本文作者Neil Patel 是NP Digital的联合创始人，《华尔街日报》称他为网络顶级影响力人物。
如果说2025年教会了我们什么，那就是人工智能不再仅仅是辅助工具，而是驱动营销活动、重塑人们发现品牌方式的核心引擎。
与此同时，各大平台已经向“点击”宣战。我们看到，原生转化率正在被大力推广，其目标不是将流量引导至网站，而是在信息流中直接完成交易。
这种向“无摩擦”体验的转变，加上人工智能生成的信息泛滥，迫使人们做出另一项重大改变。具有深度教育价值的内容开始超越那些数量庞大、仅仅为了填充空间的“入门级”内容。
随着新年的深入，这些变化正在加速。
2026 年数字营销的顶级趋势反映了这一现实：自动化负责执行，而战略和故事讲述等人类因素则使赢家脱颖而出。
如果你想保持竞争力，就应该放弃“排名”和“覆盖范围”这些老旧的指标。它们已经无法保证你的影响力。以下才是真正影响2026年的因素（以及顶尖数字营销人员如何保持竞争力）。
要点总结
- 随着智能人工智能的兴起，机器现在可以处理生命周期和营销活动，但人类的监督仍然至关重要。
- 用户发现涵盖TikTok、Reddit、YouTube和Meta等平台。每个平台都需要独特的格式、信号和基于意图的优化。
- 营销漏斗不再是静态的。人工智能能够根据用户行为实时个性化用户旅程，取代了人工细分和滴灌式营销活动。
- 聊天助手会根据信任度和内容相关性推荐品牌。一致性和大型语言模型优化（LLMO）是实现包容性的关键。
- 谷歌的传统系统和人工智能系统（PMax、AI 概览、需求生成和搜索）现在融为一体。在所有触点上保持一致的创意和目标，可以提升营销效果。
人工智能代理接管执行
我们已经看到人工智能正在大大简化营销团队的内容制作流程。但人工智能的全新优势在于其自主性。我们指的是能够独立完成整个营销活动工作流程的“团队成员”。
普华永道的数据显示，近80%的组织已经在一定程度上采用了人工智能代理。随着这些系统从实验阶段过渡到日常运营阶段，大多数组织计划扩大其应用范围。
各组织机构对人工智能代理的采用程度各不相同，大多数机构报告采用范围广泛或有限。
这远远超出了生产和发布范畴。大型语言模型（LLM）已经发展到可以管理完整生命周期的程度。我们指的是嵌入到各种工具中的代理，它们可以帮助：
- 管理您的客户关系管理（CRM） 数据
- 分析数据性能
- 提供竞选活动洞察
- 实时调整付费广告活动的出价
今年，人工智能的应用范围将从撰写内容扩展到自主运营。它负责执行，而您可以专注于战略和监督。
搜索优化无处不在已成为强制性要求
过去几年，“无处不在的搜索”一直是会议上的热门词汇。到了2026年，它将成为企业生存的基本保障。
“谷歌默认”的时代已经过去。如今，用户可以通过各种平台、信息流和人工智能系统发现信息。如今的搜索引擎优化（SEO）正越来越倾向于全方位搜索优化，而不再仅仅关注搜索引擎本身。
你的受众不再只是简单地“谷歌一下”了。他们会在自己最信任的平台上提问和确认购买。而每个平台都有其自身的算法、格式和用户行为模式。
例如：
- 一位 TikTok 用户想要快速、直观的技巧。
- 一位 Reddit 用户想要进行深入、真实的讨论。
- Pinterest 需要引人注目的图片和包含关键词的描述。
- YouTube 要求内容更长、更有价值，并且具有紧凑的开头和强大的互动性。
然而，最具颠覆性的转变发生在传统信息流之外。像 Alexa 和 Siri 这样的语音助手，以及像 ChatGPT、Gemini 或 Claude 这样的生成式聊天工具，正日益扮演着答案引擎的角色。
这些数据表明了我们的发展方向。近五分之一的人使用语音搜索，Statista 预测，到2028年，全球36%的人口将通过人工智能进行搜索。
人工智能聊天助手返回产品推荐列表摘要的示例，表明搜索越来越多地发生在答案引擎内部。
以提示为导向的营销活动和产品开发
数字营销人员不再需要完整的工程周期来测试新想法。
现在，借助提示驱动工具，可以在数小时内（而不是数周内）完成计算器、测验、内部工具和活动实用程序的原型设计。
