融資1500萬美金，在AI時代如何面向Agent做營銷

你有沒有想過，網站的時代真的結束了？我們正在目睹一場靜悄悄的革命：AI agent 正在重新定義內容發現的游戲規則，而大多數企業甚至還沒意識到自己的網站內容已經對AI"隱形"了。這不是什么遙遠的未來預測，而是正在發生的現實。Scrunch AI 剛剛完成了1500萬美元的A輪融資，由Decibel領投，Mayfield、Homebrew等知名投資機構跟投。這家專注于AI原生營銷基礎設施的公司，正在解決一個讓所有企業都感到焦慮的問題：當90%的人類流量消失，當AI agent成為主要的信息消費者時，品牌應該如何確保自己不會在這場變革中徹底隱形？

最讓我震撼的是創始人Chris Andrew分享的一個洞察："你的網站不需要消失，但90%的人類流量會消失。發現正在轉向AI agent。它們不會滾動、瀏覽或點擊導航。它們壓縮、總結和響應。如果你的內容沒有為它們的工作方式進行結構化，它就不會出現。"這句話徹底顛覆了我對數字營銷的認知。我們花費數年時間優化的用戶體驗、精心設計的界面、復雜的導航結構，在AI agent眼中可能毫無意義。它們關心的是結構化數據、清晰的語義標記和可解析的內容。這意味著我們需要重新思考什么是"好內容"，什么是"有效營銷"。

AI搜索革命的本質是什么

在深入了解Scrunch AI的解決方案之前，我想先分享一下我對這場AI搜索革命本質的理解。過去30年，自從Netscape瀏覽器誕生以來，我們一直在創建一個為人類閱讀而設計的互聯網，這個互聯網是為搜索和瀏覽而設計的。但AI產品不像人類那樣瀏覽或搜索，它們檢索大量數據，將其存儲在獨特的數據格式中，創建向量化嵌入，然后生成輸出。它們實際上看不到我們構建的出色用戶體驗，也不關心那些"裝飾性"元素。

我意識到，我們正處在一個關鍵轉折點。傳統SEO優化的是排名和點擊，但AI agent優先考慮的是可解析的內容，以及優化的數據結構和與生成答案的相關性。這里有一個令人震驚的數據：研究表明，40%的網絡搜索現在是"零點擊"的，意味著用戶從不訪問底層網頁，而是信任AI生成響應中的答案。更重要的是，超過75%的財富1000強網站不容易被AI agent爬取。那些不適應的公司面臨著隱形的風險，而那些適應的公司可以獲得更大的話語權份額。

這種轉變的深層意義在于，我們不再是在為人類訪客優化網站，而是要為AI agent優化內容。想象一下，當你在ChatGPT中詢問"最好的項目管理軟件"時，AI不會像人類那樣訪問Asana、Monday.com或Notion的主頁，慢慢瀏覽功能列表和定價頁面。相反，它會快速掃描這些網站的結構化數據，提取關鍵信息，然后生成一個包含比較表格、優缺點分析和推薦建議的綜合回答。如果你的網站內容無法被AI有效解析和理解，你就徹底失去了出現在這個回答中的機會。

從Scrunch AI的客戶數據來看，這種轉變正在加速發生。在過去的三個月中，他們的付費客戶群體每月增長超過50%，已經有超過500個品牌使用Scrunch來了解他們在AI生成答案中的可見性。更令人印象深刻的是，客戶平均看到推薦流量增加40%，在AI驅動渠道中的可見性提高了4倍。這些數字表明，AI搜索優化不僅是技術上可行的，而且能帶來實際的商業價值。

Scrunch AI如何重新定義營銷基礎設施

Scrunch AI的解決方案核心在于構建了一個全新的基礎設施層，我稱之為"AI原生營銷基礎設施"。他們的Agent Experience Platform（AXP）是這個解決方案的關鍵組成部分，它幫助品牌提供專門為AI agent和爬蟲壓縮、結構化的內容。雖然你面向人類的網站保持不變，但AXP創建了你品牌的機器可讀版本，針對大語言模型解析、解釋和返回內容的方式進行了優化。

