既要小红书种草，又要大模型种树（上）

（三）营销生产力革命：从“工具应用”到“范式升级”

我想强调的是，AI营销并不是简单地购买几个AI应用工具，或是找一个GEO服务的优化公司发发文章，而是体系化的内容营销范式升级。这是一个从工具层面到基因层面的变革。

AI营销的新范式，需要从洞察链、内容链、传播链、资产链四个维度进行系统化判断。

GEO（生成式引擎优化）正是这一营销新范式下的关键细分领域，它同样需要消费者洞察、内容生产发布，最终形成品牌的认知资产和用户资产。

（一）AI时代的品牌挑战：从“流量思维”到“认知思维”

GEO是大模型时代品牌从“种草”到“种树”的战略同频。让我用一个生动的比喻来说明这一转变：

种草对应着拔草——品牌往往种下一个草，就希望消费者能够触达后，通过电商或线下进行拔草，完成闭环；而种树则是扎根——埋下一棵树苗，可能需要几年的生长时间，不同用户的问询、大模型在全网进行搜索找到的语义理解，都是浇灌树根的营养。

最终，这棵参天大树上的每一片叶子，都能够个性化地针对一位用户的具体需求，一人千时千面。

这一同频跃迁的核心逻辑是：从大模型收录内容，到大模型理解内容，再到消费者问询相关内容时大模型能够推荐到你的产品和品牌——这是从“被发现”到“被理解”再到“被推荐”的认知进化。

GEO关注的不再是单点流量，而是全域认知。这是一个全新范式，需要用全新视角看待。传统SEO优化的是“被找到”的概率，而GEO优化的是“被理解和采纳”的概率。

（二）品牌如何被大模型收录和推荐？理解AI的“认知逻辑”

一般情况下，用户不会直接搜索品牌关键词。通过我们的数据调研发现，消费者提问的方式一般是品类词或推荐词，除非他心目中已经有了一个明确的品牌。

举个例子：如果消费者问“华为问界是M8好还是M9好？”这种问询已经非常有品牌指向性了。

但一般消费者在没有圈选品牌之前，会问：“什么样的电车好？什么样的增程车比较好？什么样的智能驾驶车比较好？”消费者会先问品类词，在多轮对话之后才会聚焦到品牌词和服务词。

因此，想要理解用户意图，品牌需要把想植入给大模型的内容，转化成普通用户的搜索意图和对话场景。这不是简单的关键词堆砌，而是对用户认知路径的深度洞察。

模型认知的流程是：用户先进行提问→模型进行推理→大模型做全网联网搜索→根据模型分析结果进行模型训练→做出回答。完成这一切步骤只需要几毫秒。

理解这一流程的关键在于：大模型不是在“搜索”答案，而是在“生成”答案。它会综合全网的信息源，进行语义理解和逻辑推理，最终生成一个个性化的回答。

这意味着，品牌需要在多个维度上构建自己的“认知图谱”，而不是单纯依赖某个关键词的排名。

品牌的卖点描述和用户的搜索意图相匹配，大模型就会进行品牌提及。

比如我们最近服务的一个品牌客户是做学习机的，我们发现消费者不会问“什么学习机比较好”，而是问“小学阶段的学习机哪个比较好”、“适合数学薄弱的孩子用的学习机有哪些”。消费者会站在自己的立场上，根据孩子的具体状况来提问。

想让产品内容成为大模型收录的内容源，根据用户意图做内容本身的优化尤为重要。这不是技术问题，而是对用户需求的深度理解问题。

（三）从“种草”到“种树”的进化逻辑：短期与长期的协同

让我用一个对比表格来清晰地说明这一进化逻辑：

我想特别强调的是：既要“小红书种草”，又要“大模型种树”，这是品牌AI时代营销的双轮驱动。这不是二选一的问题，而是协同增效的关系。

“小红书种草”解决的是短期问题：能够给到用户共鸣体验，提供丰富的用户反馈和真实案例，且实施难度相对简单，找一些KOL、KOC发布种草内容，形成分享的声音就可以了。而这些内容经过结构化处理后，可以成为AI系统中的高价值信息。

“大模型种树”解决的是长期问题：GEO种树为小红书种草提供了更广阔的传播平台和更持久的影响力，让品牌在大模型的认知网络中扎下深根。从“种草”到“种树”，是从流量思维到认知思维的战略升级。

这就是为什么我一直强调：在AI时代，品牌既要在社交媒体上“种草”，也要在大模型中“种树”。前者让你被看见，后者让你被理解和推荐。