TL;DR: 一篇具有里程碑意義的《哈佛商業評論》文章證實了我們 Mercury Technology Solutions 一直在努力追蹤的一個趨勢：消費者正從傳統的搜尋引擎迅速轉移到 ChatGPT 和 Gemini 等人工智能平台上進行產品發現和推薦。這就需要一個專注於 "Share of Model" (SOM)的新策略 - 您的品牌被人工智能引用的好感度和頻率。現在就是行動的好時機，因為優化解析度和權威性的先行者將在這個新環境中建立強大且持久的優勢。
在我的職責範圍內，我將分析重新定義企業如何與客戶聯繫的基礎轉變作為首要任務。哈佛商業評論》（Harvard Business Review）最近刊登了一篇必讀文章："企業如何與客戶聯繫？忘記您對搜尋的認識。針對法學碩士優化您的品牌，"驗證了我們正在親眼目睹的轉變：消費者之旅不再是從 Google 搜尋欄開始，而是從與 AI 對話開始。
根據文章中引用的研究，2025 年針對 12,000 名消費者進行的調查顯示，58% 的消費者目前轉向 Gen AI 工具進行產品推薦，較 2023 年的 25% 大幅增加。另一項研究強調，在 2024 年的假日季節，美國零售網站的 AI 搜尋轉介量激增了 1,300% 之多。這些不僅僅是統計數字，更是新現實的路標。
品牌知名度的新戰場：瞭解「模式分享」(SOM)
HBR 文章為這個時代引入了一個重要的新指標：Share of Model (SOM)。這是一個衡量大型語言模型（LLM）在回應消費者查詢時浮現出某個品牌的頻率、顯著度和好感度的指標。這與
- Share of Search (SOS)：透過搜尋查詢量反映人類的意圖。
- Share of Voice (SOV)： 衡量關於品牌的可用內容數量。
SOM 獨特地捕捉了人工智能對您品牌的感知和推薦。在 Mercury，我們的Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務正是為了測量、分析並策略性地改善您品牌的 SOM 而設計。
文章中的分析揭示了兩個關鍵現實。首先，一個品牌的 SOM 在不同的 LLM 中會有很大的差異（例如，一個洗衣粉品牌在 Llama 上有 24% 的 SOM，但在 Gemini 上卻不到 1%）。其次，更令人震惊的是，一个品牌可能完全不在模型的考虑集中。正如作者所言，"在 ChatGPT 上，與 Google 不同，沒有「第二頁」"。
您的品牌處於什麼位置？人類 - AI 認知矩陣
一個品牌在人工智能「心目中」的能見度，可能與它在現實世界的市場佔有率有顯著的差異。HBR 文章提出了一個「人類-AI 認知矩陣」，將品牌分為四個不同的類別：
- 機械人：人類和 LLM（例如 Tesla）都有很高的認知度。
- AI 先鋒：一般認知度低，但在 LLM 內知名度高（例如 Rivian）。
- High-Street Heroes：具有高公眾知名度的成熟品牌，但在 LLM 中的代表性不足（例如林肯）。
- 新興：在人類與人工智慧的低意識中掙扎的品牌（例如 Polestar）。
這個矩陣是當今任何企業領導者的有力診斷工具。您必須問：我們的位置在哪裡？我們向上和向右移動的策略是什麼？
為什麼您的企業必須現在就採取行動進行生成式 AI 最佳化？
HBR 文章中的洞察力強調了一種戰略緊迫感。這不是需要監測的未來趨勢，而是需要採取行動的當前現實。以下就是為什麼現在就開始是關鍵：
- 確保先發優勢：人工智慧推薦是一個全新的領域。今天，那些成功地將自己打造成值得信賴、權威的 LLM 來源的品牌將建立複合優勢，而競爭對手將越來越難克服這種優勢。這是一個難得的「落地」機會。
- 抓住高價值人群：文章強調，使用 LLM 進行探索的消費者平均來說更年輕、更富有、教育程度更高。延遲您的 AI 優化策略，放棄這一優勢，就意味著您心甘情願地忽略高價值且具前瞻性的客戶群。
- 「粘性 」權威和人工智能學習：LLM 隨著時間的推移學習和完善他們的理解。一旦您的品牌被確立為特定主題的可靠來源，這種聯繫就會變得 「粘性」。延遲行動可讓您的競爭對手先與 AI 系統建立基礎信任，讓您之後更難打入市場。
- 主動式聲譽管理：您需要主動塑造 AI 對您品牌的觀感。如果您不提供清晰、有條理且權威的資訊，AI 模組就會根據他們在網路上找到的任何不完整、過時或潛在的負面資料來形成他們的理解。我們的 GAIO 服務包括「全面性線上聲譽監控與強化」，旨在主動解決這個問題。
致勝策略：優化解析度，而不只是注意力
那麼，如何提高您的 "Share of Model"？HBR 文章的研究結果與我們 Mercury 所提倡的原則完全一致。LLMs並不是在優化注意力；他們是在優化解決方案。他們優先考慮能解決使用者問題的內容，或是精確、權威地回答使用者問題的內容。
這意味著內容策略的轉變：
- 專注於情境與使用個案：與其只是宣稱「我們銷售一流的跑鞋」，勝出的方法是「我們的鍍碳中底設計能提升長跑選手的表現」。
- 提供專業知識證明 (E-E-A-T)：一個護膚品品牌若能參考皮膚科醫生支持的研究結果，將優於沒有這樣做的競爭對手。我們的Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務圍繞「E-A-T 放大」來展示這些信任信號。
- 擁抱結構化的內容：像 The Ordinary 這樣的品牌，擁有高度結構化的產品頁面，詳細說明成分及其背後的科學原理，在 AI 分析中表現極佳。我們的 Mercury內容管理系統 (CMS) 旨在協助建立和管理這種結構化、AI友善的內容。
- 針對痛點進行「窄播」：解決受眾的特定需求、問題和任務。這比廣泛、有抱負的行銷訊息更有效。我們的 Mercury Muses AI 可協助找出這些利基問題，並起草有針對性的內容來解決這些問題。
導航多重 LLM 世界
最重要的是，《哈佛商業雜誌》的分析顯示，每個 LLM 都應用了自己獨特的演算法透鏡。對於旅遊品牌 Airbnb，Llama 著重於產品的獨特性，ChatGPT 著重於當地選擇，而 Perplexity 著重於靈活性。
這突顯了現代數位策略的複雜性。一刀切的方法是不夠的。在 Mercury，我們的Mercury SEVO (Search Everywhere Optimization) 服務體現了這個多平台的現實，協助品牌針對主流模式的細微差異量身打造內容，同時維持一致的核心訊息。
行銷的未來已來
從關鍵字最佳化到「問題分享」最佳化的轉變，是消費者行為和行銷策略的根本性改變。這需要從說服轉向精準，從追逐市場佔有率轉向權威性地解決問題。
在 Mercury Technology Solutions，我們已經在幫助我們的客戶駕馭這片新領土。透過實施全面的 GAIO 策略，我們讓客戶成為演算法對話中不可或缺、值得信賴的參與者，而這些演算法對話正日益影響消費者的決策。現在就是針對人工智能驅動的未來優化您的品牌的時機。
