为什么营销人员要重新思考seo体系、广告购买和数据使用

传统的SEO不会消失，但营销人员开始重新思考人们如何在网上查找内容。随着越来越多的用户从ChatGPT或Google的Search Generative Experience等工具中获得答案，注意力正在转移到现在所谓的生成引擎优化（GEO）上。那么为什么营销人员要重新思考seo体系、广告购买和数据使用？

GEO意味着更改内容，使其更有可能出现在AI生成的响应中，而不仅仅是出现在标准搜索结果中。这包括清晰的格式、回答常见问题以及使用通俗易懂的语言。对于某些品牌来说，这意味着重新设计现有页面。对于其他人来说，这意味着创建更短、更直接的内容，以便在AI界面中呈现。

向GEO的转变不仅改变了内容的显示位置，还改变了内容的编写方式。营销人员不是定位关键词，而是优先考虑清晰度和相关性。现在还处于早期阶段，但GEO已经影响了营销团队编写、计划和衡量工作的方式。

一些SEO专业人士正在尝试使用结构化内容块和架构标记，以帮助生成引擎更快地识别有用的内容。这可能会塑造未来的网站构建方式，更加强调信息的呈现清晰度，而不是关键字出现的频率。

第一方数据成为注重隐私的营销活动的优先事项

随着第三方Cookie的消失和数据隐私的收紧，营销人员正在将重点转向第一方数据。这意味着通过网站、应用程序或其他拥有的渠道直接从客户那里收集信息。

第一方数据提供了更多的控制权问题。但是，需要新的系统和信任。公司正在努力提供明确的价值以换取用户信息，例如有用的工具、折扣或更好的支持。

对第一方数据的推动也改变了团队管理同意和数据存储的方式。营销人员现在更多地参与有关技术堆栈、隐私设置和数据使用策略的决策。它已成为营销和IT之间的共同任务。

一些公司正在围绕第一方数据构建整个忠诚度计划。这些努力有助于收集信息和建立长期关系。这不再是简单的获取电子邮件地址，这是关于充分了解客户，以便在尊重他们的偏好的同时更好地为他们服务。

AI在广告购买和定位中发挥着更大的作用

广告购买一直是受众数据、时间和成本的复杂组合。到2026年，AI将处理更多的此类工作。工具现在可以推荐广告投放、测试副本变体并预测哪些渠道将表现最佳。

对于营销人员来说，这意味着更快的决策，有时甚至更低的成本。但也有权衡取舍。一些团队觉得他们失去了控制，也不知道营销活动为什么成功或无效。

越来越多的广告平台默认将AI构建到它们的系统中。这包括自动竞价、创意测试和效果报告。一些营销人员欢迎自动化，而另一些营销人员则担心放弃太多关注。

代理商和品牌开始设定界限——让人类负责战略，让AI管理“繁重的工作”。随着AI工具的不断扩展，这种平衡可能会变得更加重要。

越来越多的公司正在尝试混合模型，其中AI处理实时竞价，但人工调整定位逻辑或创意输入。这有助于保留创意方向，同时仍然使用自动化来加快测试速度。

一致的的技术堆栈旨在简化复杂的营销工具

营销中一个持续的抱怨是工具蔓延——太多的应用程序、平台和系统不能很好地协同工作。到2026年，更多的公司正试图通过转向一致的营销技术堆栈来解决这个问题。

一致的堆栈通常意味着数据、内容、广告和客户参与的平台。这不是要找到完美的工具，而是要确保工具正确连接。这有助于减少数据孤岛，并使团队更容易看到哪些措施有效。

公司也在整合供应商以减少平台之间的摩擦。这可以降低成本并改善工作流程，但也需要强大的内部规划。一些品牌正在围绕堆栈重组他们的团队，而不是相反。

一致的堆栈还有助于报告。由于可供提取的系统更少，营销人员无需手动导出或复杂的电子表格即可获得更清晰的洞察。这种转变支持更快的活动调整和更好的问责制。

自动化程度不断提高，但人类洞察力仍然很重要

AI现在在客户参与中发挥着更大的作用，从自动生成的电子邮件到聊天机器人支持。大规模个性化是目标，而AI使这一目标更容易实现。

尽管如此，营销人员表示，人工输入很重要。AI可以根据过去的点击来猜测用户想要什么，但它不了解文化转变、社交基调或长期品牌目标。团队发现，当人们设定方向并处理质量控制时，自动化效果最好。

一些公司正在为AI编辑者或提示设计师创建角色，这些人负责指导这些工具的工作原理。这为AI输出增加了一层人工判断，而不会使事情减慢太多。

品牌也在了解自动化的不足之处。一些AI生成的消息感觉不对劲或无法连接。这导致团队将AI视为起点，而不是成品。审查和编辑现在是流程中的关键步骤。

营销人员在2025年关注什么

今年剩下的时间可能会带来更多关于信任、控制和内容质量的问题。随着AI工具成为从电子邮件营销到客户支持等所有领域的默认工具，团队正在弄清楚哪些是自动化的，哪些是手动的。

随着搜索习惯转向AI生成的答案，GEO也可能获得更多关注。

营销人员已经习惯了变化，但当前的浪潮感觉更具结构性。这不仅仅是关于新功能，而是关于重新定义团队的工作方式、他们需要什么技能以及如何衡量结果。

许多营销人员也在关注生成式AI工具如何影响品牌声音和语气。随着现在编写标题、描述和整个活动的工具，人们对如何保持消息传递的一致性和人性化的兴趣越来越大。一些品牌正在为AI工具开发内部风格指南。

另一个重点领域是归因。随着涉及的渠道和工具越来越多，团队希望以更清晰的方式来衡量驱动结果的因素。一致的堆栈和更好的数据模型正在提供帮助，但归因仍然是一个难题。

目前，营销人员正在制定行动手册，设定界限，并试图跟上每个月变化的技术。灵活性、明确的目标和对客户需求的深刻把握可能比任何单一工具都更有价值。