为了买一个淋浴头，ChatGPT 打开了 65 个网页

Sonya Huang 介绍 James Cadwallader 时说，他是 Profound 的联合创始人兼首席执行官，这是一家 AI 时代的营销平台公司。它帮品牌看清自己在 ChatGPT 和 Claude 中的表现，告诉他们如何应对排名，还能让一个营销人员拥有代理机构般的能力。她说，他们服务了《财富》500 强中的 10%。他当场更正：现在已接近 12%，客户遍及金融、消费、快消（CPG）、软件，以及 B2B 与直接面向消费者（DTC）业务。ChatGPT 开始投放广告，营销人员都身处 Huang 所说的“智能体驱动增长”的美丽新世界里。

Cadwallader 把这称作营销史上最大的平台转变：从预先排定的蓝色链接搜索，转向带有概率性的 AI 回答。当有人在 ChatGPT 上问起你所在的品类时，你出现在答案里，只是起点。ChatGPT 会怎么评价你？Claude 会怎样推荐你的编程工具？他认为，智能体和超级智能正在取代消费者的角色。互联网的入口并没有变，变的是走进门的那个人。

过去是拿着蓝色链接清单的购物者，点进你的网站。如今，智能体使用的是类似的索引，发现你的品牌、产品和服务，然后再从这扇门走回来，与人类保持关系。Huang 重述了这一点：ChatGPT 或许是新的入口，但对营销人员来说，要紧的是走过这扇门、并参与大部分购买决策的智能体。Cadwallader 说，你向 ChatGPT 或 Gemini 提问，等于是请一个智能体替你爬取整个互联网，去你过去会访问的那些网站，判断哪些内容有用，再把它们重新组合成答案。

Cadwallader 说，最大的误解是：这不过就是 SEO。这种误解也不是无缘无故的。品牌仍然要创作内容，并通过自有、赢得（earned）和社交渠道去分发，在索引中的排名依然重要。不过，使用网络的已经不再是人类消费者。你可能在创作一些根本不会被人看到的内容。在 SEO 时代，内容的设计是为了先被算法抓取，再由人来阅读；在这个新世界里，内容则要同时被智能体发现和消化。

人类没有耐心，这曾经就是整个游戏的全部。在经典 SEO 中，95% 的价值集中在前四五个蓝色链接上，这是由稀缺的认知精力、稀缺的耐心和稀缺的时间共同决定的。智能体使用索引的方式则不同。ChatGPT、Gemini 和 Claude 更愿意深入长尾，它们用来回答问题的信息面，比人类的宽出好几个数量级。录制前三四个月，Cadwallader 请 ChatGPT 帮他在纽约的公寓里找一个淋浴头，它用了 65 个不同的网页。

Huang 打趣说，如果是这么重要的购买，她自己大概也会打开 65 个页面。Cadwallader 的观点是站在营销人员的角度说的：你是在为一个带宽无限的超级智能体做内容。随着推理成本下降，这些智能体只会使用更多互联网内容，来拼出丰富的答案。高决策成本、高客单价的品类会最先感受到这一点，比如消费电子、汽车、大家电，以及任何本来就需要调研的品类，因为 AI 在这类工作上格外擅长。说来也巧，Huang 在两人聊天的同时，正在用 AI 买车。

ChatGPT、Claude、Gemini 和 Grok 推荐品牌的方式差别极大。Cadwallader 的概括是把它们当作不同的物种来对待，这也正是像 Profound 这样的软件存在的原因。这款产品会看你在每个平台上出现的频率、出现时的情感倾向和相邻话题，然后看每个模型在回答关于你的品牌、品类或竞争对手的问题时引用了哪些来源。拿到了“发生了什么”和“为什么”之后，在 Profound 里的下一步，就是部署你自己的智能体来整理这些数据，并打造一种新型的营销。

造成差异的原因很务实。Gemini 高度依赖 YouTube，毕竟谷歌自家拥有 YouTube，所以视频是进入 Gemini 回答的有力抓手。ChatGPT 在消费类问题上多引用 Reddit，在 B2B 问题上多引用 LinkedIn，Cadwallader 称之为重要信源。Claude 早先更依赖预训练知识，经过分类器更新后，对实时信息更敏感，也更乐于上网检索。Huang 甚至观察到，从 Claude 4.5 到 4.6，推荐结果也在变化。Cadwallader 说，人天生靠经验法则，总想把新情况套到旧式搜索上。Huang 把这套做法称为 ALG，即智能体驱动增长。Claude 不只是新的发现渠道，它本身也是用户：如果你用 Claude Code 凭感觉写代码，它会推荐 MongoDB 还是 Vercel？理由是什么，又是从哪里学来的？

他曾告诉 Huang，智能体消费的互联网内容会多出 100 倍。这听起来像是在授权人们为每一个长尾淋浴头查询疯狂铺落地页。他认为，“AI 垃圾内容”是个烟幕弹。一项最近的估计认为，网络上约一半内容是 AI 写的；《纽约时报》的一次盲测发现，53% 的读者更喜欢 AI 写的文章，而不是记者写的。AI 完全能写出高质量的营销内容。真正的任务在于：消费者现在是超级智能，所以你必须告诉 Claude 一些它不知道的事。他说，人类是现实与互联网之间的血肉 API。Huang 顺势接话：她自己也只是个血肉 API。以一双新款 Nike Alphafly 为例，工作的核心是第一性原理营销：让模型能回答关于这款产品的任何问题，又不把它带偏。他承认，对比型的清单体文章依然有效，因为模型偏爱那些已经做完艰难比较的内容：红杉资本排第一，较弱的名字排在后面，真正的竞争对手则被略去。他并不建议这么做，而且他自己已经在给模型下指令，让它忽略清单体文章和品牌自家发布的页面。随着第一性原理式的推理越来越强，这种捷径应该会受到惩罚。