Cursor 和 Replit 等工具让营销人员能够将简单的语言指令转化为可操作的界面，从而降低了实验门槛。虽然生产规模的产品仍然需要工程团队，但提示信息现在可以处理大部分早期构建和验证工作。
Base44 是另一个“氛围编码”平台的例子，它可以将你的详细描述转化为功能性工具，强化了同样的理念：提示正在成为一个新的控制层。
现在人人都是工程师了。硅谷，小心了！
游戏规则已经改变。现在你可以快速测试，更快地学习，并跳过过去拖慢一切的瓶颈。
销售漏斗变得动态且自我优化
静态漏斗模型已经过时了。到2026年，客户旅程将变得更短，并越来越多地受到人工智能系统的实时影响。
乍听之下或许令人震惊，但仔细想想就合情合理。我们不再按照预设的流程引导用户，而是让AI代理实时地根据用户需求构建流程。
在谷歌（以及网上购物）的早期，顾客需要访问多个网站进行研究和阅读评论，最终才能完成购买。这就是我们都熟悉的经典营销漏斗。它清晰地划分为漏斗顶部、漏斗中部和漏斗底部。
随着生成式人工智能工具现在支持平台内购买，转化漏斗显著缩短。普通用户现在可以在类似 ChatGPT 这样的生命周期管理（LLM） 平台上完成研究、建立信任和购买等所有步骤。
我们甚至已经开始看到像沃尔玛和亚马逊这样的大型零售商向这种模式转变。
沃尔玛Sparky可以回答用户查询，并提供产品推荐以解答更深层次的问题。当您准备购买时，它甚至会引导您完成结账。
沃尔玛界面展示了其人工智能购物助手，该助手可以回答产品问题、比较选项、总结评论，并在单一平台体验中引导用户完成结账。
同样的设置也适用于 Amazon Rufus，让客户能够在一个平台上获取详细信息、获取建议、获得帮助和获得灵感（并最终获得商品）。
亚马逊的Rufus人工智能助手可以帮助用户搜索产品、获取推荐，并在不离开亚马逊的情况下进行购物。
其结果是用户参与度更高，转化速度更快，而人工操作却大大减少。这些工具能够以前所未有的速度提供高度个性化的购物体验。Shopify 和 Etsy 等平台也已与 ChatGPT 合作，用户可以直接在 LLM 中购买产品。
AI归因将内容与收入联系起来
归因分析并非新鲜事物，但它正变得越来越精准。人工智能驱动的归因分析现在可以将从首次视频观看到最后一次点击的每一个触点与实际的收入结果联系起来。
像 Wicked Reports 这样的平台能够帮助营销人员将首次广告点击与最终购买行为关联起来，并提供“首次点击”和“时间衰减”工具，帮助您精准定位客户购买旅程中最有效的起点。此外，该应用还提供收入预测功能，帮助 B2C 和电商企业可靠地预测和扩展其增长规模。
营销分析仪表板，显示人工智能驱动的测量、信号校正和绩效洞察，用于将营销活动与实际收入结果联系起来。
你最新的博客文章或许没有立即带来转化，但它赢得了访客的信任，促使他们订阅邮件更新。这封邮件是他们下一步的行动指南，引导他们查看你的定价页面。人工智能会洞察这一切，并据此赋予其相应的价值。
有了这些新的见解，你终于知道哪些内容能真正产生影响。
而且它确实产生了切实的财务影响。使用人工智能驱动的营销分析的团队报告称，投资回报率（ROI） 提高了约 300%，客户获取成本下降了 30% 以上。
聊天助手重塑发现方式
我们之前提到过，人们的搜索方式已经演变为向 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 等 AI 聊天工具寻求产品问题的答案。这些平台现在不仅在回复中内置了品牌推荐，还支持直接在 Shopify 和 Etsy 上购买产品。
这与沃尔玛 Sparky 和亚马逊 Rufus 等工具的动态驱动机制相同，这些工具可以在单一的 AI 体验中完成研究和推荐。
这些助手不会像谷歌那样列出 10 个“赞助”链接，而是总结他们信任的内容。如果它们没有提及你的品牌，你在这个全新的发现层面上就如同隐形人一般。
AI 答案引擎 Perplexity 显示了“SaaS 最佳电子邮件营销工具”的总结性建议，答案中直接引用了品牌名称，而不是传统的搜索链接。
要想在这些平台上获得曝光，光靠游戏关键词是不够的。相关性和持续性才是关键。
