模型份额（SOM）：AI时代口腔品牌的新战场

前言

一位国产种植体品牌的市场负责人最近在小聚上分享了这么件事：“我们投了那么多钱做医生教育、办学术会议、请KOL背书，但经销商反馈说，诊所医生现在选品时，会拿着AI生成的品牌对比表追问参数差异。”

这个困惑背后，是一个正在发生的结构性变化。《哈佛商业评论》在《Forget What You Know About Search. Optimize Your Brand for LLMs》一文中，提出了一个新概念——“模型份额”（Share of Model, SOM），指的是品牌在大语言模型推荐中被提及的频率和显著性。数据显示，2024年美国假日季零售网站来自AI搜索推荐的流量激增1300%，58%的消费者表示曾使用AI工具获取产品推荐（2023年仅为25%）。

*图源：《What matters to today’s consumer 2025》

在口腔行业，这种转变带来的影响更为复杂。它不仅改变了患者获取信息的方式，还在重构品牌、医生、患者三者之间的信任关系。

以前，品牌的市场逻辑很清晰：影响医生，医生推荐患者，形成一条线性路径。现在，AI成了这条路径中的新节点——它既影响患者的预期，也影响医生的选择。当患者带着AI生成的答案走进诊所，医生的专业建议不再是唯一的信息源，而是需要与AI的推荐进行对照、甚至对抗。

本文将以“模型份额”为切入点，从三个层面拆解这一变化：患者决策逻辑的转变、品牌与医生关系的重构、以及行业信任体系的分化。

以下：

一、从“医生说”到“AI说”

《哈佛商业评论》指出，消费者正在从简短关键词搜索，转向更长、更具对话性的查询方式，搜索行为本身也从“查找链接”转向“获取完整答案”。在口腔医疗决策中，这种变化的影响更直接。

过去，患者在百度搜索“种植牙多少钱”，得到的是广告堆砌和竞价排名。患者知道这些不可信，所以真正的决策发生在线下——到店后听医生讲解、观察诊所环境、对比价格。

小红书的“种草-拔草”机制也曾在一段时间内影响决策路径。患者会先刷“避雷帖”筛掉不靠谱的诊所、医生和品牌，再看“种草帖”寻找推荐。但近两年，“避雷帖”和“营销帖”的边界越来越模糊——有些所谓的“真实避雷”其实是竞品攻击，有些“素人分享”背后是MCN机构操盘——患者发现，连“谁在说真话”都需要猜测。

转折出现在AI工具的普及。患者开始尝试在豆包或DeepSeek里问“种植体哪个品牌好”，AI直接给出结构化答案：品牌对比表、价格区间、选择标准。患者还没到店，心里已经有了一套“标准答案”。

AI搜索结果

于是诊所的困境来了。如果医生推荐的品牌恰好在AI的“推荐清单”里，患者会想：“你说的和AI一样，那我为什么要多花钱？”如果医生推荐的品牌不在AI清单里，患者会质疑：“AI都没提到这个品牌，你为什么推荐？”

信任的默认值发生了倒置。以前是“医生说的我信，除非他露出破绽”。现在是“AI说的我信，医生得证明自己比AI更懂”。患者对“专业性”的定义也随之改变——真正的专业性不再是“你告诉我答案”，而是“你告诉我为什么AI的答案在我这里不完全适用”。

二、下一代流量分发的钥匙

患者的决策方式变了，品牌方的应对也在重新调整。以前，品牌市场部的工作重心是“教育医生、影响KOL、办学术会议”——因为医生是决策的终点。但现在经销商反馈了一个新现象：诊所医生在选品时，会拿着AI生成的品牌对比表追问参数差异。

品牌方面对的不只是“医生认可”这一关，还多了“AI认可”这道门槛。普林斯顿大学2024年的研究显示，通过优化网站内容，可以将品牌在生成式AI响应中的可见度提升40%。具体来说，添加引用来源可以提升115.1%的可见度，添加统计数据可以提升65.5%的可见度。

