融资1500万美金，在AI时代如何面向Agent做营销

你有没有想过，网站的时代真的结束了？我们正在目睹一场静悄悄的革命：AI agent 正在重新定义内容发现的游戏规则，而大多数企业甚至还没意识到自己的网站内容已经对AI"隐形"了。这不是什么遥远的未来预测，而是正在发生的现实。Scrunch AI 刚刚完成了1500万美元的A轮融资，由Decibel领投，Mayfield、Homebrew等知名投资机构跟投。这家专注于AI原生营销基础设施的公司，正在解决一个让所有企业都感到焦虑的问题：当90%的人类流量消失，当AI agent成为主要的信息消费者时，品牌应该如何确保自己不会在这场变革中彻底隐形？

最让我震撼的是创始人Chris Andrew分享的一个洞察："你的网站不需要消失，但90%的人类流量会消失。发现正在转向AI agent。它们不会滚动、浏览或点击导航。它们压缩、总结和响应。如果你的内容没有为它们的工作方式进行结构化，它就不会出现。"这句话彻底颠覆了我对数字营销的认知。我们花费数年时间优化的用户体验、精心设计的界面、复杂的导航结构，在AI agent眼中可能毫无意义。它们关心的是结构化数据、清晰的语义标记和可解析的内容。这意味着我们需要重新思考什么是"好内容"，什么是"有效营销"。

AI搜索革命的本质是什么

在深入了解Scrunch AI的解决方案之前，我想先分享一下我对这场AI搜索革命本质的理解。过去30年，自从Netscape浏览器诞生以来，我们一直在创建一个为人类阅读而设计的互联网，这个互联网是为搜索和浏览而设计的。但AI产品不像人类那样浏览或搜索，它们检索大量数据，将其存储在独特的数据格式中，创建向量化嵌入，然后生成输出。它们实际上看不到我们构建的出色用户体验，也不关心那些"装饰性"元素。

我意识到，我们正处在一个关键转折点。传统SEO优化的是排名和点击，但AI agent优先考虑的是可解析的内容，以及优化的数据结构和与生成答案的相关性。这里有一个令人震惊的数据：研究表明，40%的网络搜索现在是"零点击"的，意味着用户从不访问底层网页，而是信任AI生成响应中的答案。更重要的是，超过75%的财富1000强网站不容易被AI agent爬取。那些不适应的公司面临着隐形的风险，而那些适应的公司可以获得更大的话语权份额。

这种转变的深层意义在于，我们不再是在为人类访客优化网站，而是要为AI agent优化内容。想象一下，当你在ChatGPT中询问"最好的项目管理软件"时，AI不会像人类那样访问Asana、Monday.com或Notion的主页，慢慢浏览功能列表和定价页面。相反，它会快速扫描这些网站的结构化数据，提取关键信息，然后生成一个包含比较表格、优缺点分析和推荐建议的综合回答。如果你的网站内容无法被AI有效解析和理解，你就彻底失去了出现在这个回答中的机会。

从Scrunch AI的客户数据来看，这种转变正在加速发生。在过去的三个月中，他们的付费客户群体每月增长超过50%，已经有超过500个品牌使用Scrunch来了解他们在AI生成答案中的可见性。更令人印象深刻的是，客户平均看到推荐流量增加40%，在AI驱动渠道中的可见性提高了4倍。这些数字表明，AI搜索优化不仅是技术上可行的，而且能带来实际的商业价值。

Scrunch AI如何重新定义营销基础设施

Scrunch AI的解决方案核心在于构建了一个全新的基础设施层，我称之为"AI原生营销基础设施"。他们的Agent Experience Platform（AXP）是这个解决方案的关键组成部分，它帮助品牌提供专门为AI agent和爬虫压缩、结构化的内容。虽然你面向人类的网站保持不变，但AXP创建了你品牌的机器可读版本，针对大语言模型解析、解释和返回内容的方式进行了优化。