我發現這個方法特別聰明的地方在于，它解決了一個根本性的矛盾：人類用戶需要視覺上吸引人、交互性強的網站體驗，而AI agent需要結構化、語義清晰的數據。傳統方法是試圖在同一個網站上滿足這兩種截然不同的需求，結果往往是兩邊都不討好。Scrunch AI的方法是維護兩個版本：一個優化給人類用戶，另一個優化給AI agent。這種"雙軌制"策略讓企業能夠在不犧牲現有用戶體驗的前提下，確保在AI搜索時代的競爭力。

讓我印象深刻的是，Scrunch AI分析了數千萬個跨主要AI平臺的提示詞，研究了LLM如何閱讀和排序內容，它們如何選擇在答案中返回什么內容，以及結構、上下文或元數據的小變化如何對可見性產生重大影響。這種基于實際數據的方法，為他們構建下一步的技術藍圖提供了獨特的技術基礎。從技術角度看，他們不是在猜測AI agent的行為模式，而是基于真實的使用數據來優化內容策略。

AXP平臺的另一個創新之處在于它為營銷人員提供了一種方法，可以提供AI實際能理解的內容，而無需改變網站的設計。雖然你不需要具備技術背景就能使用Scrunch，但他們構建的AXP也符合工程團隊的標準。這種兼顧易用性和技術深度的設計理念，讓市場營銷團隊和技術團隊都能有效地使用這個平臺，避免了很多企業在采用新技術時常見的內部協調問題。

AI搜索帶來的用戶行為根本性轉變

我認為要真正理解Scrunch AI解決的問題，需要深入分析用戶行為的根本性轉變。人們發現產品、服務和品牌的方式正在發生根本性變化。傳統的瀏覽行為正在下降，AI agent越來越多地代表人類進行搜索、分類和決定什么會被看到。在這個新格局中，AI搜索是發現層，而大多數品牌甚至都沒有出現。

這種變化的深層原因是什么？我發現，人們實際上并不喜歡"瀏覽"這個行為本身。瀏覽按照定義就是低效的，當我們可以直接獲得答案時，為什么要點擊20個鏈接？這就像是我們將口碑推薦網絡從朋友和家人轉換為深度了解我們的AI平臺。我們正在將繁瑣的比較任務外包給AI，比如在電子表格中比較10張信用卡的任務，現在可以通過一個GPT比較或AI概覽來完成。

從用戶體驗角度看，這種轉變是不可逆轉的。我觀察到，一旦人們習慣了使用AI搜索，他們很少回到傳統的瀏覽模式。這不是因為某種自上而下的平臺指令，而是因為人們更喜歡使用這些工具來替代之前在互聯網上點擊瀏覽和消費內容的方式。雖然不是每個使用場景都如此，但對于人們今天使用網站的許多事情，他們更愿意使用AI agent。

Scrunch AI的創始人分享了一個特別有意思的例子：有很多人在ChatGPT中進行B2B軟件評估。如果你在大公司工作，老板說我們需要購買某種解決方案，但采購部門要求我們獲得三個選項進行比較，人們正在將大量這類工作外包給ChatGPT，特別是深度研究功能。坦白說，它在這方面表現得非常好，能夠提供不同CRM系統的比較表格，這類內容正是企業決策者所需要的。

從內容發現到問題解決的范式轉換

在我深入研究用戶如何使用AI搜索時，發現了一個重要的洞察：人們使用ChatGPT等工具的最大群體不是在尋找信息，而是在解決問題。他們不是在尋找導航性內容，也不僅僅是在進行生成性任務，而是在說"幫我解決這個問題"。這種轉變的意義比我們想象的更深遠。

傳統搜索通常是這樣的過程：某人想"我需要思考如何解決這個問題"，然后去尋找選項和信息。但在AI搜索中，人們直接說"為我解決這個問題"。這實際上是最高意圖的搜索，是最有價值的行為，因為你從"我覺得我需要解決這個問題，也許我會"轉變為"我實際上正在ChatGPT或Cursor中嘗試解決它"。這種轉變意味著用戶已經從探索階段跳躍到了執行階段。

這種范式轉換對企業意味著什么？如果你的業務是銷售產品、服務或體驗，而互聯網是一個重要渠道，那么你需要被發現，因為你在競爭注意力，而這些系統現在正在代理注意力。對于B2B軟件公司來說，這個轉變尤其重要。當有人在AI工具中搜索"最好的客戶關系管理系統"時，他們通常不是在進行初期研究，而是準備做出購買決定。

