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阅读 单仁：关于“吴晓波之问”，我的回答是什么？

发布日期：2026-01-07

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在今年各大财经专家的年度演讲里，我对吴晓波提出的一个问题记忆深刻。

吴晓波描述自己在从杭州前往上海虹桥的行程中，向AI大模型DeepSeek提出了一个复杂的复合需求：

“我想在虹桥机场附近订一家500元左右的酒店，再找一家200米以内、人均消费100元左右的火锅店”。 

DeepSeek理解了这个具体的需求，并且给出了精准的推荐，但紧接着，一个商业闭环中的最大痛点就出现了。

用户得到了答案，但没法在AI的界面中直接完成交易，依然需要退出AI，打开对应的App应用，进入到另一个平台去完成最后的支付环节。 

也就是说今天的AI拥有了理解跟决策的能力，但交易的“路权”依然被传统的超级平台所垄断，用户、商家都要向平台支付一定的中间费。

这就是“吴晓波之问”的核心，在AI时代，企业是不是可以不用被平台剥削，借助AI实现真正的流量平权呢？

我想，站在2026年的门口，这也是我们需要思考跟回答的问题。

02

在过去二十年，中国互联网建立在“流量集中分发”的逻辑之上，那些为了让生意更简单的互联网平台建设了一个个超级APP，把买家的需求跟卖家的信息进行了高效的匹配，同时完成了用户心智的垄断。

对那个时代的经营者来说，过去是把产品做好，借助于经销商放到各个渠道、零售点去销售，能够触达的用户范围很有限，更多时候都要靠零售点去进行顾客的引流。

但有了互联网跟各大交易平台之后，企业把饭做好了可以放到外卖平台去卖，把产品做好了放到电商平台去卖，借助于平台的流量入口触达更大范围的用户，去做好自己的生意。

所以，平台确实建造了巨大的流量池，让很多企业享受到了流量带来的红利。

但是，在进入移动互联网的深水区后，平台掌握了用户的注意力入口，为了构筑护城河，为了更大的变现压力，就切断了外部链接，把数据封锁在各自的APP孤岛当中，通过竞价排名和广告把流量卖给出价更高的商家。

在“价高者得”的逻辑下，一个产品平庸但预算充足的企业，可以长期霸占搜索结果的首页，但一家产品更好但无力投放广告的企业，就注定默默无闻。

在这个体系中，商家不仅要做好产品，还要被迫成为流量买手，进入到“购买流量—转化交易—再次购买流量”的无限循环当中。

就像我们昨天单仁行里提到的“谢尔洛克”现象，流量的馈赠，早已在暗中标好了价格，商家在平台上获得的用户，积累的数字资产都属于平台，而不属于商家。

像前段时间字节跳动的AI手机助手，可以跨越App的围墙，直接给用户执行具体的操作，结果就遭到了所有超级App的全面封锁。

因为他们知道，如果AI助手能够跨应用进行服务，那么用户就不再需要打开APP，平台赖以生存的“广告”跟“竞价排名”的商业模式就会瞬间崩塌。

所以，未来寄希望于别人的善心，去打破现在这种格局，实现流量平权是不现实的。

企业必须要靠自己的努力，使得AI能够去抓取企业的信息包括公司的业务，产品的卖点，优势的解决方案跟应用场景，从而优先推荐，获得更多的商业机会。

这就是今天对企业来说，想要在AI时代不被平台剥削，真正的解决之道一定不在于等待既得利益者的让渡。

远方没有救世主，只有自己。

经营者自己要优先转向“全平台展示、结构化数据、场景化表达”的新范式，从适应人的搜索，转向适应AI的推理。

03

当然，这里最大的难点在于，不依靠平台，企业自己怎么接触到AI，被AI收录跟推荐呢？

要解决这个根本问题，就需要理解传统搜索跟AI搜索的本质差异。

在传统的搜索时代，发现机制基于词法匹配，搜索引擎会根据用户输入的关键词进行索引，根据外链权重跟竞价费用进行排序。

而在AI时代，发现机制演变为语义向量匹配，大模型把万事万物转化为多维向量，在向量空间中，AI不再是寻找包含关键词的页面，而是多维度去寻找能够解决用户场景的最佳方案。

所以，要让AI看到，并且敢推荐你，企业就必须至少在AI的三个认知层面中都存在。

1、知识层：品牌是不是出现在AI的训练数据中？

这就取决于企业有没有在互联网公开领域，比如官网、新闻、百科、社交媒体各大平台的内容沉淀。

AI会进行交叉验证，检测企业的经验、专业性、权威性跟可信度。

所以，单一平台还不可靠，企业必须构建全域多平台、多维度的内容矩阵，特别是在第三方高权重平台上建立自己独特、具体、结构化的内容。

2、检索层，当AI搜索最新信息的时候，企业的内容是不是能够被轻易抓取跟识别？

比如说一家服装企业，上架了新产品，传统做法就是放图片，上详情页，点出标题“新款秋裤，舒适好穿”，然后买流量。

但今天AI搜索GEO的做法，是建立一个内容中心，围绕“旅行穿搭”、“运动恢复”、“塑形科技”这些主题，包括详细描述材质、适用场景、身材数据，让AI能看懂产品，主动创造信息的增益。

如果想被AI抓取，就不能只发一张图，而是构建语义的相关性。

3、推理层：企业的信息、数据，是不是能够支持AI的逻辑推导？

今天对买家来说，我们要向AI证明自己的优势，才会被AI主动推荐。

在AI推导的过程中，“场景”取代了“关键词”成为最小的交易单元。

所以，过去我们优化的是产品关键词，今天必须优化场景词，我们要对产品做规划，把用户做分层，要针对用户的每一个痛点，特别是针对用户跟AI对话描述的具体需求，生成专门的解决方案内容，给产品打上颗粒度极细的场景标签。

比如说火锅，要细分成为“适合商务宴请的静音包间火锅、适合情侣约会的氛围火锅”这一类适合什么场景、什么人群、什么价位的产品。

假如用户在对话的时候提到了这些场景，那么，AI的本质就是效率跟真实，它为了保证回答的质量，就会优先推荐符合用户需求的企业，而不是推荐一个给了广告费，但不匹配的企业，哪怕它是一个大企业。

这就是技术逻辑带来的平权机会，相关性优于付费能力。

我想，未来的商业世界，不只是关于谁更有钱买广告的流量竞争，而是关于谁更真实、更独特、更懂AI语言的竞争。

所以，单仁牛商未来不仅是要帮助企业把产品做好，把服务做好，更要懂得在互联网全域进行有效的传播，同时，把自己真实的信息、独特的优势、优质的解决方案，通过结构化的数据跟真实的表达传递给AI，展现在特定对象面前，获得优先推荐，在AI时代建立属于自己的一席之地。 

这是2026年重大的商业机会，特别是对我们的2B企业、大宗交易、商业服务来说，是一个非常重大的机会，单仁牛商也会在其中给大家做更多的服务，帮大家真正拿到流量平权的机会。

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                                        责任编辑 | 罗英凡

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