Huang 问起“死亡互联网”理论：当智能体承担了大部分浏览工作，营销网站还有意义吗？还是大家都应该干脆为爬虫发布一份 README？Cadwallader 愿意把话说得更戏剧化一些。他认为，三年内出现“死亡互联网”的情况，即使不太可能，也是有可能的。如果人类只是通过与 AI 对话来获取答案，发布内容的动力就会趋近于零。无论是人还是模型，仍然都依赖第一方的报道，而大部分互联网依然靠广告维持。当人类不再点进页面，广告模式就会失效，内容生产的经济逻辑也会崩溃，到那时你就得追问：AI 还能去哪里找答案？

对于商业驱动的内容，品牌 README 可能有用。Huang 设想的一个页面可以写明“我是 Sonya”，并列出她投资过的公司，好让创始人的智能体能找到她。Cadwallader 在这一用途上表示同意。不过，互联网的大部分内容其实是人们在闲聊、分享想法，而这台机器靠的是钱和名声运转：写出好博客，挂上广告，赚到钱，或者成名。如果 AI 把好东西全吸走、重新组合，只留下一个没人点击的引用，那么这个血肉 API 也就懒得再来了。他有个二阶押注：每一家 AI 实验室最终都会与一家社交网络垂直整合。社交媒体会变得更像人：Meta 已经让 Instagram 上的机器人发帖变得很难；X 和 YouTube 也开始为优质内容付费。Grok 已经相当熟练地在使用 X 的数据。Reddit 把自己的“人味”当作稀缺资产，还与 OpenAI 签了一笔大单。他凭感觉猜测，OpenAI 是否可能收购 Reddit。

平台能不能干脆禁止爬虫，然后卖出访问权限，再把一部分收入分给原创作者？X 已经开放了 API，Reddit 也已经与 OpenAI 达成合作，Cadwallader 把这两件事都看作垂直整合的不同版本。另一条摆脱“血肉 API”的路，是机器人。如果世界上最终有 500 亿台机器人，无论是双足的还是无人机，AI 就能直接获取第一手数据，理解现实，而不必等人把它们打成文字。

广告正在进入生成式智能体，营销人员担心用户会起来反抗。Cadwallader 认为，人们会很快习惯，就像当年对谷歌那样。在对话界面中，借助高度个性化的生成式广告，将会是世界上效果最好的广告形式。对话本身已经承载了丰富的消费意图。模型也足够了解 Sonya，能在她最可能作出反应的那一刻，附上一条超级个性化的广告。他手下有一支团队在做广告相关的工作。

他说，这个广告单元本身并不是他的原创想法，OpenAI 已经暗示过类似的东西。广告主会用一段系统提示词来设定投放活动：面向明尼苏达州 35 到 40 岁的女性受众，她们谈到摄影时要提到这些要点、避开那些说法，使用这份品牌知识库，匹配品牌的语气，并瞄准某个营收目标。B2B 和编程智能体则是另一回事，因为在那里是智能体在左右购买，人们要求它的目标必须单纯。如果 Claude 是因为一条好广告才选了某个数据库，那你就得告诉它，选最好的那个。

Cadwallader 指出，人类本来就不是客观的生物，只是喜欢以为自己是。你早已被 Vercel 的品牌形象和一期 MongoDB 创始人的播客影响了，只是你自己不知道。正因如此，我们才要求智能体保持客观。他说，广告与替我们购物的智能体之间的关系，将和过去的横幅广告加搜索的旧世界很不一样。

Huang 请他给那些老板发来截图、追问为什么没排第一的营销人员，留几句临别赠言。Cadwallader 的第一个回答是：用 Profound。他只说了一半是玩笑。如果没有一个能显示你实际出现情况的平台，你就只能靠猜。像“LinkedIn 很重要”或“Reddit 很重要”这类简化式的说法，如果你只凭感觉去做，就会失效，因为每个品类都有自己的信息来源。你必须看引用，才能弄清楚模型为什么、以什么方式提到你。

第二部分更严厉。如果营销团队不用智能体，尤其是不用 Profound 的智能体来制作和分发营销内容，那就是在落后。它已经从锦上添花变成了必不可少。一种误解是，智能体只是把昨天的工作自动化。Cadwallader 说，真相是，它催生了一种过去根本不可能实现的营销方式。Profound 内部搭建了一个智能体：它读取销售通话的 Gong 记录，捕捉客户异议，把它们归类成主题，并基于产品知识库，实时为销售团队撰写作战卡（battle cards）。在 18 个月前，这件事要由一个人每个季度做一次。现在它每天都在运行。

Huang 重申了这条建议：先获得可见性，因为看不见就无从优化；并且全面拥抱智能体驱动的营销，否则就会落后。Cadwallader 打了个比方：拒绝这一切，就像说自己只看报纸和电视，谢谢，你其实并不相信这个互联网那一套。