用户研究

AI 搜索时代，内容想被优先推荐？先抓准用户的 “真实需求密码”

2025-09-17 12:19:08 Pea 阅读：14

当用户在百度输入 “敏感肌秋冬泛红急救”，AI 搜索不再返回泛泛的 “敏感肌护理指南”，而是直接提炼出 “温和洁面 + 修护屏障 + 环境防护” 的三步解决方案；当在抖音搜 “上班族 10 分钟早餐”，AI 会自动筛选出 “无需开火”“可提前预制” 的食谱 —— 这背后，是 AI 对用户 “场景化痛点” 的精准捕捉。艾瑞咨询《2025 AI 搜索内容生态报告》显示，国内 AI 搜索渗透率已达 71%，78% 的用户表示 “会优先参考 AI 给出的总结答案”，而 62% 的内容创作者坦言 “不清楚如何让内容适配 AI 搜索逻辑”。在这个 “内容过剩、注意力稀缺” 的时代，“用户洞察” 已成为连接内容与 AI 搜索的核心纽带 —— 只有先读懂用户 “真正要什么”，才能让内容在 AI 筛选中脱颖而出，实现从 “被看到” 到 “被选择” 的跨越。

一、跳出 “关键词陷阱”：用 AI 工具挖透用户的 “隐性需求”
很多创作者仍依赖 “百度指数”“热搜榜” 做洞察，但 AI 搜索时代的用户需求早已不止于 “显性关键词”。比如用户搜 “宝宝半夜哭”，表面是要 “止哭方法”，隐性需求可能是 “排查肠绞痛”“调整睡眠环境”；搜 “办公室肩痛”，背后可能藏着 “10 分钟简易拉伸”“适合办公椅的靠垫推荐”。要挖到这些需求，需要结合 AI 工具与多维度数据，搭建 “需求全景图”。

1. 平台原生工具：拆解需求的 “场景颗粒度”
小红书的 “内容洞察中心” 给创作者提供了绝佳范本。该工具基于平台 1.5 亿月度笔记互动数据（点赞、评论、收藏），能精准拆解用户需求的 “场景细分”：比如 “护肤” 类目下，用户不再只关注 “油皮护肤”，而是细分出 “油皮秋冬抗敏”“油皮早八快速护肤”“油皮化妆前控油” 等 30 + 子场景；每个子场景下，还会标注用户最关心的 “痛点关键词”，如 “卡粉”“泛红”“闷痘” 的提及率。某美妆博主通过该工具发现，“敏感肌粉底液” 的评论中，“氧化速度”“鼻翼卡粉” 的讨论量比 “遮瑕力” 高 4 倍，于是调整内容方向，从 “10 款粉底液测评” 改为 “敏感肌粉底液防氧化实测”，视频播放量直接提升 230%，且在抖音 AI 搜索中，该视频被 “敏感肌粉底液怎么选不氧化” 的关键词优先抓取，曝光量翻倍。
抖音的 “巨量云图” 则更擅长捕捉 “动态需求”。比如 “减肥” 类目，工具会实时追踪用户需求变化：2024 年 Q1，“生活化减肥” 的搜索量环比增长 180%，其中 “吃家常菜减肥”“通勤间隙运动” 的子需求增速最快。某健身博主据此调整内容，从 “高强度燃脂操” 改为 “办公室摸鱼燃脂（每小时消耗 200 大卡）”，视频完播率从 35% 提升至 68%，AI 搜索推荐权重也显着提高 —— 因为内容精准匹配了用户 “想减肥但没时间” 的隐性需求。
2. AI 分析工具：挖掘 “需求背后的需求”
阿里云的 “通义千问行业洞察模块”，能帮助创作者穿透 “表面需求”，找到用户的核心诉求。比如做企业数字化转型内容的团队，输入 “制造业降本”，AI 会自动梳理出用户的核心疑问：“中小工厂怎么用 AI 降本（预算 50 万内）”“生产数据怎么对接降本系统”“降本后质量怎么保证”—— 这些都是从阿里云服务的 12 万 + 企业客户咨询中提炼的真实需求。基于这些洞察，团队将原本的《制造业数字化白皮书》拆分为 3 篇场景化内容：《50 万预算，中小工厂降本指南》《生产数据对接 3 步走》《降本不降价：质量管控方案》，结果在百度 AI 搜索中，这 3 篇内容的 “答案采纳率”（AI 引用该内容的比例）比原白皮书高 52%，带来的企业咨询量增长 73%。
百度的 “AI 需求图谱” 工具则能可视化用户需求的 “关联网络”。比如搜索 “儿童绘本”，工具会显示用户的需求关联：“0-3 岁绘本推荐”“绘本怎么读能提升专注力”“性价比高的绘本品牌”，甚至延伸到 “读绘本时孩子不配合怎么办”。某母婴博主通过该图谱，创作了《0-3 岁绘本共读指南：从选书到互动，解决 3 个常见问题》，内容不仅推荐绘本，还详细讲解 “如何用绘本做亲子互动”“孩子分心时的引导技巧”，该文章在百度 AI 搜索中，针对 “儿童绘本怎么选” 的关键词排名从第 15 位升至第 3 位，文章收藏率达 42%，远超行业平均的 18%。