我发现这个方法特别聪明的地方在于，它解决了一个根本性的矛盾：人类用户需要视觉上吸引人、交互性强的网站体验，而AI agent需要结构化、语义清晰的数据。传统方法是试图在同一个网站上满足这两种截然不同的需求，结果往往是两边都不讨好。Scrunch AI的方法是维护两个版本：一个优化给人类用户，另一个优化给AI agent。这种"双轨制"策略让企业能够在不牺牲现有用户体验的前提下，确保在AI搜索时代的竞争力。

让我印象深刻的是，Scrunch AI分析了数千万个跨主要AI平台的提示词，研究了LLM如何阅读和排序内容，它们如何选择在答案中返回什么内容，以及结构、上下文或元数据的小变化如何对可见性产生重大影响。这种基于实际数据的方法，为他们构建下一步的技术蓝图提供了独特的技术基础。从技术角度看，他们不是在猜测AI agent的行为模式，而是基于真实的使用数据来优化内容策略。

AXP平台的另一个创新之处在于它为营销人员提供了一种方法，可以提供AI实际能理解的内容，而无需改变网站的设计。虽然你不需要具备技术背景就能使用Scrunch，但他们构建的AXP也符合工程团队的标准。这种兼顾易用性和技术深度的设计理念，让市场营销团队和技术团队都能有效地使用这个平台，避免了很多企业在采用新技术时常见的内部协调问题。

AI搜索带来的用户行为根本性转变

我认为要真正理解Scrunch AI解决的问题，需要深入分析用户行为的根本性转变。人们发现产品、服务和品牌的方式正在发生根本性变化。传统的浏览行为正在下降，AI agent越来越多地代表人类进行搜索、分类和决定什么会被看到。在这个新格局中，AI搜索是发现层，而大多数品牌甚至都没有出现。

这种变化的深层原因是什么？我发现，人们实际上并不喜欢"浏览"这个行为本身。浏览按照定义就是低效的，当我们可以直接获得答案时，为什么要点击20个链接？这就像是我们将口碑推荐网络从朋友和家人转换为深度了解我们的AI平台。我们正在将繁琐的比较任务外包给AI，比如在电子表格中比较10张信用卡的任务，现在可以通过一个GPT比较或AI概览来完成。

从用户体验角度看，这种转变是不可逆转的。我观察到，一旦人们习惯了使用AI搜索，他们很少回到传统的浏览模式。这不是因为某种自上而下的平台指令，而是因为人们更喜欢使用这些工具来替代之前在互联网上点击浏览和消费内容的方式。虽然不是每个使用场景都如此，但对于人们今天使用网站的许多事情，他们更愿意使用AI agent。

Scrunch AI的创始人分享了一个特别有意思的例子：有很多人在ChatGPT中进行B2B软件评估。如果你在大公司工作，老板说我们需要购买某种解决方案，但采购部门要求我们获得三个选项进行比较，人们正在将大量这类工作外包给ChatGPT，特别是深度研究功能。坦白说，它在这方面表现得非常好，能够提供不同CRM系统的比较表格，这类内容正是企业决策者所需要的。

从内容发现到问题解决的范式转换

在我深入研究用户如何使用AI搜索时，发现了一个重要的洞察：人们使用ChatGPT等工具的最大群体不是在寻找信息，而是在解决问题。他们不是在寻找导航性内容，也不仅仅是在进行生成性任务，而是在说"帮我解决这个问题"。这种转变的意义比我们想象的更深远。

传统搜索通常是这样的过程：某人想"我需要思考如何解决这个问题"，然后去寻找选项和信息。但在AI搜索中，人们直接说"为我解决这个问题"。这实际上是最高意图的搜索，是最有价值的行为，因为你从"我觉得我需要解决这个问题，也许我会"转变为"我实际上正在ChatGPT或Cursor中尝试解决它"。这种转变意味着用户已经从探索阶段跳跃到了执行阶段。

这种范式转换对企业意味着什么？如果你的业务是销售产品、服务或体验，而互联网是一个重要渠道，那么你需要被发现，因为你在竞争注意力，而这些系统现在正在代理注意力。对于B2B软件公司来说，这个转变尤其重要。当有人在AI工具中搜索"最好的客户关系管理系统"时，他们通常不是在进行初期研究，而是准备做出购买决定。

