新搜索下，百度AI营销如何破局？

「AI大模型会替代传统搜索吗？」

ChatGPT给我的回答看起来颇为谨慎：这是一个正在发生、但还没走到终局的问题。短期内不会彻底替代，而是把它「吃掉一半、改造一半」。

搜索当然不会消失，但用户需求正在剧烈变化，搜索框需要改造成智能框。这也是谷歌、百度都在变革的方向。

百度尤其激进，直接用AI重构搜索结果页，把搜索转化为一个以图片视频等富媒体内容为主的AI应用，而非简单插入AI摘要。

新搜索带来用户体验升级的同时，也对变现引擎——百度营销带来挑战。AI原生营销如何变现？如何在提升用户体验的同时拉升客户的ROI？如何利用「AI原生」挖掘新的商业价值，注入长期增长动能？

近日，在同百度AI营销团队的深入沟通中，《降噪NoNoise》发现，这些问题已有初步答案。经过3年探索，百度AI营销从「广撒网」验证，开始进入到规模化实效阶段。

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没了信息差营销如何精准满足用户需求？

这两年，营销领域最大的一个变化，来自用户需求的转变。

传统的搜索广告，聚焦的是如何围绕某一次单一搜索的query，通过极致、高效的变现引擎，把客户的卖点和用户需求更好地撮合到一起。其核心追求是头部位置变现效率的最大化。

随着大模型技术的普及和Chatbot类产品的兴起，用户获取信息的门槛大幅降低，信息差正在快速被抹平；与此同时，用户需求日趋长尾化、复杂化。

一句话，用户需求更多元化了，要求也更高了。

这意味着，过去依赖关键词和静态落地页承接的搜索广告模式面临挑战，精准满足用户需求的难度越来越大。

如何在「需求」之上做更原生化的商业承接和变现，成了百度AI营销的核心命题。

为了迎合用户需求的变化，百度营销在AI场景里沉淀出两条原生化变现路径：

一是电商推荐——AI在聊天过程中捕捉到用户可能想要购买某类商品，可以将电商商品和链接推荐给用户。

这条路不止百度一家AI公司在探索。今年11月，大摩分析师在最新研报中提到「Agent式电商」的前景，预计2030年将达到3850亿美元的GMV规模，约占美国电商总额的20%；并且当前数据显示，通用大模型平台（如ChatGPT）在购物渗透率上远超零售商自研AI，且用户不仅在「聊」，更在「买」——约30-40%的AI用户已通过平台建议完成购买。

在沟通会上，百度商业产品负责人张丽红透露，目前百度AI场域内电商商品推荐的GMV涨幅「非常快」，比如用户聊到想买哪款笔记本，Chatbot可以给他推荐列表，甚至可能带上优惠信息。

二是围绕智能体。比如当用户需要比较北京上地附近哪个考研机构更好，大模型摘要可能先给出筛选考研机构的几个指标——比如师资力量、升学率、费用等等，然后附上相关推荐，如用户附近综合排序比较高的四五家机构。

当用户点进去会看到，「机构」不再是冷冰冰的静态页面，而是商家智能体。围绕用户的细化需求，商家智能体可以高效响应，给出更为透明的信息和报价，而且还能提供情绪价值。

在这种模式下，用户获取信息和找服务的方式更便捷，营销起点亦被彻底重构——一切围绕用户需求展开，在满足用户需求的基础上，再寻找容易激发用户转化的可能性；商业价值也被放大——一次推荐四五家考研机构，意味着在为用户提供充分选择的同时，也实现了多点触达下的商业价值转化。因此，客户ROI获得提升——人工客服的线索开口率5%—6%，商家智能体数量翻倍，并且智能体可以7×24小时不间断服务。

在百度内部，商家智能体连同数字人直播，被视为AI营销「新基建」。百度2025年Q3财报显示，AI原生营销服务收入（核心是智能体+数字人）同比增长262%，商业潜力不小。

据张丽红回忆，商家智能体2023年刚起步的时候，其实没有什么客户愿意尝试，AI客服甚至还被某些客户叫做「AI智障」，因为它们会话唠，也会出现幻觉等情况。经过两年进化，从C端用户体验到B端转化，商家智能体的数据趋势性曲线都很漂亮，覆盖30多个行业，客户类型也越来越广。

比如B2B智能传感企业飞卓科技，过去因客服人力有限，夜间和非工作时间不能及时响应用户咨询。接入语音版商家智能体后，日均电话线索量提升30%，

截至目前，百度商家智能体日均服务客户数达3.3万个。这意味着该变现产品正进入规模化应用阶段。

这些正循环，也让百度内部认定，在走过广撒网到收敛验证的阶段后，这条确定性路径值得继续投入和扩大规模化落地。

02

百度AI营销还有「舒适区」吗？

AI大模型对传统搜索的冲击烈度不小，从百度变现引擎的一系列应对方向来看，其策略可以总结为扬长补短。

如果说在新搜索场域重构商业产品、改善信息流广告呈现等属于补短，在垂直行业深耕相当于巩固百度AI营销的舒适区。

百度AI营销相关负责人认为，大模型带来信息平权之后，大量的偏知识型、通用型的需求几乎每个媒体都能很好地满足，传统搜索在通用知识上的优势被「平权」，但从商业化视角来看，这部分流量同时也是商业价值更低的部分，「现在看，在商业化价值较高的那部分流量中，我们的优势还是在的。」

其依据是百度能看到更多的行业know-how，即垂直行业专精部分，这是通用大模型没那么擅长的地方。而百度营销经过多年沉淀，拥有在大健康、教育、本地生活以及传统搜索上优势的to B生产、制造、农林牧渔、能源化工等场景的纵向积累，比如B2B生产制造相关型号的参数、本地生活领域非线上化的知识库、客户心理等等，如何结构化地将这些识别出来进、撮合用户需求和客户需求的精准匹配？这些都让百度在垂直行业深耕中看到了更多的可能性。

比如语⾳智能体的对话策略，能够做到真正贴合B2B客户的业务模式。像前面提到的智能传感企业，百度营销为其打造的智能体可以精准识别「液位器型号」「雷达液位计」等专业术语，甚至判断维修需求是否属于业务范围，满足用户需求的前提下实现有效转化。

更懂行业的AI，自然可以为企业带来确定性更强的新质增长。

前述负责人透露，教育、房产、本地生活和法律都是今年受益AI原生营销非常多的行业。

在AI原生营销重构整个营销链路的同时，AI学会了接听电话、做线索直播、谈生意。目前来看，这些AI能力的规模化落地，不仅让百度进入AI「价值兑现期」，也让企业的经营增长空间被进一步拓宽。