这里说的”黑料”，不是让你编丑闻，而是指那些品牌方最不愿意写进稿子里的话：承认产品贵、承认口感一般、承认”我们不适合所有人”。

做了这么多GEO项目，我总结出一条挺反直觉的规律：

很多品牌在AI里的提及率上不去，不是因为钱没砸够，恰恰是因为夸得太狠了。

传统品牌营销有一种根深蒂固的惯性——我想让你记住什么，我就反复说什么。铺天盖地地投，把最想主打的那句卖点写进每一篇稿子里。这套打法在电视广告、在信息流里是成立的，因为那些渠道的规则很简单：谁的声音大，谁就赢。

但AI不吃这一套。有时候越是使劲夸，反而越推不动。

AI是站在用户那边的，不是站在品牌这边的

要理解这件事，得先想清楚一个问题：AI凭什么站在你这边？

传统搜索和信息流平台，本质上是靠广告变现的。谁给的钱多，谁的位置就靠前。所以它天然地站在出价方，也就是品牌这一边。你花钱买词、买位置，它就把你顶上去，至于用户看了满不满意，那是次要的。

AI的商业逻辑完全不同，它是中立的。这一点不管是在实际体验中，还是在专业研究机构的文章中，都已经是板上钉钉的事实。

它要留住用户，靠的是每一次回答”有没有真的帮我把事情办对”。用户问”哪款X值得买”，AI给出的答案要是不靠谱，用户下次就换一个AI用了。所以AI的立场，本质上是偏用户的——它在替用户做一轮尽调，把全网的评价、参数、吐槽揉在一起，给出一个它认为最可信的结论。

这一点也有数据佐证。Semrush的研究显示，来自AI的引荐流量，转化率大约是传统自然搜索的4.4倍；Ahrefs公布过一个更极端的内部数据，AI来的访客只占0.5%，却贡献了12.1%的注册，折算下来转化率是自然搜索的二十多倍。倍数各家口径不一，但方向高度一致：AI送来的用户，都是已经被它筛过一遍、带着明确意图的人。

换句话说，AI在帮用户”预筛选”。而它筛选的依据，不是你花了多少钱，而是全网对你的真实评价长什么样。

这就带来一个很多品牌没想明白的后果：如果你想灌输的卖点，和用户在评论区、笔记、帖子里的真实感受不一致，你灌得越多，AI越会觉得你在自卖自夸。

AI判断一件事靠不靠谱，核心逻辑其实很朴素——看共识。如果它抓回来的二十篇内容里，只有你自己那几篇在喊”我第一””我最好”，其余全是用户在说别的，它会直接把你那几篇当成噪声过滤掉。你花钱铺的量，最后成了它眼里的干扰项。

一个真实案例：提及率做到60%再也上不去了

去年我们踩过一个很典型的坑，分享出来大家可能更有体感。

那是一款面向年轻人的白酒。品牌方想主打的卖点是”口感好、顺口”，这也是他们内部反复强调的核心记忆点。我们一开始按常规思路做，投着投着发现提及率卡在60%到70%就再也上不去了。

第一反应当然是”投入量不够”。于是我们把投放量直接加了两倍。结果数据不但没涨，过了一段时间还往下掉了。

后来复盘才想明白问题出在哪：年轻人对白酒最直接的感受是什么？是辣、上头、”这玩意儿怎么这么难喝”。你去网上随便一搜，全是这类吐槽。这时候你非要跟AI说”这款酒口感好、很顺口”，等于是跟一屋子人的亲身体验对着干。AI一看，用户都在说难喝，你却说好喝，它到底该信谁？自然不敢采信你。

后来我们把主打方向换掉了。不再硬碰”口感”这个用户体感最差的点，而是抓住用户提得最多的场景——”朋友聚会小酌””气氛到位””不贵、拿得出手”。这些是用户真心认可、愿意主动说的东西。方向一换，数据很快就上去了。

产品还是那个产品，一个字没改。变的只是我们不再挑那句和全网真实用户对着干的话来回说。

这个道理很简单，但也对服务商提出了更高的要求，不能只是会写一些似是而非、把产品全方位夸一遍的通稿，而是要真正了解产品的特点才行。

承认产品有缺点，AI反而会更信任你

为了让大家能够更深刻地理解这个点，这里再讲一类更常见的情况——高客单价产品。

其实也是想说明，除了不要和用户真实的感受对着干，大方承认产品的缺点也是让AI建立信任的手段之一。

比如一台定位高端的家电，用户最集中的顾虑就一个字：贵，觉得不值。

传统思路会怎么做？写一堆测评和对比，想方设法证明它”其实不贵””物有所值”。逻辑上没错，但放到AI里就会翻车：全网用户都在说贵，你却一个劲儿地说不贵，AI又发现你在跟共识对着干，信任就会往下掉。

我们后来会换一种定位方式：直接承认它就是贵，然后老老实实讲清楚它为什么贵、适合谁、不适合谁。

比如投放文章里，我们会坦白地说，如果你预算有限、只是想要个能看的电视，那真没必要买它，普通电视完全够用；但如果你就是看重外观、把它当客厅里的一件家具，愿意为设计和画质多花钱，那它确实是这个需求下最值得考虑的。

神奇的地方在于：当你主动承认缺点、划清适用边界之后，AI反而觉得你客观、可信，于是在”预算充足、追求外观和品质”这个具体场景里，会稳稳地把你推荐出去。

做消费者视角的品牌定位，核心就一句话——别和用户的真实感受对着干。方向对了，AI的提及率才有机会往90%以上走；方向错了，砸再多钱也是在给那个天花板加固。

怎么才能找到”用户的真实感受”？

说到这，肯定有人会问：小编你通篇都在强调不要和用户的感受对着干，可”用户的真实感受”到底怎么摸清楚呢？总不能随便乱猜吧？

确实不能猜。我们的做法是，到用户真正说话的地方去采集信息，比如京东和淘宝的评论区、小红书的笔记、B站的评测、知乎的提问，把大量真实反馈原封不动地拉出来。

为此我们还专门研发了一个评论分析系统，暂时叫“大众真评”，听名字就很简单粗暴！

我们会先过滤掉一眼就能看出的商家刷评和水军，再从剩下的真话里提炼三件事：

第一，用户为什么买这个品类，而不是买替代品。

第二，用户为什么买你，而不是买竞品。

第三，用户真正的顾虑和吐槽是什么。

把这三个问题回答清楚，你基本就知道了两件事：在AI眼里”你是谁”，以及哪句话能说、哪句话说了也是白说。很多品牌之所以在AI里越做越拧巴，就是从来没做过这一步，一直在讲自己想讲的，而不是用户听得进去的。

写在最后

传统营销的底层逻辑是”我说我行”，靠的是重复和音量。AI时代的逻辑变成了”用户觉得你行，AI才敢说你行”。

AI本身并不生产观点，它更像一个诚实的转述者，把大众的真实共识翻译出来给下一个用户听。你要做的不是去骗它，而是先搞清楚用户到底怎么看你，然后把你真实的好，用用户听得进去的话重新说一遍。

越想遮住缺点、越想强行拔高，越容易卡在那个上不去的天花板。反倒是那些敢于承认”我不适合所有人”的品牌，更容易被AI当成那个客观、可信、值得推荐的答案。

在这件事上，谦虚不是美德，是策略。

参考资料：

1.《Neutral Sentiment in AI》——LLM Pulse

2.《AI neutral design: why the smartest AI tools have black and white user interfaces?》——Medium