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企业营销的两头堵:AI在冒充客户,但客户也派AI来了

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01

从2025年11月以来,负责营销的Dirk越来越郁闷。

它们是德国一家做家具跟店铺陈列设备的公司,叫Mandai Design,通过网络营销收集潜在客户的表单跟电子邮件实现转化。



这些年来,他们一直在Google、Meta、Pinterest上投广告,效果还不错。

但Dirk越来越发现,他们的广告预算不断上升,访问量、点击量也在增加,但业绩没有跟着增加,平台还在建议他继续扩大投放规模。

但他沿着客户留下的表单信息联系过去,却发现很多根本不像是客户,甚至不像人。

Dirk开始意识到,自己好像被机器人给骗走了广告费,还一直在告诉广告算法,嗯,你干得不错,给我那么多表单都是我想要找的客户。

这就是目前企业营销,特别是网络营销的一个新困境:



不怕没人点,而是付费投放引来的相当一部分流量不是人,甚至连网站上那些看起来像客户自己填写的表单,也不是人了。

02

这个困境是怎么来的呢?

以前我们企业做网络营销,逻辑是非常直观的,有人搜关键词,说明他可能有需求,有人点广告,说明他感兴趣,然后点链接、进官网、填表,最后让销售联系。

于是,我们慢慢建立了一套特别熟悉的指标:访问量、点击率、表单数跟CPL,也就是获得一条线索要多少钱。

但这套逻辑有一个默认前提,做这些动作的,应该是人,而且一般来说至少是有需求的潜在客户。

现在,这个前提有点不太可靠了。

我们查了全球互联网流量检测平台Cloudflare Radar过去30天的数据,在全球HTML网页请求中,AI机器人的自动化请求占到60%,而真正的人类请求只有40%。



这是什么概念?

相当于每天访问我们企业官网,点击选项、填写表单、查看资料的各种动作,只有40%是真实的人,60%都是AI Bot。

这对我们企业今天的广告投放来说,特别麻烦。

因为广告早就不是十年前那个调整关键词、改两次价格的生意了,今天绝大多数广告系统都是靠算法来自动执行的。

企业得先告诉平台,我想要什么结果?

比如说我想有人提交表单,好了,我把这个作为结果告诉算法。

然后,系统就会自动去寻找什么样的关键词、哪些受众、什么场景更容易产生这种结果。

那么,这时候混进来一个没有真实需求的AIBot,它不但点击了广告,还交了一张表单,系统又把这张表单记成一次成功的结果。



你猜,这么做会发生什么?

我们要把线索分配给销售,等到销售打电话过去,才发现对面压根没人。

但平台算法又不知道,它只知道,这个结果我给你找来了,现在我要扣你广告费了。

而且,算法是会深度学习的,它下一次可能又会继续去找更多相似流量。

这就是无效的AI流量或者叫BOT流量,容易被低估的地方,第一次,它可能只是浪费了你的点击跟一点点广告费。

第二次,它就开始影响系统怎么分预算、找客户、判断什么叫好客户,然后给你带来越来越多的无效流量。

针对这种现象,像Google的广告部门建议企业把线索继续往后分成Qualified Lead合格潜在客户跟Converted Lead转化后的客户。



翻译成人话来说,一个是销售、CRM进一步确认过,确实有价值的人,另一个更靠后,可以是已经成交了,也可以是企业自己定义的关键业务结果。



然后,把这些真实的业务结果反馈回来,把自己的业务标准告诉广告系统,才能得到更好的优化。

03

当然,到这里,事情还没结束,而且,还要拐个弯。

因为今天还有另一类AI流量,它不是假装客户来骗你的,它真的是客户派来的。

在今年的5月份,全球最大的企业管理解决方案供应商,做出了ERP软件系统的SAP,给自己的采购系统发布了AI助手。



它会从寻找供应商开始,一路参与创建采购项目、分析投标、评估供应商,再到谈判跟最终定标。

其中,核心的第一步就叫发现供应商

以前我们可能要自己搜索,打开十几家公司的网站,翻产品手册,问销售,做对比表。

现在乃至未来,这些事都可以交给AI来做的,我们只要告诉AI,我需要什么,要求是什么,交期、价格范围是什么。

AI就会自己跑到各个平台做筛选,看内容,然后把名单跟优劣势交给你。

Cloudflare也分析企业不能完全拒绝AI流量,因为它们有的是大模型来收集内容,以后用于回答问题,有的是抓取企业的内容来训练模型,有的是代表真人完成任务。



Gartner今年8月甚至直接用了一个说法,叫Agentic buying is now scalable,也就是由Agent驱动的采购,已经开始具备规模化条件,以后不是靠人,而是靠AI去采购了。



Gartner也同时提醒企业CEO,当采购Agent找供应商的时候,你能不能被它发现?

所以,问题一下就变成了,我既担心无效的AI流量来我这里骗广告费跟点击量,我又担心那些替客户找供应商,包括大模型自己的AI流量不来我这,抓不到我,无法把我推荐出去。

真的是既怕你来,又怕你乱来。

04

那么,对今天的企业营销来说,AI正在改造营销漏斗的两头。

入口这一头,机器越来越会模仿人的行为。

它可以点击、浏览、提交表单,让我们误以为来了真客户。

决策这一头,人又开始把自己的行为交给机器。

让AI自己去搜索、比较跟筛选。



于是,那个过去非常简单的关系,流量从人到客户的过程就被慢慢拆开了。

这就给企业营销提出了更高、更复杂的要求,我们总结下来是两件很具体的事。

第一是把“什么是真客户”的判断,继续往生意后端拉。

不要因为填了一张表,就以为来了客户,而是要让销售快速联系确定,同时,对比CRM里的有效线索、真实商机跟成交结果,收紧关键词匹配范围,把销售确认的有效线索设为最高权重转化,让AI系统学习,逐步优化投放逻辑。

第二件就是要把企业真正有价值的东西给拿出来,讲清楚,让AI听得懂。

我们很多企业的官网一打开就是“专业、诚信、创新、共赢”这些理念,再往下就是致力于为全球客户提供一站式解决方案的口号。

这些内容AI读完以后,可能只是礼貌地点点头,嗯,这家企业文化不错。



但AI会选你,把你推荐给特定对象吗?

当然不会。

它要找的是你有没有做过哪一个具体行业?产品是什么样的精度?什么材料?有什么认证?产能是多少?交付边界在哪里?有没有类似客户案例?有没有行业分析跟理解?

所以,我们的产品参数、应用场景、认证、案例、技术边界、交付能力,包括我们对行业的研究跟理解,能公开的就讲清楚,包括我们在其他平台的内容也是一样,让AI足够理解你。

这也是我跟很多企业在讲GEO以及我们玄琨GEO的逻辑,我们怎么用GEO,创造什么样的价值,目的是为了什么?

如果一个企业的价值没有被清楚表达出来,能够被检索跟验证,在人的世界里顶多就是“酒香也怕巷子深”,还能救得回来。

但在AI的世界里,那就是“查无此人”,甚至你自己完全不知道发生这些事。



所以,以后不要只问流量从哪里来?

我们得先弄明白一件更基础的事,流量背后,到底是谁。

责任编辑 | 罗英凡

图片均来源于AI

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