生成式AI把营销带到“内容即服务”的新阶段

• 生成式 AI 的爆发把营销推进到“内容即服务”的新阶段。GEO（生成式引擎优化）的核心，是用AI自动生成内容去连接用户和品牌——但两个问题始终没变：“生成什么？”和“为谁生成？”

• 为了解决这两个问题，国内主流平台（百度、字节、腾讯、阿里、小红书、B站、知乎等）都在做自己的人群资产模型，同时发展一种能把“分散行为”整理成AI可读信息的技术——用户画像对齐技术。当这两者协同工作时，GEO的“精准度”问题就能被有效破解。

一、为什么有的品牌能精准触达，你却触达失败？

很多人会问：为什么有的品牌一发内容就命中你需求，而有的品牌发的内容却总是“隔靴搔痒”？关键答案就在：用户画像对齐技术 + 人群资产模型的协同。

这项技术不是简单的标签堆砌，而是把用户的“隐性需求”变成“显性标签”，为生成式AI提供可操作的“用户特征语言”。有了它，AI生成内容就不再是“盲目生成”，而是能够“精准匹配”。

二、用户画像对齐技术：AI 的“翻译官” —— 两步把用户变成AI能理解的语言

用户画像对齐技术的本质：把分散在不同平台、不同形式的数据（搜索、购买、社交互动等）转换成生成式AI能够理解并使用的用户特征标签。

它主要通过两步实现：

1) 多源数据融合 —— 像拼图一样把零散信息拼起来

举个生活化例子：

• 你在百度搜“婴儿辅食做法”；

• 在抖音刷母婴类视频且每次停留超过5分钟；

• 在微信群里问“周末带娃去哪玩”。

这些看似不相关的行为，技术会把它们当作拼图碎片，拼出完整样子：

可能标签：25–30岁、女性、一线城市、宝妈、周末偏好外出/购物、母婴内容停留时长。

目标是搭出一个基础轮廓，让系统知道“你大概是哪类人”。

2) 动态标签更新 —— 像朋友一样跟上你的变化

人与兴趣会变，画像也要变：

如果半年后你开始频繁搜索“儿童绘本”“宝宝学走路技巧”，画像系统会把标签从“新手妈妈”更新为“幼儿家长”。这就是 动态标签更新 的能力。

区别于传统静态画像：

• 传统画像可能长期推“奶粉/辅食”广告；

• 动态标签能及时把流量方向转向“绘本/早教/幼儿用品”。

小提醒：要利用好这一能力，企业内部的做法也要与时俱进，不要一直套用过时经验（别像知乎上那种2000+经验，过时就没用了）。

一句话：先用多源数据“拼出你的样子”，再用动态标签“跟上你的变化”，两步结合才能让生成的内容真正说到用户心坎里。

三、在GEO体系中的核心作用：生成式内容的“导航系统”

把 GEO 比作一辆能自动生成内容的智能汽车，那么用户画像对齐技术就是它的导航系统：通过定位用户特征，指引生成内容驶向正确的“需求目的地”。

主要功能举例：

1. 提供精确坐标：比如要给百度 AIA 的“ I2 互动人群”生成内容，画像会输出：“高转化潜力 + 价格敏感 + 偏好短视频” 等标签，确保生成短视频带限时折扣而非长篇评测；

2. 避免内容错位：没有画像对齐技术时，推荐系统可能会把“刚怀孕妈妈”推送“幼儿早教课程”（时间错位），或把“偏好文字”的用户推短无字幕视频（形式错位）。

衡量用户画像对齐技术成熟度的三大指标（直接决定GEO效果）

1. 标签匹配精度：标签与用户真实需求吻合度。例如，“购买意向强烈”标签的准确率需达到80%以上，否则生成的营销内容可能招致用户反感。

2. 实时响应速度：从用户行为发生到标签更新的延迟。短视频平台要求≤5分钟响应（当用户看完口红试色，系统应能立刻推送同款优惠）；而传统搜索引擎（如百度）响应速度慢，通常需要30天的历史数据滚动更新（这也解释了为什么很多人觉得百度没有“千人千面”）。

