转自公众号：太火梁一

这两天，朋友圈被“即梦 seedance 2.0”刷屏了。

字节跳动这款视频生成模型确实强，全网都在惊叹：AI 视频的奇点终于来了。

大家都在狂欢，讨论怎么用 AI 生成更炸裂的画面，怎么用 AI 拍大片。

但作为商业观察者，我得说句大实话：模型确实强，但对绝大多数品牌来说，这波热闹凑完了，大家还是该干嘛干嘛。

为什么？因为即梦 seedance 2.0 目前更多是创作者的狂欢，离品牌真正的变现还有一段距离。

它能帮你生成炫酷的画面，但解决不了你“卖不动货”的焦虑。

我们太关注 AI 的“创造力”（它能生成什么），却忽略了 AI 手中正在掌握的另一种更隐形的权力——“裁决力”（它信赖什么）。

想想看，当你用即梦生成一条爆款视频来吸引眼球时，你的客户可能并没有在看视频，而是打开了豆包、Kimi 或者 DeepSeek，冷静地问了一句： “市面上这么多 XX 产品，哪一款真的好用？请推荐前三名。”

这就是 2026 年不断发生的现实： 

你在前端（视频流）花枝招展，试图用 AI 惊艳世界； 你在后端（搜索流）却是个哑巴，被 AI 定义为“不推荐”甚至“不存在”。

今天这篇文章，不聊怎么造梦，我想聊聊怎么让品牌“活在” AI 的答案里。

一、一场静悄悄的“权力政变”

我们必须承认，流量的底层逻辑变了。

过去十年，我们做营销的逻辑是“货架逻辑”。

百度是货架，淘宝是货架，甚至抖音电商现在的商城业绩占比也接近50%，算是个流动的货架。

我们拼命做 SEO（搜索引擎优化），拼命铺小蓝词，就是为了把货（信息）摆在显眼的位置。

只要你排在第一页，哪怕是第十条，你也有机会被看见。

但现在，AI 带来了“答案逻辑”。

不知道你有没有发现，你自己现在的搜索习惯变了。

以前你想买个洗地机，你会去小红书搜，看几十篇笔记，在一堆软广里艰难辨别真假。 现在？你直接问豆包或千问：

“预算 3000 元，家里有猫，推荐一款洗地机，要真实的优缺点。”

AI 不会给你扔 10 个链接让你自己选。它会直接给你一个结论，或者推荐 Top 3 的品牌。

注意，这场变革的隐形竞争就在这里： 在货架时代，第二名、第三名甚至第十名都有饭吃。 但是在 AI 答案时代，如果你进不了 AI 推荐的 Top 3，你在用户的认知里，就是 0。

Gartner 预测，到 2026 年，25% 的传统搜索流量会转移到 AI 问答平台。但在我看来，在中国市场，这个速度会快得惊人。

即梦 seedance 2.0 的刷屏证明了AI应用席卷用户的效率是史无前例的。

当用户开始习惯“问”AI，而不是“搜”网页，一场关于“定义权”的争夺战就已经开始了。

二、实测：我在 AI 眼里是谁？

为了验证这件事，我这两天做了一个有趣的实验。

我用了一个叫AIDSO爱搜的工具（国内最早做 GEO 生成式引擎优化的团队），对自己下手了。

我用它的“实时搜索”功能，在这个工具里聚合搜索了全网主流的 AI 模型（豆包、Kimi、通义千问、元宝等），

我输入了关键词：“太火梁一是谁？她怎么样？”

几秒钟后，报告生成了——大多数 AI 对我的评价是正向的，“商业观察者”、“犀利”、“爆款文章制造机”。 但有的细节，也让我出乎意料。

最有意思的是 AI 的“信息来源”。

AIDSO 的报告里，清晰地列出了 AI 引用我信息的“信源权重”。 我本以为，AI 会抓取我的微信公众号，毕竟那是我的主阵地。 或者抓取我的抖音主页简介，毕竟那里粉丝也不少。