我特别感兴趣的是，Scrunch AI的数据显示，一些客户看到从ChatGPT来的流量转化率比传统搜索流量高得多。这并不令人意外，因为通过AI搜索到达你网站的用户通常已经明确了自己的需求，他们需要的是解决方案，而不是更多的信息。这种高意图流量的价值远远超过传统的浏览流量，即使数量可能更少，但质量显著更高。

技术实现的关键洞察

从技术层面来看，我发现Scrunch AI解决方案的几个关键洞察特别值得深入探讨。首先是关于内容结构化的理解。大多数企业网站是为人类访客设计的，包含大量视觉元素、交互功能和JavaScript驱动的动态内容。但AI搜索引擎通常不执行JavaScript，如果你的内容不是服务器端渲染的，它通常不会被AI获取。

这个技术细节看似简单，但影响巨大。我见过很多企业花费巨资建设了视觉效果炫目的网站，使用了最新的前端框架和动态加载技术，结果发现这些内容对AI完全不可见。解决方案其实很直接：关闭JavaScript检查你的页面，如果看起来不错，那就没问题；如果不行，就需要修复。这种对服务器端渲染的重新重视，实际上是网站架构的一次回归。

另一个关键洞察是关于元数据的重要性。传统SEO教我们优化页面标题和描述以获得点击，但在AI搜索中，这些元数据需要真正描述页面内容，而不是为了吸引点击而设计的"标题党"内容。AI系统会重新排序搜索结果，如果你的元数据不能准确描述页面内容，即使搜索排名很高，也可能被AI跳过。这要求我们重新思考内容标题和描述的写作方式，从追求点击转向追求准确性。

在内容策略方面，Scrunch AI的数据显示，简单、结构化的文本内容效果最好。AI模型在寻找能够简单回答用户意图的、基于文本的结构化答案。这意味着那些过度依赖图像、视频或复杂交互来传达信息的网站需要重新评估他们的内容策略。同时，引用正在成为新的反向链接。在有影响力的第三方网站上被提及，对于在AI搜索中的可见性比传统的链接建设更重要。

为AI Agent时代重新设计营销策略

我认为Scrunch AI最重要的贡献是帮助企业理解，我们正在进入一个需要为两种不同"客户"优化的时代：人类用户和AI agent。这不仅仅是技术实施问题，更是营销策略的根本性重构。传统营销关注的是如何吸引人类注意力，如何创造引人入胜的体验，如何构建情感连接。但在AI agent时代，我们还需要考虑如何让机器理解我们的价值主张，如何让算法准确传达我们的品牌信息。

从实际操作层面看，这意味着内容创作方式的根本性改变。过去我们写内容时会想"这个标题够吸引人吗？"、"这个描述会让用户想要点击吗？"。现在我们还需要问"AI能理解这个内容的真正含义吗？"、"这个信息能被准确提取和传达吗？"。这种双重优化的挑战在于，有时为人类优化的内容和为AI优化的内容可能存在冲突。

Scrunch AI的AXP平台解决这个冲突的方法很巧妙：它让企业可以维护面向人类用户的原始网站不变，同时创建一个机器可读的品牌版本。这种方法的优势是显而易见的——企业不需要牺牲现有的用户体验，也不需要让网站设计向机器妥协，而是可以针对不同的"受众"提供最适合的内容版本。

我特别欣赏的是，Scrunch AI强调这种优化应该是"正和游戏"。他们发现，大多数时候，改善在AI搜索中的表现的方法不是更多地自我吹捧，而是更清楚地描述产品和服务。提供更多信息、更多上下文，实际上帮助模型做得更好，让用户获得更准确的比较表格，引导用户找到更好的解决方案。这种优化方式让企业、用户和平台提供商都受益，避免了传统SEO中常见的零和博弈。

