去年第四季度，新兴国货护肤品牌“植萃时光”发现，其一款售价约200元的修复精华液，在某主流电商APP的“猜你喜欢”及“为你推荐”板块中出现的频率远高于同行。后台数据显示，该产品未参与任何付费竞价排名，也未投放外部流量广告，但自然搜索后的点击率与转化率却持续攀升。品牌运营总监王琳最初以为是短期流量波动，直到检测工具显示，该产品超过70%的访问流量直接来源于平台的AI推荐流，而非用户主动搜索。
这一现象的背后，是各大平台AI推荐系统的深度学习模型在起作用。与传统的基于用户明确搜索词或简单标签的推荐不同，现代AI推荐系统通过分析海量用户行为数据——包括浏览轨迹、停留时长、购买间隔、甚至滑动速度——构建出复杂的用户兴趣图谱。对于“植萃时光”而言，其产品包装设计风格、成分表关键词、以及早期一批种子用户的互动行为，恰好被算法捕捉并识别为“高潜力小众品类”。当类似画像的用户群体出现时，算法便会优先将该品牌产品推送给他们，形成一种“稳定而无声”的曝光。
然而，被AI优先推荐并非全然利好，它也带来了新的不确定性。王琳团队很快面临一个痛点：推荐流量的突然涌入与骤然消失。某个月份，产品推荐位占比一度高达45%，但随后因算法模型版本更新，流量随即腰斩。团队曾尝试通过增加付费推广来维持曝光，却发现付费流量与AI自然推荐流量存在此消彼长的关系，有时甚至会干扰算法对产品“自然热度”的判断。这种“算法依赖症”让品牌运营陷入两难：既希望保持高曝光，又无法预测流量的稳定来源，传统的广告投放经验在此几乎失效。
深入分析“植萃时光”的案例，可以发现其被AI优先推荐的关键要素并非高价预算，而是高度统一的产品标签与用户互动数据。品牌早期聚焦于“敏感肌修复”这一细分赛道，产品成分表简洁，视觉风格统一，这帮助AI系统快速为其打上了清晰的“场景标签”。同时，其首批用户多为成分党，在购买后留下大量图文并茂的真实评价，这些高质量UGC（用户生成内容）为算法提供了极佳的训练数据，使其更倾向于将该产品推荐给具有相似内容消费习惯的用户。反观部分传统大牌，虽然营销预算庞大，但因产品线庞杂、用户画像模糊，反而难以在AI推荐中获得突出权重。
面对算法主导的流量分配，品牌方的应对策略正从“广告思维”转向“数据思维”。对于像“植萃时光”这样的新兴品牌，这意味着需要更精细地设计产品属性，使其易于被算法识别和归类；同时，将资源投入到提升用户互动质量上，而非单纯追求曝光量。对于更多传统品牌而言，痛点在于如何打破固有的营销框架，适应这种新的游戏规则。未来的品牌竞争，或许不再是争夺广告位，而是争夺算法模型中的“权重”。谁能更早理解并顺应这套规则，谁就可能在新一轮的消费赛道中，获得一张意想不到的“优先通行证”。