解码车企用“情绪”占领AI心智的营销新战法

文来源｜AI灵感加（ID: gh_7dae3aae8dfa）

95后小林在豆包敲下了“每天通勤两小时好累，求推荐好用又好看的治愈系电车”。AI给出的答案耐人寻味——它并没有优先推送续航参数最亮眼的车型，在传统车企清一色的参数功能里，一句“座椅像沙发、带香氛系统”的理想L9推荐，瞬间抓住了小林的目光。

汽车从出行工具变成年轻人的出行搭子，用户对情绪满足和身份认同的要求越来越高。“卖车”到“卖生活方式”的转向，对车企而言早已不是营销口号，而是真实的品牌心智的争夺。

情绪经济正重构汽车消费逻辑，而AI营销正重塑传统品牌表达方式。

当AI主动用“小鹏G7狗都不晕、雷军开车门=尊贵感”这样的话术进行推荐时，我们惊喜的发现，已经有头部车企在【情绪+AI】营销领域迈出关键一步，而这将是下一轮新的营销趋势。

大胆猜测：未来的营销战争，不是比谁嗓门大，而是比谁在AI的大脑里扎根深。

谁能让AI成为品牌的“最佳KOL"，在生成式搜索中传递出清晰准确的产品价值和独特的情感主张，谁就能在用户心智中占据不可替代的位置。

毕竟，在用户习惯向AI“倾诉”的时代，这可能是品牌触达消费心智的最短路径。

AI也能懂情绪？

在传统媒介之外，AI营销正成为释放品牌情绪价值的新场域。

随着人工智能技术的迅猛发展，消费者行为习惯与以往相比出现了巨大转变。比如，消费者在购物前不再局限于在小红书等平台做攻略，更会借助AI助手进行产品研究，获取更全面、更个性化的信息。有数据显示，超六成受访者每日高频使用AI思考大模型。

而回溯AI助手发展初期，它更像“资料整合员”，在既定的数据库或知识库中检索信息，然后将相关参数、数据机械地罗列呈现，功能较为单一。其运作机制也是基于预先设定的规则和有限的关键词匹配，对语言的理解停留在表面，无法处理复杂或模糊的表述。

随着自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，尤其是深度学习算法在NLP领域的广泛应用，AI思考大模型迎来了关键的迭代升级——具备语义理解能力。不再单纯依赖关键词，而是能够剖析句子的结构、词汇间的关系以及上下文语境，从而精准把握用户意图。

当用户在搜索引擎中输入“20万左右的电动车推荐"，过去得到的是一堆罗列参数的网页链接；而现在，生成式AI会利用联网数据展开思考，直接给出一段总结性回答：“如果注重智能驾驶，可考虑XX车型，其城市NOA系统在实测中表现稳定；若更看重家庭使用，XX车型的后排空间和儿童安全配置更具优势。"

这段回答的背后，藏着AI时代品牌破局的核心思路。

车企的捷径超车机会

以往品牌习惯于在搜索结果页面争夺排名，吸引消费者的关注。但如今，已经有不少品牌转为通过GEO（GenerativeEngineOptimization），即生成式搜索引擎优化，提升“AI引用率”，在AI生成的回答中争取被提及的机会。

①从关键词排名到语义理解：拉齐用户需求的颗粒度

传统的搜索引擎优化（SEO），核心是通过堆砌关键词、优化外链来提升排名。但生成式搜索的逻辑完全不同：AI会基于用户的提问意图，从全网内容中提炼信息，生成一站式答案，更加切中用户所需。这也意味着，品牌要想内容能否被AI选中，需要更精准匹配用户的语义需求，而非简单的关键词密度。

例如搜索“适合新手的电车"，AI不仅会识别“新手、电车"这两个关键词，还会解读出背后的隐性需求——有辅助驾驶功能、容易操控、车身尺寸适中...我们测试发现，如果某车企的内容中反复强调“自动泊车、低速预警"等功能，并结合“第一次开车也不怕"的场景化描述，就更容易被AI纳入推荐范围。

