客户不再百度了：至尊Mall把AI获客课放进了团购动员会

9 月 23 日下午，红星美凯龙重庆至尊Mall举行面向政企单位职工的团购活动启动会。与往年动员会不同的是，这场会的议程里除了活动规则与时间节点，还多了一个议题：AI 全域营销。重庆传粉科技有限公司营销团队受邀到场，为参会的家居建材商户做了一场以“客户不再百度了”为题的分享，并与商场方面就 AI 全域营销项目达成合作。这场分享没有停留在工具介绍上，而是把问题拉回到了一个更前置的位置——当顾客不再从搜索框进场，卖场和商户的钱应该花在哪一段时间上。

一、一场动员会里的两个议题：当天的成交，和全年被想起来的资格

这场启动会原本是为一次政企单位职工定向内购活动做动员。按商场的安排，活动把资源集中到同一天：营销预算、线上宣传口径、现场执行团队一并投入；参与的品牌提交有诚意的价格与型号，商场负责把顾客请进场。对商户来说，这是把四季度业绩往前抢的一次机会，节奏清晰、目标明确。

商场方面解释过为什么选择政企单位职工作为目标客群：这个群体的收入相对稳定，装修与换新属于改善型需求，与商场现有客群的匹配度较高。在客户邀约难度上升、单客预算收紧的环境里，这类定向触达的价值反而更清楚。会场外的逻辑也很直白——它经营的是已经积累下来的存量关系，把一次集中让利变成一次集中成交。

会上同时启动的还有另一个项目：AI 全域营销。与内购活动不同，这件事没有“当天”这个刻度，它处理的是顾客还没有出门、还没有走进任何一家门店的那段时间。

商场方面在介绍项目定位时说得很克制：做这件事的目的不是立刻带来多少客流，而是先在顾客的认知里建立一个区别于其他卖场的印象，再通过持续的内容输出把这个印象坐实。这句话点出了两个议题的关系——内购活动解决的是“今天有人来”，AI 内容建设解决的是“顾客想起买家居的时候，脑子里有没有你”。前者是一次性的流量采购，后者是把流量沉淀成资产。

把两件事放进同一场会，本身就说明卖场的判断变了：只经营“到场之后”的那段流程，已经不够用了。

二、客户找店的入口，已经从搜索框搬到了对话框

分享开场，传粉科技给出的判断是“客户不再百度了”。

过去十几年，家居建材行业的获客逻辑建立在一个默认前提上：顾客要买东西，先打开搜索引擎，输入品类词，翻几页结果，然后打电话或者导航到店。商场的营销预算、商户的竞价账户、门店的接待话术，基本都围绕这条路径设计。

这条路径正在被替换。越来越多的顾客，尤其是二三十岁的顾客，直接打开一个 AI 助手，用一句完整的话把需求说完：一百二十平的房子、预算区间、所在城市、想要的风格，甚至直接把户型图发过去，然后问“重庆有哪些靠谱的品牌”。AI 不再返回一串链接，而是直接给出几个名字，并附上一段推荐理由。

这个变化对家居建材这类品类的影响比多数行业更明显。传粉科技在会上讲了一个原因：装修属于极低频消费，一个家庭可能十年只做两次，顾客每次都要重新建立认知，而他这一次建立认知的起点，已经从搜索框换成了对话框。低频、高客单、信息不对称，这三个特征叠在一起，恰好是 AI 问答影响力比较直接的一类场景。

还有一层变化在于路径本身的缩短。在搜索时代，顾客要经过“搜词—翻页—比较—进店—咨询”五步，商户有若干次拦截机会；在 AI 问答里，这个过程被压缩成“提问—拿到答案”两步，顾客跳过中间环节，直接带着一个已经成形的偏好清单走进门店。商户在门口迎客时面对的，已经不再是一张白纸，而是一个被 AI 预先描述过的自己。

这既是机会也是压力。被准确描述、被放进推荐名单，顾客到店后成交阻力小得多；反过来，如果 AI 给出的描述是过时的、片面的，甚至把商户和同品类里定位完全不同的品牌混在一起，商户在不知情的情况下就已经输掉了这次接待。

三、AI 一次只推荐几个名字，没被提到就等于不存在

搜索结果和 AI 答案之间有一个本质差别。

搜索给出的是“一批候选”，一页十几个结果，用户还要自己挑、自己判断；AI 给出的是“一个结论”，通常只列出几个品牌，并说明为什么推荐它们。传粉科技在会上展示的一页课件，标题是“已经有人跑出来了”，下面一行小字写着“和你同一个品类的同行，已经在做了”。

名额有限这件事，带来两个后果。

一是排他性。搜索结果里排到第十位还有机会被翻到，AI 答案里没有出现，就等于在这次对话中不存在。顾客大多不会追问“还有没有别家”，他会默认 AI 给出的这几个就是全部选项。对家居建材这种单次决策金额高、复购周期长的品类来说，输掉一次这样的对话，往往意味着输掉未来十年的那一单。