我特別感興趣的是，Scrunch AI的數據顯示，一些客戶看到從ChatGPT來的流量轉化率比傳統搜索流量高得多。這并不令人意外，因為通過AI搜索到達你網站的用戶通常已經明確了自己的需求，他們需要的是解決方案，而不是更多的信息。這種高意圖流量的價值遠遠超過傳統的瀏覽流量，即使數量可能更少，但質量顯著更高。

技術實現的關鍵洞察

從技術層面來看，我發現Scrunch AI解決方案的幾個關鍵洞察特別值得深入探討。首先是關于內容結構化的理解。大多數企業網站是為人類訪客設計的，包含大量視覺元素、交互功能和JavaScript驅動的動態內容。但AI搜索引擎通常不執行JavaScript，如果你的內容不是服務器端渲染的，它通常不會被AI獲取。

這個技術細節看似簡單，但影響巨大。我見過很多企業花費巨資建設了視覺效果炫目的網站，使用了最新的前端框架和動態加載技術，結果發現這些內容對AI完全不可見。解決方案其實很直接：關閉JavaScript檢查你的頁面，如果看起來不錯，那就沒問題；如果不行，就需要修復。這種對服務器端渲染的重新重視，實際上是網站架構的一次回歸。

另一個關鍵洞察是關于元數據的重要性。傳統SEO教我們優化頁面標題和描述以獲得點擊，但在AI搜索中，這些元數據需要真正描述頁面內容，而不是為了吸引點擊而設計的"標題黨"內容。AI系統會重新排序搜索結果，如果你的元數據不能準確描述頁面內容，即使搜索排名很高，也可能被AI跳過。這要求我們重新思考內容標題和描述的寫作方式，從追求點擊轉向追求準確性。

在內容策略方面，Scrunch AI的數據顯示，簡單、結構化的文本內容效果最好。AI模型在尋找能夠簡單回答用戶意圖的、基于文本的結構化答案。這意味著那些過度依賴圖像、視頻或復雜交互來傳達信息的網站需要重新評估他們的內容策略。同時，引用正在成為新的反向鏈接。在有影響力的第三方網站上被提及，對于在AI搜索中的可見性比傳統的鏈接建設更重要。

為AI Agent時代重新設計營銷策略

我認為Scrunch AI最重要的貢獻是幫助企業理解，我們正在進入一個需要為兩種不同"客戶"優化的時代：人類用戶和AI agent。這不僅僅是技術實施問題，更是營銷策略的根本性重構。傳統營銷關注的是如何吸引人類注意力，如何創造引人入勝的體驗，如何構建情感連接。但在AI agent時代，我們還需要考慮如何讓機器理解我們的價值主張，如何讓算法準確傳達我們的品牌信息。

從實際操作層面看，這意味著內容創作方式的根本性改變。過去我們寫內容時會想"這個標題夠吸引人嗎？"、"這個描述會讓用戶想要點擊嗎？"。現在我們還需要問"AI能理解這個內容的真正含義嗎？"、"這個信息能被準確提取和傳達嗎？"。這種雙重優化的挑戰在于，有時為人類優化的內容和為AI優化的內容可能存在沖突。

Scrunch AI的AXP平臺解決這個沖突的方法很巧妙：它讓企業可以維護面向人類用戶的原始網站不變，同時創建一個機器可讀的品牌版本。這種方法的優勢是顯而易見的——企業不需要犧牲現有的用戶體驗，也不需要讓網站設計向機器妥協，而是可以針對不同的"受眾"提供最適合的內容版本。

我特別欣賞的是，Scrunch AI強調這種優化應該是"正和游戲"。他們發現，大多數時候，改善在AI搜索中的表現的方法不是更多地自我吹捧，而是更清楚地描述產品和服務。提供更多信息、更多上下文，實際上幫助模型做得更好，讓用戶獲得更準確的比較表格，引導用戶找到更好的解決方案。這種優化方式讓企業、用戶和平臺提供商都受益，避免了傳統SEO中常見的零和博弈。