从长远来看，我认为成功的营销策略将是那些能够同时为人类和AI提供价值的策略。这不仅仅是技术实施问题，更是思维方式的转变。我们需要从"如何吸引访客到我们网站"转变为"如何确保我们的价值主张能被准确理解和传达，无论是通过人类浏览还是AI推荐"。

监测和优化的新方法论

在这个AI搜索的新时代，传统的网站分析方法已经远远不够。Scrunch AI构建的监测系统让我看到了未来营销分析的雏形。他们不仅监测品牌在各种AI平台中的出现频率，还分析情感倾向、引用情况，以及最重要的——来自AI推荐的实际转化率。这种全方位的监测方法为企业提供了前所未有的洞察。

传统SEO工具通常关注关键词排名和流量数据，但在AI搜索时代，这些指标的意义发生了根本性变化。当用户通过ChatGPT了解你的品牌时，可能根本不会访问你的网站，但这并不意味着这次"接触"没有价值。Scrunch AI的方法是监测品牌在AI生成内容中的"份额"和"情感"，这种监测方式更接近传统的品牌监测，而不仅仅是流量分析。

我发现特别有价值的是，Scrunch AI能够连接AI曝光和实际业务结果。通过与Google Analytics、Looker或Adobe Experience Platform的集成，企业可以看到从AI搜索来的推荐流量和转化情况。这种端到端的归因分析让企业能够真正理解AI搜索优化的ROI，而不是仅仅依赖于推测和间接指标。

更重要的是，这种监测方法揭示了用户行为的新模式。比如，某些类型的查询在深度研究模式下的表现与常规搜索完全不同；某些人格化的AI使用模式导致完全不同的推荐结果。这些洞察帮助企业更好地理解他们的目标受众如何在AI工具中寻找解决方案，从而调整内容和营销策略。

从技术实施角度看，Scrunch AI采用的监测方法解决了一个根本性挑战：如何在不访问平台内部数据的情况下理解AI系统的行为。他们通过大规模的提示词测试、用户行为建模和跨平台比较，构建了一个相对准确的AI行为预测模型。这种方法的优势是不依赖于任何单一平台的API或数据共享，因此具有更好的稳定性和通用性。

不同AI平台的差异化策略

在我研究各种AI搜索平台的差异时，发现了一些有趣的模式，这些对制定差异化策略非常重要。ChatGPT显然是使用量最大的平台，拥有最强的消费者存在感和最持久的用户关系。但不同平台的用户群体和使用模式存在显著差异，这要求企业采取差异化的内容策略。

Perplexity虽然用户总量较小，但用户粘性很强，特别是在技术和金融等特定领域的早期采用者中非常受欢迎。Claude的用户群体更小，但这些用户对平台非常忠诚，通常是对AI工具有深度需求的专业人士。Meta AI是一个"沉默的怪物"，因为Meta的分发能力，它实际上有着巨大的用户基础，但往往不被AI爱好者社区注意到。

这种差异化意味着内容策略需要考虑平台特性。在ChatGPT上，你需要优化的是广泛的消费者查询；在Perplexity上，你需要关注深度的专业查询；在Claude上，你可能需要优化复杂的分析型内容。每个平台的算法、数据来源和用户习惯都不同，一刀切的方法注定无法获得最佳效果。

我特别关注的是个性化对这些平台的影响。ChatGPT的记忆功能、个人偏好设置确实会影响搜索结果。用户可以告诉ChatGPT不想看到某些来源的内容，这会影响它的搜索偏好和信息呈现方式。这意味着随着AI平台变得更加个性化，传统的"一对多"营销策略需要进化为更精准的"一对一"或"一对细分群体"的策略。

从长远来看，我认为我们可能会看到完全个性化的AI搜索体验，每个人都有自己独特的AI助手，具有完全定制化的偏好和行为模式。对于营销人员来说，这既是挑战也是机遇。挑战在于如何在这样一个碎片化的环境中测量和优化表现；机遇在于可以提供真正个性化的体验，满足每个用户的独特需求。