3. 多模态适配能力：能否识别用户对内容形式的偏好（音频/视频/图文）。例如：

4. 标签显示“通勤时偏好音频”→ 推播客式内容；

5. 标签显示“睡前喜欢图文”→ 推送长图解析。

本质结论： 用户画像对齐技术是 GEO 与用户需求之间的“翻译官”，把隐性需求转为AI能用的显性标签，让生成的内容不再是“碰运气”。

四、人群资产模型的核心逻辑：基于“用户与品牌关系递进”的分层框架

人群资产模型以“用户与品牌关系”的递进阶段（从潜在需求到实际转化）为分层依据。不同平台因生态不同（搜索 / 短视频 / 社交），其目标与流转路径会有所差异，为 GEO 提供差异化策略框架。

平台示例（后续我们会继续输出其他平台的深度解析）：

• 百度：AIA（五阶分层）

• 字节跳动：O-5A（短视频全链路）

• 阿里：AIPL

• 腾讯：5R

• 小红书：AIPS

• B站：MATES

• 知乎：DEEP

下面优先把“百度 AIA”和“字节 O-5A”两种模型讲清楚，让大家有一个基础认知。

五、百度 AIA（以“搜索场景”为核心） — 五阶分层与技术实现

百度 AIA 以“人群资产沉淀”为核心，构建五阶用户分层（O → A1 → I1 → I2 → A2），追踪人群在各阶段的流转，沉淀品牌资产，适合做长线经营。

分层与特点

1. 机会人群（O）—— 潜在需求唤醒者

• 行为特征：搜索行业通用关键词（如“亲子游”“智能家居”），但未搜索品牌词；浏览行业资讯（比如“2025年新能源汽车选购指南”）；在垂直社区浏览相关话题但未参与讨论。

• 触达策略：泛内容触达（信息流广告、行业白皮书、趋势报告），结合搜索场景推送关联内容（如搜索“亲子游”后推“暑期带娃必去的5个科技馆”）；设计问卷/投票收集偏好。

