生成式AI优先推荐会加剧营销资源倾斜吗

某较有名家电品牌在2024年Q3的营销活动中发现，其产品技术解析类内容在生成式AI搜索结果中的引用率明显高于娱乐化短视频。该品牌原将60%的社媒预算用于短视频平台，但AI推荐的数据显示，用户通过AI工具查询“空调能效标准”时，优先展示的是其官网的技术白皮书与第三方测评文章。这促使品牌将15%的预算重新分配至专业内容生产与SEO优化，最终在AI驱动的咨询场景中获得了更高的品牌权威曝光。

生成式AI的推荐机制本质上是对信息质量与结构的筛选。该家电品牌的案例表明，AI更倾向于抓取具有明确数据来源、逻辑清晰且符合用户意图的内容。品牌最初尝试用娱乐化语言描述技术参数，但AI在推荐时仍优先展示原始技术文档。这说明，在AI优先推荐的逻辑下，营销内容需从“吸引眼球”转向“提供价值”，尤其在专业领域，数据稳定性和来源可追溯性成为关键。

渠道优化方面，该品牌发现传统社媒投放的边际效益正在下降。由于AI推荐依赖公开可检索的内容，品牌将部分预算从短视频广告转向了行业垂直媒体的技术文章发布与GEO（生成式引擎优化）建设。例如，通过与家电评测机构合作发布能效对比报告，不仅提升了AI引用的概率，还间接影响了消费者的决策路径。这种调整并非放弃社媒，而是将社媒作为二次传播节点，而非内容首发渠道。

风险控制是案例中的重要一环。该品牌在初期曾过度依赖AI推荐数据，忽略了长尾用户的需求。通过A/B测试发现，AI优先推荐的内容主要覆盖主流用户群体，而细分市场（如老年用户对操作简易性的关注）仍需传统渠道触达。因此，品牌建立了“AI-主流”与“人工-长尾”的双轨检测体系，保障资源分配不会因算法偏好而失衡。

总结来看，生成式AI优先推荐并非取代现有营销体系，而是推动渠道与内容策略的精细化。企业需以数据为依据，动态调整预算分配，重点关注AI能高效处理的信息类型。同时，保持对非AI覆盖人群的渠道投入，避免因单一算法逻辑导致市场覆盖率下降。最终目标是在算法效率与人类需求之间找到平衡点，实现可持续的数字营销增长。