你围绕某个主题创作的高质量、实用内容越多，用户在互联网上分享这些内容时获得的引用就越多。结构化内容、模式标记和一致的第三方验证等信号有助于人工智能系统解读你的权威性，并判断你的品牌何时值得被引用。
这种转变催生了大型语言模型优化（LLMO），这是搜索引擎优化（SEO）的一个新分支，专注于训练人工智能来识别和推荐您的品牌。如果您还没有考虑过 LLMO，现在是时候跟上步伐了。
这里最重要的启示是，随着信息发现逐渐向人工智能系统转移，实用性比数量更重要。只要你提供足够多的高质量答案来解答受众的问题，机器人就会优先显示你的名字。
内容结构变得更加重要
传统SEO只关注关键词。而到了2026年，提升SEO效果的关键在于深入挖掘主题，并构建人机都能理解的内容结构。
正如我们在上一节中提到的，搜索引擎和人工智能助手更看重你回答问题的质量，而不是你使用关键词的次数。这意味着你的内容需要全面详尽，并且易于理解，无论浏览者是谁（或系统如何），都能一目了然。
NerdWallet 的出色之处在于，它将信用卡相关内容组织成一个清晰的中心，然后将其细分为紧密相关的子主题，涵盖了大量的话题。这不再是依赖单个关键词页面的时代了。值得一提的是，NerdWallet 是大型语言模型（LLM）领域引用率最高的网站之一。
NerdWallet 信用卡中心展示了一个结构化的主题集群，其中包含旅行、现金返还、余额转移和学生卡等子类别，这些类别都组织在一个支柱下。
因此，请将策略思路从页面转向主题集群。从多个角度，跨多个资源，全面覆盖同一主题。利用标题、常见问题解答、结构化数据标记和内部链接，将各个信息点连接起来。
内容结构越完善，人工智能就越容易找到并推广它。
在当今环境下，您的目标受众会通过多个渠道进行搜索。如果只关注单个关键词，就会错失很多机会。
如今，像社交媒体应用和LLM这样的新兴搜索平台，都是围绕语义查询展开的。
人们与这些工具的互动方式自然流畅，如同日常对话（有些人甚至会使用 ChatGPT 的语音功能）。这意味着你无法精准定位到某个特定的关键词。使用涵盖用户最常用短语的关键词组，才是确保覆盖用户需求、提高被搜索到概率的更佳方法。
Perplexity 中的这个查询展示了人们如何与搜索工具互动。他们并非总是输入关键词，而是提出完整、对话式的问题，并期待得到清晰的答案。
AI 回答引擎能够回答对话式问题“泰诺和布洛芬哪个更适合头痛？”，并提供从多个医学来源提取的总结性比较。
你还得考虑到，很多用户根本不会点击进入你的网站。零点击搜索正在快速增长，这意味着你的内容需要在搜索结果页面（SERP）上直接提供价值——或者在社交媒体、LLM（在线学习平台）和语音等平台上立即发挥作用。
如果你还在追逐单个关键词，你就错失了更大的机会：成为你所在领域值得信赖的信息来源。
品牌信任度通过引用次数和情感评价来衡量
人工智能并不关心你声音有多大，它关心的是别人谈论你的频率，以及他们谈论你时说了些什么。
大型语言模型会优先考虑在网络上拥有持续、可信引用的品牌。这包括博客文章、新闻报道、播客、评论和Reddit帖子中的提及。你获得的优质信号越多，人工智能就越有可能推荐你。
但提及量仅仅是个开始。你在2026年的表现最终取决于受众对你的看法。情感分析如今在排名中扮演着重要角色。积极的讨论会提升你在人工智能搜索结果中的排名，而消极的讨论则会拖累你。
直到最近，这种层面的发现几乎无法衡量。传统的分析方法无法显示你的品牌何时在人工智能生成的答案中被提及。但现在，一类新型的人工智能可视化工具可以追踪品牌在 ChatGPT、Perplexity、Claude 和谷歌 AI 概览等平台上的出现位置和频率（以及相关的上下文）。那么，哪些类型的品牌正在利用这种策略取得成功呢？
Patagonia 和 TOMS等品牌就是这方面的典范。这些公司利用慈善活动来提升自身声誉，进而赢得顾客的好感。
正确利用慈善等元素，可以将这些品牌的受众从顾客转变为忠实支持者。
Patagonia 网页概述了公司资助和不资助的项目，展现了清晰的品牌价值观和一致的公共定位。
这种转变奖励的是那些注重建立良好声誉而非仅仅追求反向链接的品牌。如果你的策略仍然以大声喧哗为核心，那么你终将被那些因正当理由而备受关注的品牌所掩盖。