大错特错。 

豆包、Kimi 和 DeepSeek 对我的总结，竟然大量引用了以下几个平台的内容：

1. 知识星球
2. 澎湃新闻
3. 虎嗅网
4. 即刻 App

我看懂了 AI 的逻辑。

我们平时做 IP、做品牌，盯着公号阅读量，盯着抖音点赞数。 但在 AI 的算法逻辑里，它更信赖那些“高权重、高密度、结构化”的文字社区和严肃媒体。

1. 即刻 App：我平时可能只是随手发发动态，吐槽两句，但在 AI 眼里，这是高活性的真实语料。

1. 知识星球：这里面的内容沉淀深，结构好，被 AI 视为“高价值知识库”。

1. 澎湃/虎嗅：这是权威背书，AI 认为这里的信息“不撒谎”。

而那些只有图片、视频（抖音），或者生态相对封闭（公众号）的内容，在通用大模型的眼里，竟然是“低信噪比”甚至“不可见”的。

如图所示，只有kimi大量引用了我的公众号内容，连腾讯自家AI“腾讯元宝”都仍然把澎湃新闻、虎嗅、今日头条作为主流高权重引用来源。

这在提醒我： 我必须立刻去更新我在虎嗅、即刻、知识星球上的个人介绍和置顶内容。 因为在未来，当一个陌生用户问 AI “梁一是谁”的时候，决定他第一印象的，不是我的朋友圈，而是这些被我忽视的角落。

这就是 GEO（生成式引擎优化）的第一课：你以为的流量高地，可能是 AI 的视觉盲区。

三、千万粉丝的尴尬：被“偷家”的国货巨头

如果是个人 IP 只是面子问题，那对于企业来说，这就是实打实的生死问题。

为了深入研究，我又用 AIDSO 的“品牌诊断”功能，做了一组更加硬核的竞品对比测试。 这组数据，足以让很多老板睡不着觉。

我选了两个彩妆品牌：

1. 品牌 A（国货老巨头）： 国内知名的老牌国货，天猫店铺粉丝近千万，这几年线下店都开了上万家，明星代言不断。
2. 品牌 B（新挑战者）： 一个近年崛起的新锐国货，声量看似不如 A 大，预算也没 A 多。

我设定了一系列用户在春节期间的高频提问：

1. “睫毛膏哪个品牌效果好”
2. “国产气垫粉底品牌排行榜”
3. “XX 品牌的口碑到底怎么样？”

AIDSO 帮我跑完了全网 AI 的诊断报告。结果出来时，数据还是有些出人意料。

在 AI 针对这些品类问题的回答中，新品牌 B 的“提及率”竟然高达 44%！ 也就是说，每 10 个问 AI “什么彩妆好用”的用户里，有接近 5 个人，会被 AI 主动安利品牌 B。

而那个拥有千万粉丝的巨头品牌 A 呢？ 提及率不足 10%。

甚至在某些 AI 模型的回答里，它完全消失了。

为什么？凭什么？ 品牌 A 的声量明明更大，为什么 AI 却“看不见”它？

我通过 AIDSO 的“引用源溯源”功能，找到了答案，也是这场看不见的战争里“降维打击”的真相。

1. 品牌 A 的内容布局（旧世界）： 几乎没有第三方网站的长期优化，且较依赖抖音直播和天猫店。 请注意，直播里的叫卖、店铺详情页里的精美图片，目前的通用大模型是很难完全“理解”和“索引”的。 它们是信息的“孤岛”。 AI 进不去，读不懂，自然就不推荐。

1. 品牌 B 的内容布局（新世界）： 极其聪明地铺设了“知识资产”。 AIDSO 抓取到的信源显示，品牌 B 在知乎的问答、流媒体和各种网页端的深度测评、垂直美妆媒体的报道、甚至是某些不起眼的行业白皮书里，埋下了大量的正面内容。