• 技术支撑：NLP解析搜索意图；语义匹配品牌内容；协同过滤推荐相似用户关注的内容。

2. 认知人群（A1）—— 品牌印象构建者

• 行为特征：点击过品牌广告但未进入落地页；关注品牌官方账号但未浏览核心内容；搜索过竞品对比（如“乐斯福酵母 vs 安琪酵母”）。

• 触达策略：产品亮点解读（短视频、图文）、展示品牌资质/用户评价/权威报告；提供解决方案（示例："30岁职场人如何规划退休金"）。

• 技术支撑：基于点击行为构建兴趣图谱；A/B测试优化内容呈现，提高点击/停留。

3. 兴趣人群（I1）—— 深度信息探索者

• 行为特征：多次浏览产品详情页（单日>3次）；下载品牌资料（产品手册等）；参加直播但未购买。

• 触达策略：推送对比评测、视频演示、步骤指南；提供试用/专属优惠刺激决策。

• 技术支撑：RFM模型（Recency、Frequency、Monetary）识别高价值兴趣用户；行为序列分析预测下一步动作，提前触发干预。

4. 互动人群（I2）—— 高价值转化核心群体

• 行为特征：搜索品牌专属关键词；参与社区讨论、问答、分享使用心得；多次访问价格计算器或预约咨询页。

• 识别精度：通过多项指标综合判定，误判率低于8%，识别准确率行业领先。

• 触达策略：低延迟内容分发，优先分配CDN节点，确保页面加载速度 < 1 秒；触发人工客服/专属顾问提供1对1服务；推定制化内容。

• 技术支撑：动态CDN调度（根据地理和网络实时选路）；实时行为分析通过 Flink 流处理引擎实现秒级响应。

5. 行动人群（A2）—— 品牌价值实现者

• 行为特征：完成购买/订阅；参与会员体系/复购；向他人推荐品牌（NPS>8）。

• 运营策略：专属折扣、会员日、购买周期提醒（如保险续费前30天）；推荐有奖、分享得积分等社交裂变机制。

• 技术支撑：生存分析模型预测流失并提前挽留；关联规则挖掘交叉购买机会（例：买健康险推荐意外险）。

模型创新点（百度 AIA）

• 动态递进与精确识别：设置单向流动 O→A1→I1→I2→A2，避免层级混淆；每个阶段有明确转化门槛（例如：I1→I2需满足“3次产品页浏览 + 1次社区互动”）。

• I2识别技术：多维度行为加权，比如：

• • 搜索品牌词频率 30%

  • 社区互动深度 25%

  • 内容分享次数 20%

  • 页面停留时长 15%

  • 内容完读率 10%→ 每小时重新计算用户行为得分，动态调整层级。

• 百度系渠道数据打通：整合搜索、信息流、品牌专区、爱采购、百度优选、自有电商与线下活动，通过 UID体系 实现用户行为追踪，保证分层连续性。

六、字节跳动 O-5A（以“短视频场景”为核心） — 全链路转化详解

字节跳动的 O-5A 模型以短视频场景为核心，形成从潜在用户挖掘到品牌忠诚培养的全链路体系，依靠抖音、头条、西瓜等端口实现跨场景覆盖。

分层与特点（逐级细化指标）

O：机会人群（潜在消费挖掘）

• 行为特征：在抖音浏览与品牌相关行业内容（美妆机会人群会看化妆教程、护肤科普）；关注行业话题，参与热门话题讨论；搜索通用产品关键词（如“好用的粉底液”“补水效果好的面膜”）。

• 触达策略：使用信息流广告、原生广告、优质行业短视频吸引注意。

• 技术支撑：依靠巨量云图的用户行为标签筛选潜在人群，结合巨量算数分析行业趋势与搜索热点。

A1：了解人群（品牌印象初步建立）

• 行为特征（示例阈值）：过去15天内广告曝光 1–3次；进入直播但观看时长 <10秒；星图视频观看 1–3次或每次<5秒；品牌官方账号短视频观看次数少（完播次数≤3，点赞≤4）。

• 触达策略：优化短视频内容、做直播互动（福袋、弹幕），投放千川广告精准触达。

• 技术支撑：基于平台行为数据构建兴趣图谱，进行个性化推荐。

A2：吸引人群（兴趣深化）

• 行为特征：广告曝光 4–10次 或广告播放时长 5–60秒；落地页停留 5–60秒；进入直播 2–5次（直播观看时长 11秒–5分钟）；有直播商品点击或购物车点击。

• 触达策略：推出互动话题、达人合作、优化直播互动（抽奖、问答）。

• 技术支撑：A/B测试优化内容与互动策略。

A3：种草人群（购买意愿强烈）

• 行为特征：广告曝光 >11次 或广告播放时长 >1分钟；点击≥2次，落地页停留 >1分钟；频繁进入直播（≥6次，观看时长>5分钟），有评论、送礼、购物车操作；对星图视频观看时长>1分钟，观看次数>11次。

• 触达策略：提供详细对比评测、使用教程、限时优惠与专属折扣码。

• 技术支撑：RFM模型识别高价值种草用户，行为序列分析预测下一步动作并提前触达。

A4：购买人群（完成交易）

• 行为特征：在抖音电商（抖店）365天内完成品牌商品购买。

• 触达策略：优化购物流程、支付便捷与售后体验；发送物流与售后提醒。

• 技术支撑：实时监测购买流程，确保下单体验顺畅。

A5：复购人群（品牌忠诚培养）

• 行为特征：多次购买形成稳定复购周期；参与会员活动并分享使用心得，NPS>8。

• 触达策略：会员福利、老用户回馈、鼓励UGC并给予奖励（优惠券、礼品）。

• 技术支撑：生存分析预测流失并采取挽留；关联规则发掘交叉购买机会。

模型创新点（字节 O-5A）

• 阶段定义结合短视频特性：把传统模型中的“询问”阶段改为“种草”，更贴合短视频通过达人推荐激发购买的特性；把“倡导”阶段改为“复购”，强调短视频电商中复购的重要性。