二是无法直接买断。搜索结果里的位置可以靠竞价拿到，前提是出价足够高；AI 推荐名单没有销售窗口，它是模型在生成答案时对信源进行选择的结果。想出现在那里，办法不是加价，而是在模型能够读到的公开语料里持续积累可信、具体、可交叉验证的信息。这条路走得慢，却有一个搜索竞价没有的特点：成果一旦形成，不会因为停止投放而立刻消失。

课件里把当下称为“窗口期”。传粉科技的解释是，同一个品类里先完成内容布局的商户，会先进入模型的信源池；后进入的品牌需要覆盖前者已经形成的存量，难度更高。这个窗口不会一直开着。

四、课上讲得实在的一段：AI 优化做不到什么

这场分享里被参会商户记住的，可能不是 AI 能做什么，而是传粉科技主动划出的几条边界。

AI 优化不会降低整体运营成本。内容的流量本身不额外收费，但在内容生产之前，需要把产品参数、门店位置、服务案例、售后承诺这些基础信息整理出来。这部分是人工投入，做不扎实，后面的环节就无从下手。

AI 优化救不了产品本身的问题。如果产品、价格、服务在真实场景里立不住，内容写得再完整，顾客到店之后照样留不下来。它处理的是“顾客能不能找到你”，不是“顾客愿不愿意留下来”。

它还有适用门槛。低频、高客单价、决策信息量大的品类更适合做；客单价偏低的快消类商品，投入与产出并不成正比。

把“不做什么”写在前面，在营销服务这个行当里并不常见。会上商场方面也做了对应的提醒：行业内已经出现了一些把验收标准模糊化的做法，商户在选择服务方时，需要看清交付物到底是什么、能不能自己验证。这两段话指向同一件事——在 AI 营销这个新领域，甲方的判断力本身就是项目的一部分。

五、三步路径：先诊断，再布局，后监测

在操作层面，传粉科技给出的路径分为三步。

其一，诊断。先看品牌和品类相关的关键词，在主流 AI 助手里被怎么呈现：有没有出现、出现在什么位置、描述是否准确、引用的信息来自哪里。诊断的价值在于把“感觉”换成“事实”，让后续每一个动作都有依据，而不是先花钱再讨论效果。

其二，内容布局。围绕顾客真实的提问方式组织内容，而不是企业习惯的自我表达方式。同一件产品，企业习惯讲工艺与参数，顾客习惯问“多大面积够用”“老房子能不能装”；把产品、服务、场景、案例拆成可以被单独引用的事实单元，决定了后期能被 AI 采纳的信息密度。

其三，内容铺设与持续监测。把内容分发到多个可被检索的公开信源，并定期复查同一个问题在不同 AI 里的答案变化。监测不是做给谁看的报表，它是判断下一步该补哪块信息的依据。

会上，传粉科技用一款重庆本地的青砂岩建材产品说明了这套路径的效果：经过半年左右的持续优化，这款产品的供货范围从重庆本地扩展到沿海地区，并进入了海外市场，在同类目中的位置也明显前移。这个案例想说明的是路径本身——在 AI 时代，一款产品的扩散半径不再只由渠道和展会决定，公开可检索的信息密度同样会决定它能走多远。

六、给卖场和商户的三项功课

把这场分享的内容放到行业层面，可以整理成三项可执行的事。

其一，把可核验的事实整理成册。AI 采信的是“理由型信息”——具体的参数量、服务承诺、施工标准、真实的项目记录，比形容词更有分量。企业手里往往不缺素材，缺的是把素材整理成结构化事实的人。这项工作不产生即时曝光，但它是后面所有动作的地基，做得越早，后面越省力。

其二，把“被提到”设成可验收的目标。与其要求服务方提供一份自己生成的数据报告，不如在项目开始前，双方一起约定一组顾客真会问的问题——比如“重庆买木地板去哪家”“老房子翻新，家具怎么选”——然后在若干个主流 AI 助手上定期提问、留存快照，记录品牌有没有出现、位置如何、描述是否准确。这个方法发生在真实场景里，双方都能独立验证，不依赖任何一方自建的系统，也就不容易在验收环节产生分歧。

其三，让内容资产沉淀在自己名下。一场促销活动的流量，当周就用完了；一篇长期在线、被反复引用的内容，会在之后很长一段时间里持续起作用。预算在这两件事上的分配比例，其实就是对“当天”和“全年”的取舍。对卖场而言，这件事还有一层意义：商场和场内品牌各自发布的内容会互相印证，形成聚合效应，长期受益的是整个卖场的认知度，而不只是某一家门店。

结语

分享结束后，双方就 AI 全域营销项目达成合作，相关工作按约定的节奏推进。

对家居卖场而言，把 AI 讲师请进一场团购动员会，是一个值得留意的安排。它意味着卖场开始承认一件事：客户到店之前的决策过程，已经从自己的地盘上转移出去了——转移到了顾客的手机里，转移到了 AI 给出的那几条答案里。谁的内容在那几条答案里，谁就在顾客还没出门的时候先占了一个位置。