*图源：《GEO: Generative Engine Optimization》

那些在行业媒体上持续发布临床数据、学术论文、真实案例的品牌，在AI的推荐清单里排名更靠前。而那些只靠经销商话术和医生回扣推动销售的品牌，在AI眼里“不存在”。

经销商的价值定位也在这个过程中被重新定义。以前核心能力是“关系+库存+账期”，现在这些不够了。当诊所医生说“患者问我为什么不用AI推荐的那个品牌”，经销商如果答不上来“因为那个品牌在你的患者群体里返修率更高”或者“因为你的技术水平更适合用这个系统”，就只剩下价格战这一条路。

投资人评估口腔项目的逻辑也在变化以前看的是“单店模型跑通了吗、复购率多高、能不能快速复制”。现在要加一条：“你的诊所品牌在AI推荐体系里的位置在哪？如果患者都带着AI答案进店，你的转化率还能维持吗？”

2026年1月29日，GEO（生成式引擎优化）概念登上A股热搜，万得GEO概念指数盘中一度涨超10%。资本市场的反应印证了一个判断：当AI成为信息入口，谁能在AI的推荐列表里占位，谁就掌握了下一代流量分发的钥匙。

*图源：同花顺APP

三、为“模型份额”积累筹码

AI的推荐依据是训练数据里的共识，但口腔医疗恰恰是非标准化、高度依赖个体化方案的行业。当AI给出一个治疗项目的常见价格区间，而某个患者因自身条件复杂、需要额外处理、费用超出AI预估的上限时，患者会认为“诊所在坑我”。

《哈佛商业评论》的文章提到，传统品牌只要在相关性、品牌形象和数字叙事方面投资，也能在AI时代蓬勃发展。但文章未深入讨论的是：这个矛盾会倒逼整个行业做出选择——要么把服务标准化到AI能理解的程度，砍掉复杂病例、只做标准化项目，牺牲利润；要么提升患者对"个体化差异"的认知水平，而这个成本由谁承担？

成本不是一次性的。当患者心中已经有了AI给的“标准答案”，医生的解释难度被放大了十倍。医生不再是在建立信任，而是在推翻一个看起来更客观、更权威的参照系。患者对“客观性”的信任已经从人转移到了算法——AI没有利益关联，所以AI说的更可信。

AI 时代品牌核心指标对比 *图源：《Forget What You Know About Search. Optimize Your Brand for LLMs》

这种信任转移背后，藏着一个更深层的悖论。过去三年在行业媒体、学术期刊、患者科普平台上发布的每一篇内容，都在为今天的“模型份额”积累筹码——但当时没人意识到这件事的战略价值。从好的牙此前发布的《GEO——口腔品牌营销的更新议题》可以看出，GEO不仅是一场技术更新，更是一种权力转移，未来的竞争将取决于专业积累与真实回答的能力。普林斯顿大学的研究也证实：优化内容结构、增加引用与数据，可以有效提升品牌在AI响应中的可见度。

这些内容沉淀不仅影响AI推荐，也在重塑患者对“什么是专业”的理解。当AI成为患者获取信息的第一入口，那些能够被AI理解、被AI引用、被AI推荐的品牌和机构，正在获得一种新的背书——这种背书不来自医生的权威，而来自算法的“客观性”。

但矛盾不会自动消解。当患者带着AI的答案进店，谁来承担解释成本？是诊所前台、咨询师，还是医生本人？这个问题的答案，将决定接下来三年里，哪些机构能在AI重构的信任体系中站稳脚跟，哪些会在“AI说的和你说的不一样”这句话面前，失去患者。

所以，这算法排名固然重要，但那些算法尚未学会计算、却最终被患者用脚投票的能力——把复杂问题讲清楚的能力，把个体化差异解释透彻的能力——或许才是更长久的护城河。

参考资料：
1.Forget What You Know About Search. Optimize Your Brand for LLMs,哈佛商业评论
2.GEO: Generative Engine Optimization,普林斯顿大学
3.GEO——口腔品牌营销的更新议题,好的牙

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