從長遠來看，我認為成功的營銷策略將是那些能夠同時為人類和AI提供價值的策略。這不僅僅是技術實施問題，更是思維方式的轉變。我們需要從"如何吸引訪客到我們網站"轉變為"如何確保我們的價值主張能被準確理解和傳達，無論是通過人類瀏覽還是AI推薦"。

監測和優化的新方法論

在這個AI搜索的新時代，傳統的網站分析方法已經遠遠不夠。Scrunch AI構建的監測系統讓我看到了未來營銷分析的雛形。他們不僅監測品牌在各種AI平臺中的出現頻率，還分析情感傾向、引用情況，以及最重要的——來自AI推薦的實際轉化率。這種全方位的監測方法為企業提供了前所未有的洞察。

傳統SEO工具通常關注關鍵詞排名和流量數據，但在AI搜索時代，這些指標的意義發生了根本性變化。當用戶通過ChatGPT了解你的品牌時，可能根本不會訪問你的網站，但這并不意味著這次"接觸"沒有價值。Scrunch AI的方法是監測品牌在AI生成內容中的"份額"和"情感"，這種監測方式更接近傳統的品牌監測，而不僅僅是流量分析。

我發現特別有價值的是，Scrunch AI能夠連接AI曝光和實際業務結果。通過與Google Analytics、Looker或Adobe Experience Platform的集成，企業可以看到從AI搜索來的推薦流量和轉化情況。這種端到端的歸因分析讓企業能夠真正理解AI搜索優化的ROI，而不是僅僅依賴于推測和間接指標。

更重要的是，這種監測方法揭示了用戶行為的新模式。比如，某些類型的查詢在深度研究模式下的表現與常規搜索完全不同；某些人格化的AI使用模式導致完全不同的推薦結果。這些洞察幫助企業更好地理解他們的目標受眾如何在AI工具中尋找解決方案，從而調整內容和營銷策略。

從技術實施角度看，Scrunch AI采用的監測方法解決了一個根本性挑戰：如何在不訪問平臺內部數據的情況下理解AI系統的行為。他們通過大規模的提示詞測試、用戶行為建模和跨平臺比較，構建了一個相對準確的AI行為預測模型。這種方法的優勢是不依賴于任何單一平臺的API或數據共享，因此具有更好的穩定性和通用性。

不同AI平臺的差異化策略

在我研究各種AI搜索平臺的差異時，發現了一些有趣的模式，這些對制定差異化策略非常重要。ChatGPT顯然是使用量最大的平臺，擁有最強的消費者存在感和最持久的用戶關系。但不同平臺的用戶群體和使用模式存在顯著差異，這要求企業采取差異化的內容策略。

Perplexity雖然用戶總量較小，但用戶粘性很強，特別是在技術和金融等特定領域的早期采用者中非常受歡迎。Claude的用戶群體更小，但這些用戶對平臺非常忠誠，通常是對AI工具有深度需求的專業人士。Meta AI是一個"沉默的怪物"，因為Meta的分發能力，它實際上有著巨大的用戶基礎，但往往不被AI愛好者社區注意到。

這種差異化意味著內容策略需要考慮平臺特性。在ChatGPT上，你需要優化的是廣泛的消費者查詢；在Perplexity上，你需要關注深度的專業查詢；在Claude上，你可能需要優化復雜的分析型內容。每個平臺的算法、數據來源和用戶習慣都不同，一刀切的方法注定無法獲得最佳效果。

我特別關注的是個性化對這些平臺的影響。ChatGPT的記憶功能、個人偏好設置確實會影響搜索結果。用戶可以告訴ChatGPT不想看到某些來源的內容，這會影響它的搜索偏好和信息呈現方式。這意味著隨著AI平臺變得更加個性化，傳統的"一對多"營銷策略需要進化為更精準的"一對一"或"一對細分群體"的策略。

從長遠來看，我認為我們可能會看到完全個性化的AI搜索體驗，每個人都有自己獨特的AI助手，具有完全定制化的偏好和行為模式。對于營銷人員來說，這既是挑戰也是機遇。挑戰在于如何在這樣一個碎片化的環境中測量和優化表現；機遇在于可以提供真正個性化的體驗，滿足每個用戶的獨特需求。

