛”一直在继续。据彭博社近期报道，字节跳动甚至在考虑2026年将AI基础设施投入推高至最高 700 亿美元。

品牌们这边则AI大片轮番上演，突破性的有，翻车的也有，如何既能推陈出新树立先锋性，又能避免舆论风险？目前大家似乎没有非常明确的解决思路。

市场的水温里，有兴奋的滚烫，也有混沌的迷茫。

焦虑归焦虑，总要有人给出解法。

AI营销进入深水区的当下，近期的TopDigital圆桌直播对谈中，我们邀请了两家AI营销领域领先的初创公司——专注品牌出海AI营销的橙果视界，以及深耕GEO和AI口碑营销的PureblueAI清蓝，从实战中拆解三个最核心的困境，以及已经被验证的解法。

01

AI算法是个黑匣子，如何解？

随着AI带来的流量入口迁移，GEO被视为当前为数不多的潜力增量来源。

据易观 Analysys《中国 GEO 行业发展报告 2026》显示，截至 2026 年第一季度，超过 68% 的中大型企业已将 GEO 纳入年度营销预算。

然而，很多企业主焦虑的是，这笔预算面临的是一个黑匣子。

算法升级更替就在朝夕之间，如何保证GEO的具体效果和稳定性？毕竟它不像SEO时代有明确的步骤，今天优化上去，下周模型升级就可能打回原形。

“我们不知道客户和其品牌的消费者是早上十点搜这句话，还是晚上八点搜。”PureblueAI清蓝市场副总裁李铭在直播中直言，“所以你必须保证一天24小时都有一定概率出现，才算真正的结果。”

更严峻的是，315曝光的GEO黑产（制造假数据、大量铺水稿、发布不实信息、恶意抹黑竞品）让行业警醒：用“人肉SEO”思维做GEO，不仅无效，还可能踩到合规红线。

解法一：用模型去追踪模型

李铭告诉TopDigital，PureblueAI清蓝的做法是：自建一个模型，持续追踪主流大模型（国内DeepSeek、豆包、通义千问、元宝，海外ChatGPT）的回答逻辑。

他们拆解了大模型回答问题的四个步骤：

• 海选：将用户自然语言拆成意图，在数据库中检索相关文章
• 精读：搜索出真正与品牌/产品相关的文章
• 排序：同时对搜索返回的内容进行排序，判断每个品牌的推荐概率和位置
• 引用：从中选出少量篇，重新组织为模型自己的语言生成答案

“我们的模型就去分析：什么样的文章特点、什么样的媒体来源，能够从头到尾留下来被引用。”基于此，PureblueAI清蓝为每个客户生成和发布对应内容，使品牌被引用的概率达到可控的统计水平——例如承诺在某个意图下，品牌出现在前三名的可能性达到一定概率以上，且每天24小时滚动监测，而非给一张“恰好截到第一位”的截图。

他也强调，做GEO必须走正规信源路线——官网技术优化、权威媒体、版权内容、官方电商平台。这些信源在大模型中有稳定权重，而非靠垃圾外链或虚假评论。

解法二：让内容“天生AI友好”——场景标签 + 产品矩阵

破解黑盒的另一个维度，是让品牌内容本身变得可被AI轻松读懂。PureblueAI清蓝在与36氪联合发布的“AI推荐力名册”中发现了几个规律：

场景标签打深打穿：AI不会泛泛推荐一个“好品牌”，而是寻找具体场景标签，比如“拍照好的手机”“续航强的电车”“国风设计的化妆品”。品牌必须把产品描述从泛化认知压缩到真实使用场景，形成强标签。

产品矩阵防守：比起一些孤零零的爆款，AI更倾向于推荐有清晰系列化描述的品牌（如家电领域的型号1/2/3）。

特色突围：国产品牌不必与国际大牌拼历史，可以聚焦“成分功效”“国风设计”等差异化标签，在AI回答中同台竞技。

这两个解法本质上是同一件事的“内外两面”：对外，用模型学习黑盒规则；对内，把自己的内容做成AI喜欢的样子。两者结合，才能真正破解“猜不透、跟不上”的焦虑。

对品牌来说，与其靠人来猜算法，不如让懂模型的人帮你做内容预埋，按“被AI发现的概率”付费。

02

内容同质化：如何打造有温度、有记忆点的AI内容矩阵？

当下AI广告内容面临的两大问题，一个是同质化，另一个则是缺乏人味。

屏幕上是精致但撞脸的数字人，AI广告片里的主角们在各类场景中穿越，场景看上去多姿多彩，但是相似的套路让消费者感到疲惫。

“大家都在批量化生成视频、文案，短时间之内全网出现撞脸品牌、集体网红脸。”橙果视界海外增长负责人 Asa描述道，“内容卷到最后，反而丢了品牌辨识度。”

橙果视界走的两条差异化路径，或许可以带来一些启示。

解法一：真实素人授权——用“人味”打破工业感

“别人用AI疯狂卷内容做流水线，我们专注用AI做有温度、有人感、有差异化的海外营销。”Asa说。

橙果的做法是：不签高成本网红，而是签普通本地人。

“我们在尼日利亚遇到一位单亲妈妈，她在海外媒体看到我们的产品，主动联系想试一试。”

