大语言模型如何改变搜索行为

基于大姚广告对15,000+用户的追踪调研，我们发现大语言模型正在深刻改变用户的搜索行为和决策模式。

一、搜索行为的五大转变

转变1：从关键词到自然语言

传统搜索（关键词式）：

- "项目管理工具"
- "Python教程"
- "北京酒店推荐"

AI搜索（自然语言）：

- "推荐一款适合20人团队使用的项目管理工具，预算1万元/年"
- "我是零基础，想学Python找数据分析工作，请给我学习路线"
- "3月去北京，预算500元/晚，要求交通方便，推荐酒店"

数据对比：

搜索类型	2023年	2024年	2025年预测
关键词式	85%	65%	45%
自然语言	15%	35%	55%

转变2：从浏览链接到直接获取答案

传统搜索流程：

搜索 → 浏览10条链接 → 逐个点击 → 对比信息 → 得出结论
平均时长：15-30分钟

AI搜索流程：

提问 → 获得综合答案 → (可能)深入了解 → 做出决策
平均时长：2-5分钟

效率提升： 5-10倍

对企业的影响：

✅ 需要被AI提及
❌ 只优化网页排名不够了

转变3：从多次搜索到一次对话

传统搜索（需要多次）：

第1次搜索："项目管理工具"
第2次搜索："项目管理工具对比"
第3次搜索："[品牌A]价格"
第4次搜索："[品牌A]评价"
第5次搜索："[品牌A] vs [品牌B]"

AI搜索（一次对话）：

用户："推荐项目管理工具"
AI："以下是3款推荐..."

用户："对比一下价格和功能"
AI："[详细对比表]..."

用户："哪个更适合20人团队？"
AI："根据你的需求，推荐[品牌A]..."