ChatGPT 搜索结果谈到了 TOMS 的慈善活动。
信任现在是你最重要的排名因素。要么赢得信任，要么被淘汰。
博客不仅影响流量，还会影响人工智能模型
如果你认为博客不像以前那样“有效”了，那就忽略了更重要的方面。它们仍然在幕后发挥着重要作用，影响着人工智能的输出结果，并将你的品牌打造成为首选信息来源。
在现代搜索中，你发布的所有内容都会影响人工智能模型对你品牌的理解。当你持续深入、清晰地报道某个主题时，模型就会开始将你的名字与该主题联系起来。
这种新形势将你的博客从内容资产转变为权威的象征。
即使由于零点击结果或人工智能摘要导致搜索流量下降，长期收益依然存在。你创建的高质量内容越多，你的品牌就越有可能被更高知名度的人工智能渠道引用，并被收录到权威的内容汇总中。
社交平台具备搜索引擎的功能
正如“无处不在的搜索”趋势所表明的那样，搜索行为正在扩散。而且，根据 Statista 的数据，近四分之一的美国成年人将社交媒体作为搜索的起点。
人们在TikTok上搜索是为了了解某件事是如何运作的，或者某家餐厅是否值得一试。
在 TikTok 上搜索“拉斯维加斯最佳餐厅”，会显示回答当地餐厅查询的短视频，而不是传统的搜索链接。
他们利用 YouTube 学习如何安装软件或比较护肤品牌。考虑到它是仅次于谷歌的第二大搜索引擎，因此这是一个值得重点投入的平台。
这一点很重要，因为社交搜索的运行逻辑与传统的搜索引擎优化（SEO）或人工智能问答引擎不同。这些平台通过用户互动来奖励相关性。
每个平台都有自己的发现逻辑。TikTok 注重观看时长和观看速度。YouTube 更看重相关性和用户留存率。Instagram 则更注重时效性和互动性。
如果不针对这些平台进行优化，你将错失搜索市场份额的很大一部分。你应该像对待搜索引擎一样对待社交平台，因为你的受众群体已经这样做了。
这时，更传统的页面内SEO就派上用场了。这意味着要深入研究受众提出的问题类型，并专注于行之有效的策略，例如使用清晰、易于搜索的标题和引人入胜的开头，让用户“停止滚动”，并在前三秒内抓住他们的注意力。
各渠道内容质量均优于数量
发布更多内容并不能让你在2026年立于不败之地。
社交平台信息爆炸，搜索竞争异常激烈。此外，人工智能在过滤掉低质量、重复或炒冷饭的内容方面也日渐精进。
因此，具有原创见解和真正能传授知识的文章会脱颖而出。
我们从一些新兴趋势中看到了这一点。首先，品牌平均每天发布的帖子数量已降至9.5条。而互动情况则朝着相反的方向发展，用户主动互动量同比增长约20%。
与其每天发布五篇文章，不如专注于发布值得阅读和分享的内容，即使每周只有一篇结构良好的文章也好。
一段引人深思的视频或一篇能引发讨论的 LinkedIn 长篇分析文章，远胜于 100 篇仅触及主题皮毛的 AI 生成的博客文章。
以《国家地理》为例。它并不像其他媒体那样频繁发布内容，而是专注于讲述具有教育意义的故事。不妨看看它的 TikTok账号。
国家地理的 TikTok 账号以教育性和纪录片风格的视频为主，注重学习和讲故事，而不是大量发布内容。
内容创作者正在实时体验到这一策略带来的好处。
最近的一项调查发现，35%的创作者表示，长篇内容形式能带来更高的潜在投资回报率，39%的创作者表示，长篇内容形式能带来更好的用户互动。近半数（49%）的创作者表示，制作长篇内容有助于他们触达更广泛的受众。
如果你的策略仍然是围绕着“保持活跃”而不断输出内容，那么是时候转变了。少而精，影响力更大，效果更佳。
这就是2026年制胜之道。
转化发生在平台内，而非网站内
人们每天使用的平台越来越擅长留住用户。
想想看：几乎每个社交平台都有潜在客户表单，并且允许你在应用内购物。这些功能的目的是帮助你在不离开平台的情况下完成转化。
例如，Instagram 和 TikTok 都已将购物体验完全整合，而且效果显著。预计到 2026 年，通过社交媒体渠道实现的销售额将达到近 21%。
谷歌甚至正在测试类似 Etsy 和 ChatGPT 那样，利用人工智能生成产品推荐并内置结账链接的功能。其目的在于消除摩擦，打造流畅的用户体验。
这种转变甚至改变了“落地页”的含义。在很多情况下，真正促成交易的是原生表单、产品卡片或应用内结账流程。