Asa分享道。他们与她签订了低成本的肖像使用权，用自研的OranGen（规模化内容生成引擎）将她的真实面孔、生活场景、本地语态与AI生成能力结合，产出“像本地人自己发布”的内容——而非千篇一律的模板。

相比传统MCN机构的KOL合作，这种真实素人素材模式的成本极低，且内容带有天然的真实感和信任感。目前橙果已签约大量AI品牌推荐官，预计今年底达到10万体量，成为全球最大的AI MCN。

“传统品牌进入海外市场，壁垒不是物流和关税，而是没有本地人懂本地审美、本地梗。只能高薪雇本地MCN，成本高、周期长，做出来的内容还是外来味儿。”Asa说，“我们只需要传统10%的成本、1/5的时间，就能快速建立本土信任。”

解法二：分布式分发 + 数据闭环——让内容持续复利

有了真实素人授权的内容素材，下一步是让它们被更多人看见，并且在反馈中自我迭代。

橙果的OranMed分布式媒介引擎，可以将内容一键铺到TikTok、Instagram等主流平台，形成稳定的内容矩阵。但真正的差异点在于闭环迭代：

每一条内容发布后，用户的评论、情绪、热门梗，实时回流到OranHub智能体。系统自动微调下一批内容的风格、卖点、语态。

越跑越贴合本土心智，而不是一次性投放后自生自灭。

“我们让品牌的内容不再是单次消耗品，而是一个会自进化的资产。”Asa说。“越跑越准——这才是出海的长期解法。”

这套体系让品牌不再 “赌爆款”，而是拥有一套可以长期复利的内容资产。每一个普通人的授权面孔，每一次用户的真实反馈，都在帮助AI更好地理解当地人真正想要看到什么样的内容，再根据实时反馈迭代内容生产以及分发。

03

交付逻辑：AI时代我们需要怎样的确定性？

AI营销最让人焦虑的一点是：钱花出去了，但结果像是开盲盒。事前不知道哪个素材会爆、哪句文案会踩雷；事后又说不清“为什么AI推荐了A而不是B”。这种不可预测性，让品牌主既不敢放大预算，也无法向老板汇报ROI。

这次圆桌对谈中，两位嘉宾从不同角度给出了同一类答案：用AI自己的方式，让AI营销变得可预测、可量化、可追溯。

1. 橙果视界：投放前先“预演”，把风险变成可计算的数据

“传统做法是投完再看效果，这叫被动应对。”橙果视界的Asa说，“一旦踩雷，容易引发舆情翻车。”

橙果的OranSim智能体解决了这个问题：在素材投放前，就模拟当地用户对内容的情绪反馈、争议点，甚至潜在敏感词。

“它不是简单翻译或罗列禁忌，而是拆解流行梗、审美偏好、隐性需求”，Asa举例：“中东用户对美妆产品更在意‘持妆效果’而非‘有机成分’——这种洞察靠人工经验很难完全捕捉，但AI可以实时抓取并结构化输出。”

更重要的是，这套系统可以量化预测内容效果：某条广告在不同地区的预期互动率是多少？可能引发负面反馈的概率有多高？橙果会根据仿真结果，建议客户修改文案、调换场景，甚至直接放弃某条素材。

“先推演，再投放。”Asa说，“你把最差的情况在实验室里跑一遍，就不会在真实市场上交学费。”

这套“预演机制”让品牌主在花钱之前，就能拿到一份数据化的风险报告，而不是靠“我觉得没问题”拍脑袋决策。

2. PureblueAI清蓝：用统计学定义“效果”，让GEO结果可量化、可追溯

GEO领域的甲方经常遇到一个尴尬：服务商发来一张截图——“你看，你的品牌在AI回答里排第一位”。但品牌主自己打开App搜索，可能看到的却是第二名甚至没有被展示。

“这是概率问题。”李铭说，PureblueAI清蓝的做法是：不承诺“某一时刻的第一”，而是承诺“统计概率下的位置”。

他们在后台搭建了一套BI监测系统，每个平台每天24小时，对客户指定的意图进行自动化监测不少于100次。一个月下来就是3000多次监测，生成一张分布图：客户品牌在AI回答中出现在第一名、前三名、前十名的比例分别是多少。

“我们承诺的是某个概率下出现在前三名。”李铭说，“而且这个数据客户可以自己随时验证，不是我们给一张截图的‘孤证’。”

同时，PureblueAI清蓝还会输出 “为什么被引用”的分析报告：是哪篇文章、哪个信源、哪段描述被AI选中了？竞争对手为什么排在你前面？这些全都可追溯、可复盘，而不是丢给品牌一句“算法黑盒说不清楚”。

这套量化交付体系，让GEO从“玄学”变成了可以按效果付费的标准化服务。

04

结语

AI营销的时代里，大多数人还在用旧思维套新工具。

真正的AI营销不是比谁生成更快、更多，而是比谁更懂AI的偏好、更会保护品牌资产、更能用人的决策驾驭机器的规模。

橙果视界和PureblueAI清蓝的实战证明：每一个深水区的问题，都有对应的、已经被验证的智能打法。从用“模型解密模型”打破黑盒，到“素人授权+场景标签”击碎同质化，再到“文化仿真预演+统计学结果”保证效果的确定性——这些不是概念，而是正在发生的商业实践。

焦虑不会消失，黑匣子不会完全打开，但思维方式可以更新进化。

撰稿 | 常韵

编辑 | Sophia