二、内容适配 AI 搜索：把 “洞察” 转化为 “可被抓取的结构化内容”
抓准需求后，还要让内容符合 AI 的 “读取逻辑”——AI 更擅长抓取 “问题 - 答案清晰、结构明确、场景具体” 的内容，而非大段无逻辑的文字。国内头部健康平台丁香医生、电商平台京东的实践，为创作者提供了可复制的模板。
1. 结构优化：让 AI 快速提取核心信息
丁香医生的健康内容几乎成了 “AI 搜索优选素材”，关键在于其 “三段式结构”：①结论先行（直接回答用户核心疑问）；②场景拆解（分人群、分场景给出具体建议）；③行动指引（明确 “该做什么、避免什么”）。比如针对 “感冒要不要吃抗生素”，丁香医生的内容框架是：
结论：普通感冒和流感都不用抗生素，只有合并细菌感染时才需要；
场景拆解：儿童感冒（即使有痰也不建议自行用抗生素）、成人感冒（发烧超 3 天 + 咳黄痰需就医排查）；
行动指引：在家护理可喝温水、用生理盐水洗鼻，出现 “持续高烧不退”“唿吸困难” 等症状需及时就医。
这种结构让 AI 能快速提取核心信息，百度健康 AI 搜索数据显示，丁香医生这类内容的 “答案采纳率” 达 85%，远超行业平均的 36%。某三甲医院医生模仿该结构创作的《高血压患者能不能吃鸡蛋》，在百度 AI 搜索中，针对 “高血压饮食禁忌” 的关键词曝光量提升 210%，用户阅读完成率达 78%，比之前的 “长篇科普” 高 50%。
电商内容同样需要结构化改造。京东的 “家电选购指南” 原本按 “功能介绍 - 价格对比 - 售后服务” 分章节，用户阅读门槛高，AI 抓取困难。后来基于用户洞察（“用户最关心‘能不能快速上手’‘会不会多花钱’‘出问题找谁’”），京东将内容改为 “3 个问题帮你选对家电”：
问题 1：“10 人以下家庭选什么洗衣机？”（推荐 “一键洗衣” 型号，附操作视频链接）；
问题 2：“担心超预算？这 3 个功能没必要买”（列出 “蒸汽洗”“WiFi 控制” 等非必需功能，说明 “省钱理由”）；
问题 3：“售后找谁？3 类家电的售后响应时间对比”（附各品牌客服电话测试结果）。
改造后，该内容在搜狗 AI 搜索中，针对 “洗衣机怎么选” 的关键词排名从第 12 位升至第 2 位，家电产品的 “加购率” 提升 47%，用户咨询量减少 32%—— 因为内容直接解答了用户的核心疑问，无需再通过客服确认。

2. 场景具象化：让内容贴近用户实际需求
AI 不仅关注 “信息准确性”，还关注 “内容与用户场景的匹配度”。抖音家居博主 “住小帮” 的实践证明，“场景 + 细节” 的内容更易被 AI 推荐。基于用户洞察 “租房党想改造房间但怕房东不让打孔”，“住小帮” 创作了《租房改造：3 个不用打孔的收纳方案》，每个方案都包含 “场景描述 + 操作细节 + 产品推荐”：
方案 1：门后免打孔挂架（适合放外套、包包，承重测试：挂 5 件大衣不晃，推荐型号：承重 5kg 以上）；
方案 2：床头粘钩 + 分层架（适合放睡前手机、眼镜，安装步骤：清洁墙面→粘贴→静置 24 小时）；
方案 3：衣柜内伸缩隔板（适合分开放内衣、袜子，调节范围：40-80cm，适合不同宽度衣柜）。
这种内容不仅在抖音 AI 搜索中被 “租房改造不用打孔” 关键词优先推荐，还带动博主的 “改造好物橱窗” 销量增长 190%—— 因为用户看完就知道 “该买什么、怎么用”，需求被直接落地。某家居品牌模仿该模式创作的《小户型客厅收纳攻略》，在抖音 AI 搜索中，针对 “小户型收纳技巧” 的曝光量提升 180%，产品关联转化率达 28%，比传统的 “产品介绍” 高 3 倍。