你的网站仍然很重要，但强制所有转化都必须在网站上进行可能会导致不必要的用户流失。当用户准备采取行动时，最简单的路径通常会胜出。
这种转变催生了一些团队所谓的“结账优化”，并且已经取得了相当显著的成效。每月订单量在1000到2000笔之间的电商企业正在实施结账优化，并在配送收入和订单总额方面获得了可观的增长。
对比优化前后的电子商务结账流程，可以看出步骤更少、配送选项更清晰、结账摩擦更小。
当你在用户所在的地方与他们互动时，就能降低他们的行动门槛。无需加载时间，无需繁琐的跳转，只需轻点或滑动即可购买、预订或注册。
视频成为主要的搜索和人工智能输入内容
视频正日益超越单纯的分发格式，成为人们搜索信息的主要方式之一，并成为人工智能系统日益重要的输入内容。
搜索引擎和人工智能平台现在对视频的索引方式与对文字内容的索引方式非常相似，它们会提取视频的结构信号来生成搜索结果。如果这些信号不存在，那么视频就如同不存在一样。
ChatGPT 界面响应“给我一些有趣的猫咪视频”的提示，嵌入一个 YouTube 视频缩略图，视频内容是一只猫坐在装满水的塑料容器里。
这些信号在实践中是什么样的？
因为搜索引擎和人工智能平台无法观看你的视频，所以它们依赖于清晰的文字稿、包含关键词的标题和描述，以及明确的分段。要像写章节一样组织内容，而不是漫无边际地堆砌。结构才是视频可搜索的关键。
这段视频使用了章节、摘要和清晰的主题划分，使搜索引擎和人工智能系统更容易理解和引用特定部分。
你的视频内容结构越清晰、越易于搜索，就越有可能被人工智能助手引用。
文字内容依然重要。但如果视频没有纳入你的搜索引擎优化和用户发现策略，你就会错失大量的曝光机会。
付费媒体转向人工智能主导的广告活动
我们已经看到人工智能驱动的付费媒体广告活动一段时间了，但像谷歌的 Performance Max 和 Meta 的 Advantage+ 这样的平台正在不断改进和提升其运作方式。我们看到这些平台能够自动测试广告创意和投放位置以达到预期效果，甚至还在测试人工智能驱动的细分受众群体或广告竞价的优势。
其结果是减少了人工控制，增加了系统主导的优化，这对许多营销人员来说都是一大优势。例如，零售营销人员通过实施人工智能驱动的广告系列元素，广告支出回报率（ROAS） 提高了 10% 到 25%。
但“无需干预”并不意味着“设置好就不用管了”。
在这种模式下，你的角色从管理广告系列转变为训练系统。你的输入越好——创意越丰富、第一方数据越优质、转化信号越清晰——最终效果就越好。
定位不精准、广告内容千篇一律，根本没人会理会。
想降低获客成本（CAC） 或提高广告支出回报率（ROAS）？那就专注于优化广告创意并上传高质量的第一方数据。人工智能可以负责测试和优化，但它无法弥补错误的输入数据。
精明的营销人员正在将角色从活动运营者转变为战略领导者。他们减少了对数据看板的关注，而将更多精力投入到构建真正能带来转化的资源上，例如强大的内容库或基于专有数据的独特且有影响力的洞察。
归根结底：广告由人工智能投放，但你需要训练它。如果你没有给算法提供优质的数据，它最终呈现的效果就不会让你满意。
2026年数字营销的发展趋势是什么？
2026年，人工智能将主导完整的营销活动，动态营销漏斗将取代传统的静态漏斗，用户也越来越多地跨平台发现品牌。聊天助手（例如ChatGPT）现在也会推荐品牌，而搜索引擎优化（SEO）的重点将更多地放在结构化主题而非关键词上。优质内容比数量更重要，转化往往发生在网站之外。
结论
许多专家说营销正在发生变化，但事实上它已经发生了变化。
人工智能如今驱动着内容营销的方方面面。平台优先考虑原生转化率。内容塑造着机器和人对你品牌的认知。如果你还在沿用旧规则——以关键词为中心的策略、手动构建转化漏斗或大量发布内容——你终将被时代淘汰。
要想在 2026 年取得成功，就必须通过战略性思考和在每一个接触点上建立信任，快速适应新兴的数字营销趋势。
如果你不知道从哪里开始，可以看看我的搜索引擎趋势指南，了解一下现代搜索发现技术如今的实际运作方式。
先下手为强的营销人员总能获得优势。所以，赶紧行动吧！