应对变革的实践建议

基于对Scrunch AI解决方案和整个AI搜索趋势的深入分析，我想为企业提供一些实践性的建议。首先，不要等待。虽然AI搜索技术还在快速发展中，但基础性的变化已经发生。企业需要立即开始监测自己在AI搜索中的表现，了解当前状态，然后制定优化策略。

在内容策略方面，我建议采用"双轨制"方法：维护现有的人类用户体验不变，同时创建针对AI优化的内容版本。这可能意味着添加更多结构化数据、创建FAQ页面、确保重要信息以纯文本形式存在，以及优化元数据的描述性而非吸引性。记住，AI关心的是准确性和相关性，而不是创意和情感诉求。

技术实施方面，确保关键内容是服务器端渲染的，避免过度依赖JavaScript来展示重要信息。同时，建立跨第三方平台的内容一致性策略，确保你在合作伙伴网站、行业媒体和其他相关平台上的信息与主网站保持一致。记住，AI搜索会整合多个来源的信息，不一致的信息会损害你的可信度。

监测和分析方面，传统的网站分析工具需要补充新的AI搜索监测能力。这不仅包括监测在AI平台中的出现频率，还包括情感分析、准确性评估和实际转化追踪。企业需要建立新的KPI体系，平衡传统流量指标和AI搜索表现指标。

最重要的是，保持开放和实验性的心态。AI搜索技术发展非常快，今天有效的策略明天可能就过时了。但同时，不要忽视那些正在显现的稳定模式。清晰、准确、结构化的内容；良好的第三方声誉；技术上的可访问性，这些基础性因素在可预见的未来都会继续重要。

从商业模式角度看，企业需要重新思考客户获取渠道的多样性。过度依赖传统搜索引擎流量的企业风险最大，而那些已经建立了强大品牌认知和直接客户关系的企业在这次转型中会更有优势。投资于品牌建设、内容权威性和客户社区建设，这些在AI时代的价值可能比我们想象的更大。

对未来的展望和思考

当我思考AI搜索带来的长远影响时，我看到的不仅仅是技术或营销策略的变化，而是整个信息消费模式的根本性重构。我们正在从一个"点击经济"转向"答案经济"，从"流量变现"转向"价值变现"。在这个新的经济模式中，成功的关键不再是吸引最多的访问量，而是提供最准确、最有用的信息。

Scrunch AI的成功融资和快速增长预示着一个新兴行业的诞生。就像SEO在搜索引擎时代的重要性一样，AI搜索优化将成为数字营销的新支柱。但与传统SEO不同的是，这个新领域更加注重内容质量和用户价值，而不是技巧和操纵。这可能会推动整个数字营销行业向更健康的方向发展。

我预测，未来几年我们会看到更多像Scrunch AI这样的公司出现，专注于解决AI时代的不同营销挑战。同时，传统的营销技术公司也会快速适应，将AI搜索优化功能集成到他们的现有产品中。这个市场的竞争会很激烈，但也会推动技术的快速进步和成本的下降。

从用户体验角度看，我相信我们正在走向一个更加个性化和高效的信息消费时代。当AI agent能够真正理解我们的需求并提供精准的解决方案时，我们将从信息过载的困扰中解放出来。但这也带来了新的挑战：如何确保AI推荐的多样性和公正性？如何防止信息茧房的形成？如何平衡效率和发现的乐趣？

最终，我认为成功适应这个变化的企业将是那些能够真正理解和拥抱"以用户价值为中心"理念的企业。在AI能够轻易识别和过滤低质量内容的时代，只有那些真正为用户创造价值的企业才能在AI推荐中获得优先位置。这或许会推动商业世界向更加诚实、透明和用户友好的方向发展。

Scrunch AI的故事还在继续，AI搜索的革命也才刚刚开始。但有一点是确定的：那些现在就开始适应和优化的企业，将在这场变革中获得巨大的先发优势。90%的人类流量可能会消失，但100%的商业机会依然存在，只是换了一种形式。关键是要尽早理解这种变化的本质，并采取相应的行动。

文章来自于“深思圈”，作者“Leo”。