这就涉及到了 GEO 的核心技术原理——RAG（检索增强生成）。

简单科普一下：目前的 AI 大模型（像豆包、Kimi）虽然聪明，但它们也有“幻觉”，且不知道实时信息。

所以，当用户提问时，AI 就像一个“要参加开卷考试的学生”。 它会先去它信赖的图书馆（互联网高权重信源）里“检索（Search）”相关资料（课本），然后总结出答案写在试卷上（Generate）。

这就是为什么我说，即梦seedance 2.0 是皮相，GEO 才是骨相。

老巨头还在旧战场（流量）里卷生卷死，新对手已经跑到新战场（认知）里，通过喂养 AI，直接截断了用户的决策流。

四、红利窗口：做“喂养 AI”的第一批人

写到这里，我想大家应该已经意识到问题的严重性了。

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化），不是一个虚无缥缈的概念，它是 2026 年企业必须掌握的生存技能。

好消息是，现在还是红利期。

目前的 GEO 市场，极像 2005 年的百度 SEO，或者 2018 年的抖音。

绝大多数品牌，包括你的竞争对手，对此还是一脸懵逼。

他们还在纠结即梦seedance 2.0 生成的视频够不够炫，根本没意识到后院（AI 搜索）已经起火。

现在 AI 对品牌的认知，还处于“饥渴期”。 只要你稍微做一点动作——比如优化一下百科词条、发几篇高质量的问答、在 AI 抓取权重高的媒体上做做铺垫——你就能轻易地占领 AI 的“心智”，成为它推荐的“标准答案”。

这比现在去卷内容平台的投流，性价比高出 100 倍。 因为 AI 的推荐具有“权威性”和“长尾效应”。一旦 AI 认定了你是“性价比之王”，它可能会在未来的一年里，把这个答案重复给成千上万个用户听。

五、别等了，先做一次“体检”

很多老板可能会问：“道理我懂了，但我怎么知道我的品牌现在情况如何？我该去哪里优化？”

在动手之前，我强烈建议你先做一步：诊断。 你得先知道，你在 AI 眼里到底“有没有病”？ 是根本没被收录？ 还是被收录了但全是差评？

这也是我为什么今天想把AIDSO爱搜这个工具推荐给大家的原因。 我和他们团队深聊过，他们是抖查查的原班人马。懂流量的人很多，懂 AI 技术的人也很多，但能把“流量 + AI + 搜索”结合得这么落地的，目前市面上很少。

他们现在搞的这个“AI 时代品牌体检”，是我见过门槛最低的 GEO 入门动作。

不需要你懂代码，不需要你懂算法。 你只需要打开小程序，输入你的品牌名（或者你竞争对手的名字）。

5 分钟，它会给你一份体检报告，告诉你三个核心事实：

1. AI 可见性： 豆包、Kimi、元宝、通义千问、DeepSeek... 这些主流模型，谁认识你？谁不认识你？
2. 市场占有率： 在品类推荐里，你排第几？是 50% 的碾压，还是 0% 的隐形？
3. 引用源情报： 这是最值钱的。AI 到底看了哪里的文章才认识你的？是知乎？是虎嗅？还是某篇你早就忘了的负面新闻？找到了源头，你才有优化的抓手。

最重要的是，趁着春节复工这波活动，这个诊断是免费开放的。

说实话，这种工具如果放在一年后，绝对是高价收费的企业级 SaaS。现在为了教育市场免费放出来，这波羊毛不薅，简直浪费。

我的建议是，大家现在就去测三个词：

第一步： 搜自己的品牌，看健康度。

第二步： 搜竞争对手的品牌，看他们的信源结构。

第三步：搜你的品类词（比如“好用的洗面奶”），看 AI 到底推荐了谁。

写在最后

2026 年，注定是 AI 应用彻底爆发的一年。

即梦 seedance 2.0 让我们看到了 AI 创造内容的上限。而 GEO 让我们看到了 AI 分发流量的底线。

作为品牌方，我们既要会玩“显性”的流量（视频、直播），更要懂“隐性”的规则（搜索、问答）。

不要等到有一天，才发现原来在 AI 的世界里，你已经“社死”很久了。

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。 布局 GEO 最好的时间，就是今天。