產品營銷的新生存法則：既要會講故事，又要懂AI推薦

LinkedIn上'Storyteller'職位一年翻倍，年薪高達27.4萬美元的背后，是企業對人性化連接的迫切需求。本文深入解析如何通過故事構建信任，同時運用GEO技術讓內容被AI算法發現，實現人機共賞的營銷新范式。

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據《華爾街日報》報道，過去的2025年，最熱門的職業是“Storyteller”。LinkedIn上包含關鍵詞的招聘職位數量翻了一倍，年薪高達27.4萬美元 。

在AI能輕而易舉寫出各種內容的時代，企業（比如高科技巨頭谷歌、微軟等）卻在花大價錢聘請會講故事的人。

這是為什么？

真實感稀缺

當下我們正處在“內容通脹”的時代，信息、報告、甚至平庸的創意都可以通過AI批量生產。

2025年韋氏詞典評出年度熱詞“Slop”，用來描述AI生產的大量低質量垃圾內容。

當每個人都能一鍵生成“正確，卻平庸”的內容時，“活人感”顯得格外重要。

我們甚至經常懷疑屏幕對面，到底是真實的人，還是冰冷的算法？

Storyteller建立人與人之間的信任

會講故事是一項非常高階的能力，我們先來從最基礎的“翻譯官思維”看起：

1. 價值翻譯：從“是什么”到“為什么”

這也是我們常說的別只講功能，而是講在什么場景下使用？能帶來了什么價值？

比如“創新自研的動鈦弧，內層采用0.19mm級薄鈦片…”這是技術，用戶不關心。

但假如說“小A每日晨跑時音樂會一直陪伴，耳夾式耳機是她的首選，輕巧不勒，音質流暢…” 是不是有了場景感，有了購買的理由？

會講故事就是站在目標客戶的視角，解釋“為什么選擇這個產品”以及“為什么選擇我們”。

2. 語言翻譯：從“行業黑話”到“客戶語言”

每個行業、每個公司都有自己的“黑話”。

故事講述者需要將這些內部語言，翻譯成普通人能理解、能共情、能記住的語言。

某SaaS公司說：“我們的CRM系統集成了AI智能推薦、自動化工作流…”

如果說“某創業公司的CEO反饋用了我們的客戶管理軟件，銷售團隊終于不用每天花兩個小時整理那令人崩潰的Excel表了…”

一個好的故事，能瞬間穿透理性的考量，直抵感性的內心。

但光會講故事還不夠

看到這里，你可能會覺得，只要故事講得好，就能在AI時代勝出。

但現實是殘酷的。

再動人的故事，如果AI“看不見”或者“看不懂”，就如同在深山里歌唱，無人問津。

這就是營銷人需要掌握的第二項能力：

懂得生成式引擎優化（GEO），讓你的故事能夠被算法發現、理解和引用。

與人類不同，AI不是在“閱讀”，而是在“計算”。它偏愛邏輯清晰、結構規范、來源權威的內容。

要讓AI“看見”你的故事，至少要做到三點：

1. 讓AI讀得懂

你需要用一些簡單的方式告訴AI，“這是一篇關于XX產品的介紹”“這是一個包含三個步驟的操作指南”“這是一個常見問題解答”。

這就像給書加上章節標題和目錄，能幫助AI快速理解你的內容結構。

2. 讓AI信得過

AI會通過交叉驗證來判斷你的內容是否可信。

需要加入精確的數據、引用權威的報告、鏈接到官方的來源，就變得至關重要。

這就像在論文中加入參考文獻，能大大提升你內容在AI眼中的“權重”。

3. 讓AI方便引用

AI在生成答案時，喜歡直接引用那些觀點明確、語言精煉、自成一體的“知識點”。

因此，將你的故事拆解并用明確的語言表達出來，能極大地增加被AI引用的概率。

GEO不是要你把內容寫成冰冷的機器說明書，而是要你用AI能理解的方式，寫好故事。

兩種常見的單一思維陷阱

理論總是說起來簡單，但現實充滿了陷阱。

陷阱一：深情的故事，AI卻聽不見

一家有可降解材料企業公眾號寫得極為有感染力，但當用戶在AI工具里搜索“哪種環保包裝材料最可靠”時，公司的名字從未出現。

為什么？因為他們的文章充滿了詩意的、非結構化的描述，比如“像晨露一樣在土壤中消散”，AI無法從中提取出關鍵的技術參數，比如“降解周期”、“材料強度”、“適用溫度”等。

這是一個典型的“有故事，無GEO”的悲劇。

故事再好，如果不能被算法理解和索引，就只能停留在自己的一畝三分地里，無法進入更廣闊的推薦流量池。

陷阱二：完美的結構，用戶卻無感

另一個極端是一家AI SaaS公司。

他們是GEO的忠實信徒，網站上的每一篇文章都嚴格按照結構化數據的規范來寫。

標題、摘要、FAQ、技術參數……所有內容都用機器可讀的標簽標記得清清楚楚。

在任何關于他們領域的AI問答中，他們的內容都名列前茅，被AI大量引用。但他們的轉化率卻低得可憐。

因為用戶不知道這些參數意味著什么？跟我有什么關系？能帶來什么價值？

這是一個“有GEO，無故事”的陷阱。

成功地拿到了AI給的入場券，但當用戶來到面前時又留不住。

如何寫出“人機共賞”的好內容

真正的好內容，應該是在不同層次上，同時滿足人類和AI的需求。

表層：用故事打動人（服務人類）

這是與用戶建立情感連接的入口。從一個具體的場景切入，用人物、細節、沖突制造代入感。這是講故事的主戰場。

中層：用數據支撐觀點（服務人類與AI）

故事吸引了注意力，但說服需要證據。

精確的數據、具體的案例、權威的背書，既能增強人類讀者的信服度，也是AI判斷內容質量的關鍵依據。

但要注意，數據需要被“翻譯”成意義，比如，“92.3%的有效率”要被解讀為“這意味著100個患者中，有92個能夠得到顯著改善”。

底層：用結構化方式組織內容（服務AI）

在故事和數據的背后，我們需要用清晰的邏輯和結構來組織內容。

比如，將一篇長文拆解成多個獨立的問答單元，圍繞核心概念構建內容集群。

這部分用戶不一定能直接看到，但它決定了AI能否高效地理解和推薦你的內容。

產品營銷人必須具備兩種看似矛盾的能力：

一種是與機器溝通的結構化思維。

要理解算法的邏輯，懂得如何組織內容，才能在信息的洪流中被AI聽見。

一種是與人心連接的共情能力。

理解人性的渴望，懂得如何講述故事，才能打動用戶。

這聽起來很難，但換個角度想，這也是一個巨大的機會。

在舊規則被打破、新規則尚未完全建立的混沌期，最先適應變化的人將獲得超額的回報。

共勉。

參考內容：

[1]The Wall Street Journal. (2025). Companies Are Desperately Seeking ‘Storytellers’.

[2]虎嗅. (2025). AI暴擊下，增長最快的新工作為啥是“講故事”？

本文來自公眾號：時光筆記簿 作者：Hanni

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