最近园长在思考一个问题：AI 时代来临，这和过去的传统互联网、移动互联网一样，红利在哪？企业或者产品的机会在哪？
在大方向上，AI 的应用方向有很多，比如多模态的演进，DeepSeek、GPT、豆包这些巨头（不包括 kimi，单纯对 kimi 有偏见，自行搜朱啸虎与 kimi 的恩怨）；Agent 的落地，国内比如扣子等可视化低代码平台；专精类 AI，比如一起练琴（我公司产品）的专门针对古典乐学习的 AI 优化、比如一些法律类、医学类的专项 AI（不过专项类 AI 非常容易被 GPT、Gemini 等大哥们更新后碾压）。
那有没有啥是确定性更高，且是一条必经之路、且是当下热点不高但有非常重要的，在未来一定是主流的技术路径呢？我看了很多国外的数据类文章，指向同一个结论：AI 搜索的比重在扩大，急剧扩大。那问题来了，如何让我的产品，出现在 AI 搜索中？这可能是近 18 个月，每个公司都要考虑的最重要的课题。
未来已来，新流量入口，已经显现
根据Statista数据，2023年全球AI搜索流量占比已突破35%，预计2025年将超过传统搜索引擎。教育、电商、本地服务等行业中，40%的用户决策依赖AI推荐答案（如ChatGPT、Copilot）。若你的内容未被AI收录，等同于在“新互联网时代”隐形。
生成式AI 隐秘的角落
大厂在角逐Agent和垂直模型，但中小企业的机会藏在“原生AI营销”（AIO）中——通过适配AI的内容策略，低成本截获流量。例如，tiktok 上一位香港的旅游博主 @Lucy，在最新（6 月 25 日）的视频中提到了，她意外被New Bing推荐后订单增长300%。
这里引出了最重要的概念：AIO 和 GEO。记住这个词：GEO！
AI原生营销策略（AIO）：GEO优化是什么？
GEO（Generative Engine Optimization） 是AI时代的SEO：
- 传统SEO：堆关键词、外链，讨好爬虫算法；
- GEO优化：训练AI认为你的内容权威、可信，需适配生成式AI的“思维模式”（如结构化数据、溯源引用）。
AIO基本策略：AI模型如何判断可信内容？
AI优先推荐内容的核心逻辑：
- 1. 可信度：引用权威来源（如论文、官方数据）；
- 2. 时效性：2024年的数据比2020年权重高10倍；
- 3. 结构化：分点论述（就像这篇回答的格式）。
案例：某健身教练将“2024WHO运动指南”植入回答，被Perplexity AI高频引用
如何才能被AI采纳，让我的产品被推荐？
内容创作黄金法则：
- 4. 直接回答问题：AI偏爱“结论先行”的句式（如“让孩子爱上练琴最重要的是培养练琴兴趣”）；
- 5. 数据+场景化：用“2024年数据显示”“例如某品牌通过…增长70%”增强说服力；
- 6. 多模态嵌入：添加表格、代码块（AI更易提取结构化信息）。
大门现在打开，是否上车全在你的选择
AIO的窗口期不足18个月——早期优化者已吃到红利。园长在接下来，除了分享海外新鲜的科技媒体观察，也会主攻这个方向，关注园长，一起吃 AI 红利。