應對變革的實踐建議

基于對Scrunch AI解決方案和整個AI搜索趨勢的深入分析，我想為企業提供一些實踐性的建議。首先，不要等待。雖然AI搜索技術還在快速發展中，但基礎性的變化已經發生。企業需要立即開始監測自己在AI搜索中的表現，了解當前狀態，然后制定優化策略。

在內容策略方面，我建議采用"雙軌制"方法：維護現有的人類用戶體驗不變，同時創建針對AI優化的內容版本。這可能意味著添加更多結構化數據、創建FAQ頁面、確保重要信息以純文本形式存在，以及優化元數據的描述性而非吸引性。記住，AI關心的是準確性和相關性，而不是創意和情感訴求。

技術實施方面，確保關鍵內容是服務器端渲染的，避免過度依賴JavaScript來展示重要信息。同時，建立跨第三方平臺的內容一致性策略，確保你在合作伙伴網站、行業媒體和其他相關平臺上的信息與主網站保持一致。記住，AI搜索會整合多個來源的信息，不一致的信息會損害你的可信度。

監測和分析方面，傳統的網站分析工具需要補充新的AI搜索監測能力。這不僅包括監測在AI平臺中的出現頻率，還包括情感分析、準確性評估和實際轉化追蹤。企業需要建立新的KPI體系，平衡傳統流量指標和AI搜索表現指標。

最重要的是，保持開放和實驗性的心態。AI搜索技術發展非常快，今天有效的策略明天可能就過時了。但同時，不要忽視那些正在顯現的穩定模式。清晰、準確、結構化的內容；良好的第三方聲譽；技術上的可訪問性，這些基礎性因素在可預見的未來都會繼續重要。

從商業模式角度看，企業需要重新思考客戶獲取渠道的多樣性。過度依賴傳統搜索引擎流量的企業風險最大，而那些已經建立了強大品牌認知和直接客戶關系的企業在這次轉型中會更有優勢。投資于品牌建設、內容權威性和客戶社區建設，這些在AI時代的價值可能比我們想象的更大。

對未來的展望和思考

當我思考AI搜索帶來的長遠影響時，我看到的不僅僅是技術或營銷策略的變化，而是整個信息消費模式的根本性重構。我們正在從一個"點擊經濟"轉向"答案經濟"，從"流量變現"轉向"價值變現"。在這個新的經濟模式中，成功的關鍵不再是吸引最多的訪問量，而是提供最準確、最有用的信息。

Scrunch AI的成功融資和快速增長預示著一個新興行業的誕生。就像SEO在搜索引擎時代的重要性一樣，AI搜索優化將成為數字營銷的新支柱。但與傳統SEO不同的是，這個新領域更加注重內容質量和用戶價值，而不是技巧和操縱。這可能會推動整個數字營銷行業向更健康的方向發展。

我預測，未來幾年我們會看到更多像Scrunch AI這樣的公司出現，專注于解決AI時代的不同營銷挑戰。同時，傳統的營銷技術公司也會快速適應，將AI搜索優化功能集成到他們的現有產品中。這個市場的競爭會很激烈，但也會推動技術的快速進步和成本的下降。

從用戶體驗角度看，我相信我們正在走向一個更加個性化和高效的信息消費時代。當AI agent能夠真正理解我們的需求并提供精準的解決方案時，我們將從信息過載的困擾中解放出來。但這也帶來了新的挑戰：如何確保AI推薦的多樣性和公正性？如何防止信息繭房的形成？如何平衡效率和發現的樂趣？

最終，我認為成功適應這個變化的企業將是那些能夠真正理解和擁抱"以用戶價值為中心"理念的企業。在AI能夠輕易識別和過濾低質量內容的時代，只有那些真正為用戶創造價值的企業才能在AI推薦中獲得優先位置。這或許會推動商業世界向更加誠實、透明和用戶友好的方向發展。

Scrunch AI的故事還在繼續，AI搜索的革命也才剛剛開始。但有一點是確定的：那些現在就開始適應和優化的企業，將在這場變革中獲得巨大的先發優勢。90%的人類流量可能會消失，但100%的商業機會依然存在，只是換了一種形式。關鍵是要盡早理解這種變化的本質，并采取相應的行動。

結尾

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