• 强算法驱动与数据支撑：依托字节的推荐算法与海量行为数据，实现实时分层与动态策略调整。

• 字节系全场景覆盖：模型聚合抖音、今日头条、西瓜等多端触点，支持广告、内容、直播、搜索等多场景营销。

七、人群资产模型 + 用户画像对齐：如何协同提升 GEO 效果

在 GEO 时代，平台的人群资产模型与用户画像对齐技术共同构成推动AI生成式引擎精准内容的关键力量：

1. 人群资产模型为 GEO 划定“阶段化内容边界：告诉 AI 在用户处于哪个生命周期阶段时应该生成什么类型的内容（从认知类到决策类再到情感维系类）。

2. 用户画像对齐技术为同一阶段的不同用户注入个性化细节：在阶段边界内，画像技术提供兴趣偏好、场景习惯、行为模式等细粒度特征，以实现“千人千面”。

3. 动态协同，形成闭环：当用户在阶段间流转时，人群模型触发内容方向调整，画像技术同步更新特征标签；用户对内容的反馈（点击、停留、转化）又会反向优化分层标准与画像权重，使体系迭代进化。

八、GEO的核心价值：从“盲目生成”到“精准经营”

这套协同体系把 GEO 的运作逻辑从“靠模板、碰运气”升级为“基于阶段+特征的精准经营”：

• 内容与用户当前阶段和个体偏好高度匹配，相关性与吸引力上升；

• 减少无效内容触达，降低用户干扰；

• 全链路动态适配实现从流量获取到用户留存的高效转化；

• 把AI从内容生成工具升级为品牌精细化运营的核心引擎。

九、核心技术总结

当用户画像对齐技术（精准标签）遇上人群资产模型（阶段化框架），GEO 营销就能摆脱“盲目生成”的困境：每次生成的内容都能紧扣用户需求，从宏观的阶段路线到微观的个体偏好都做到匹配。这是品牌在生成式 AI 时代实现“千人千面”营销的第一步。

十、给品牌/运营/产品的落地建议（可直接复制落地）

1. 打通多渠道数据（Search/短视频/社交/电商/线下）并建立UID体系，为画像对齐提供全域数据；

实现动态标签系统，保证短视频类场景响应时间≤5分钟；对搜索类场景制定长期滚动更新机制（例如30天）；

2. 优先搭建RFM、行为序列分析、生存分析和关联规则挖掘能力，支撑I1、A2等阶段的精细化运营；

把人群模型阶段化规则落地到内容生成API，在模型层面为不同阶段定义生成模板与可变维度（例如：形式、长短、促销力度）；

3. 设定识别与分层的评价指标（标签准确率、误判率、响应延迟、完读率等），并定时回测（百度式每小时打分、A/B测试等）；

4. 在内容生产环节做多模态适配（音频/短视频/长图文）并在触达策略里加入低延迟分发（CDN优先、专属顾问触达）以提高转化效率；

5. 持续把用户反馈（点击/停留/转化）回流到分层与画像权重里，形成可迭代的闭环。

总结

生成式引擎优化（GEO）的核心在于把“用户画像对齐技术”和“人群资产模型”结合起来：前者通过多源数据融合和动态更新，精准刻画用户兴趣与行为；后者则把用户分层到不同关系阶段，指导内容在各环节的作用。当两者协同，AI 生成的内容就能真正做到“因人因时而异”，从盲目投放升级为精准运营，实现千人千面、高效转化，这是品牌在生成式 AI 时代的最大价值。

下期预告

下一篇文章，我们将揭秘 百度AIA机会人群触达策略

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