生成式搜索还有一个重要特征是“场景化响应"。用户的搜索行为往往与具体场景绑定：“通勤用什么电动车好"和“自驾游选哪款车"，背后是完全不同的情绪需求——前者关注"便捷 经济"，后者追求“舒适 冒险"。

甚至可以根据用户的地理位置、搜索时间、历史行为等信息，判断其所处的场景，进而推荐匹配的内容。

这种变化对品牌的启示是：内容创作必须从“技术参数导向"转向“用户意图导向"，通过场景化分层，让AI在不同场景下都能精准调取合适的内容。对通勤族强调“30分钟快充，针对露营爱好者突出外放电功能，针对家长群体主打儿童锁+后排娱乐系统。

② 从单向输出到双向对话：品牌需要成为AI的信息源

生成式AI的回答并非凭空产生，而是基于全网的公开信息。这意味着，品牌相关的每一篇文章、每一条短视频、每一次用户互动，都可能成为AI理解品牌的“训练素材"。

如想在新一轮的竞争中抢占一席之地，车企重新审视内容生态的搭建：不仅要生产用户爱看的内容，更要生产AI爱用的内容。这些内容需要具备三个特征：

一、权威性。AI会优先推荐“官方、权威”的信息。

二、结构化。AI喜欢“有条理、有依据”的答案。

三、多平台布局。

不同的生成引擎(如DeepSeek Kimi 豆包 元宝)，甚至针对不同行业或问题类型，其联网搜索时抓取的信源平台、对内容格式的偏好、以及对DSS信号的解读权重存在显著差异。GEO服务商通常会通过技术分析、逆向工程(有限度)和大量样本测试来识别特定场景下的高权重信源平台和内容特征偏好，根据分析结果，将优化后的内容策略性地发布到AI偏好的多个高权重平台上。

③从流量争夺到心智占领：搜索场景的品牌认知渗透

生成式搜索的终极目标，是让品牌在用户的认知中占据“第一联想位"。

当用户想到智能电动车时，AI能否优先推荐你的品牌？

当AI回答了10个推荐，用户能否第一时间看中你的产品？

品牌在内容中是否清晰传递了有差异化的价值主张？

小米汽车的内容策略就很明确：“生态联动"是其核心标签。无论是手机与车机无缝互联还是智能家居远程控制，所有内容都围绕这一主张展开。当生成式AI分析“小米汽车的优势"时，这些高频出现的信息会被提炼为核心卖点，从而在搜索结果中强化用户对生态的认知。

反观一些传统车企，内容传播缺乏焦点，今天强调动力性能，明天宣传设计美学，导致AI无法形成清晰的品牌画像。在生成式搜索时代，这种东一榔头西一棒子的传播，注定会被用户遗忘。

用AI思维将生意重做一遍

面对生成式搜索掀起的变革，车企需要跳出传统“流量思维”，转向“AI思维”重构营销体系。这并非零散的调整，而是一套系统工程，越早进入才越能抢占先发优势。

内容层，要打造“AI友好型”品牌知识库。生成式AI的回答质量，取决于其获取的信息质量。品牌要做的，是让AI更容易读懂自己。

这里面值得品牌关注和布局的有：

而技术层，则需要品牌建立与AI对话的技术基底。GEO不是简单的SEO升级，从结构化处理内容让AI易抓取，再到分析和适配不同生成引擎的偏好，才能快速高效地布局。

组织层，要搭建“AI+营销”协同机制。生成式搜索时代的营销，早已不是单一部门的事。打通市场、技术、用户运营等团队，让内容生产、技术优化、用户反馈形成闭环，才能确保AI思维能渗透到营销全链条。

如果说传统营销是“广告轰炸——用户记住"，就像放烟花，钱烧完可能用户就淡忘了，那GEO推荐就像是个长续的心智永动机。

每一次品牌的投喂和信息投放都在为品牌心智积累素材，像滚雪球一样，初始或许微小，但随着对单品描述的不断完善、对品牌和用户的持续响应，这些信息会层层叠加，在AI知识库中扎根。而这种深度绑定一旦形成，竞品将很难打破。

对于想把情绪经济与品牌心智深度绑定的车企来说，下一轮营销的关键，是除了传统媒介的布局，更要在AI这个新场域里完成情绪表达的一致性。

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