三、数据闭环迭代：用 “用户反馈” 反哺内容，持续优化洞察
AI 搜索的规则在变，用户的需求也在变 —— 比如前两年用户搜 “AI 绘画” 还在问 “怎么生成图片”，现在已经在问 “怎么避免 AI 绘画侵权”“AI 生成图怎么商用”。这意味着，用户洞察不是一次性工作，而是需要通过 “内容发布后的反馈” 持续优化，形成 “洞察 - 内容 - 反馈 - 再洞察” 的闭环。
1. 平台数据工具：捕捉用户的 “隐性反馈”
小红书的 “笔记数据洞察工具” 能帮创作者发现内容的 “优化点”。比如某美食博主发布《30 分钟搞定的周末早餐》后，工具显示：用户评论中，“上班族能不能提前一晚准备” 的提问占比 35%，“有没有低糖版本” 的提及率 29%。基于这个反馈，博主立刻更新了两篇内容：《上班族早餐：前一晚准备，早上 5 分钟搞定》《低糖早餐：3 款不用加糖的食谱》。结果这两篇内容的 AI 搜索曝光量，比第一篇高 62%，且被 “上班族早餐提前准备”“低糖早餐食谱” 等新关键词抓取，进一步扩大了内容覆盖范围。
抖音的 “创作者数据中心” 则能追踪 “用户行为反馈”。比如某数码博主发布《2000 元价位手机推荐》后，数据显示：用户对 “续航能力” 的互动率（评论、收藏）最高，对 “游戏性能” 的互动率最低。博主据此调整内容，下次发布的《2000 元续航强的手机推荐》，重点测试各手机的 “充电速度”“待机时长”，并附 “实际使用场景测试”（如 “连续刷视频 5 小时剩余电量”），该视频在抖音 AI 搜索中，针对 “手机续航推荐” 的关键词播放量提升 230%，用户评论中 “有用”“已下单” 的占比达 58%，比之前高 40%。

2. 用户直接反馈：挖掘 “未被满足的需求”
除了平台数据，用户的评论、私信也是重要的洞察来源。某教育博主在发布《考研英语阅读技巧》后，收到大量私信询问 “基础差怎么开始复习”“每天该花多少时间在英语上”—— 这些是之前未考虑到的 “基础用户需求”。博主随后创作了《考研英语基础差复习计划：从 0 到 50 分的 3 个月安排》，详细讲解 “每天的复习时长分配”“基础词汇的记忆方法”“简单阅读题的解题步骤”，该文章在百度 AI 搜索中，针对 “考研英语基础差怎么学” 的关键词排名从第 20 位升至第 4 位，文章转发率达 37%，许多用户在评论中表示 “终于找到适合自己的复习方法”。
企业级内容同样需要 “反馈迭代”。腾讯云针对 “企业云存储” 的内容，最初重点写 “数据加密技术”，但发布后发现，百度 AI 搜索的 “用户点击后跳出率” 高达 68%（用户觉得内容没用）。通过分析用户评论和咨询，腾讯云发现：中小微企业更关心 “怎么省钱”“怎么快速上手”，而非 “技术细节”。于是调整内容重点，新增 “云存储按需付费攻略”“旧服务器数据迁移省钱技巧” 等章节，结果跳出率降至 29%，企业客户的云存储试用申请量增长 76%。

结语：AI 搜索时代，“用户洞察” 才是内容的 “核心关键词”
过去，内容成功靠 “关键词排名”，现在靠 “AI 是否认可”；而 AI 认可的标准，本质是 “是否满足用户真实需求”。从丁香医生的健康内容被优先推荐，到京东的家电指南带动销量增长，这些案例都证明：在 AI 搜索时代，“用户洞察” 不再是锦上添花，而是决定内容生死的关键。
未来，随着 AI 搜索越来越 “懂用户”，创作者更需要学会 “借 AI 工具挖需求，用结构化做内容，靠反馈持续优化”。毕竟，AI 再智能，也替代不了对 “人” 的理解 —— 只有让内容真正贴近用户的 “真实痛点”，才能在 AI 的 “答案筛选” 中脱颖而出，最终实现 “内容被推荐、用户愿点击、需求被满足” 的良性循环。这，才是 AI 搜索时代内容成功的底层逻辑。