搜索次数减少： 70%

转变4：从被动接受到主动验证

用户行为变化：

2023年（传统搜索）：

相信第一页结果：78%
点击前3个链接：92%
深度对比：15%

2025年（AI搜索）：

完全相信AI第一次回答：35%
要求AI解释理由：68%
追问"为什么"、"有没有更好的"：82%

用户变得更挑剔、更理性

转变5：从功能搜索到场景搜索

传统搜索：

"CRM系统"（功能词）
"视频会议软件"（功能词）

AI搜索：

"我们是50人的销售团队，需要管理客户关系，
预算5万/年，要求易用，推荐方案"（场景描述）

"公司要开跨国会议，20人参会，需要屏幕共享
和会议录制，推荐软件"（具体场景）

企业需要：

✅ 覆盖更多使用场景
✅ 提供场景化解决方案
❌ 不能只列功能

二、决策模式的变化

信息获取阶段

传统模式：

搜索 → 浏览 → 收藏 → 对比 → 筛选
时长：3-7天

AI辅助模式：

提问 → 获得综合建议 → 深入了解 → 决策
时长：1-2天

决策周期缩短： 50-70%

信任建立机制

信任来源对比：

信任来源	传统搜索	AI搜索
搜索排名	40%	15%
AI推荐	-	45%
用户评价	30%	25%
品牌知名度	20%	10%
专业内容	10%	5%

结论： AI推荐成为最重要的信任来源

决策影响因素

传统搜索时代TOP5：

搜索排名（权重35%）
品牌知名度（25%）
价格（20%）
用户评价（15%）
内容质量（5%）

AI搜索时代TOP5：

AI推荐位置（权重40%）
AI推荐理由（30%）
用户评价（15%）
价格（10%）
品牌知名度（5%）

关键变化：

AI推荐成为第一影响因素
推荐理由比品牌更重要
搜索排名重要性下降

三、不同人群的使用差异

年龄差异

18-25岁（Z世代）：

AI搜索使用率：85%
完全信任AI：28%
平均提问长度：45字

26-35岁（千禧一代）：

AI搜索使用率：72%
完全信任AI：18%
平均提问长度：35字

36-50岁（X世代）：

AI搜索使用率：48%
完全信任AI：8%
平均提问长度：20字

50岁以上：

AI搜索使用率：22%
完全信任AI：5%
平均提问长度：12字

职业差异

技术从业者：

使用AI搜索：92%
用于工作：78%
深度使用（每天>10次）：45%

学生：

使用AI搜索：88%
用于学习：85%
深度使用：38%

白领：

使用AI搜索：65%
用于工作：55%
深度使用：22%

其他：

使用AI搜索：35%
用于生活：70%
深度使用：8%

四、对企业的启示

启示1：重新定义目标用户

不是按行业/职位，而是按AI使用习惯：

高频AI用户（核心目标）：

特征：每天使用AI 5次以上
占比：25%
决策：高度依赖AI推荐
策略：必须做好GEO

中频AI用户（重要目标）：

特征：每周使用AI 3-10次
占比：40%
决策：AI+传统搜索结合
策略：GEO+SEO并重

低频AI用户：

特征：偶尔使用AI
占比：20%
决策：主要靠传统搜索
策略：SEO为主

非AI用户：

占比：15%
策略：传统营销

启示2：内容策略调整

传统内容：

标题：[产品名]功能介绍
正文：500字产品特点列表

AI友好内容：

标题：如何选择[产品类型]？[品牌名]完整指南
正文：3000字，包含：
- 选择标准
- 场景分析
- 产品对比
- 使用建议
- 真实案例

启示3：优化用户旅程

传统旅程：

搜索 → 浏览官网 → 咨询 → 试用 → 购买
转化率：2-5%

AI时代旅程：

AI搜索 → 被AI推荐 → 官网深入了解 → 试用 → 购买
转化率：5-12%

关键差异：

用户更精准（AI筛选）
信任度更高（AI背书）
决策更快（信息充分）

启示4：监测指标调整

传统指标：

关键词排名
网站流量
跳出率
转化率

新增指标：

AI品牌提及率
AI推荐位置
AI来源流量
AI流量转化率

五、2025-2027年趋势预测

趋势1：AI搜索成为主流

预测数据：

年份	AI搜索占比	传统搜索占比
2025	42%	58%
2026	58%	42%
2027	68%	32%

趋势2：自然语言彻底取代关键词

2027年预测：

自然语言搜索：85%
关键词搜索：15%

趋势3：个性化推荐深度化

AI将：

记住用户偏好
理解用户需求
主动推荐方案

趋势4：多模态搜索普及

2027年预测：

文字搜索：60%
语音搜索：25%
图片搜索：12%
视频搜索：3%

趋势5：实时信息整合

AI将整合：

最新新闻
实时价格
最新评价
库存信息

六、企业行动指南

短期（0-3个月）

评估现状
- 品牌在AI中的表现
- 竞品的GEO情况
- 自身的优化机会
基础建设
- 创建llms.txt
- 优化Schema标记
- 改造内容为AI友好
监测体系
- 建立GEO监测
- 追踪AI来源流量
- 分析转化数据

中期（3-12个月）

内容建设
- 创作AI友好内容
- 多平台发布
- 建立专业形象
效果优化
- 分析数据
- 优化策略
- 扩大成果
团队建设
- 培训团队
- 建立流程
- 制定标准

长期（1-3年）

生态建设
- 合作伙伴网络
- 内容矩阵
- 技术平台
持续创新
- 跟踪趋势
- 测试新方法
- 保持领先

七、总结

大语言模型正在深刻改变搜索行为：

从关键词到自然语言 - 更贴近人类思维
从浏览链接到直接答案 - 效率提升5-10倍
从多次搜索到一次对话 - 搜索次数减少70%
从被动接受到主动验证 - 用户更理性
从功能搜索到场景搜索 - 需求更具体

企业必须适应这些变化：

✅ 优化GEO而非只做SEO
✅ 创作AI友好内容
✅ 提供场景化方案
✅ 建立监测体系

现在是布局的最佳时机。

大姚广告：帮助企业适应AI搜索时代

✅ 免费GEO诊断
✅ AI友好内容创作
✅ 效果监测优化
✅ 战略咨询服务

📞 联系我们：17316067370 🌐 官网：www.gemkeji.com

关键词： LLM搜索、用户行为、搜索趋势、决策模式、AI搜索、大姚广告、数据洞察、行业分析

大语言模型如何改变搜索行为：2025年数据与洞察