上海
AI大模型在各色渠道的推廣催化下，很多人已經開始離不開了。
身邊很多老先生問豆包該怎么樣鍛煉身體，甚至吃藥。車主開始用豆包咨詢配件價格、誰家修車專業了，可能豆包代替百度已經是觸手可及的事情了。
這個時候做大模型優化，自然就成了順應潮流的事情，因為大模型開始給門店推薦客戶了。
很多老板可能不相信，因為他們連抖音都沒開始做，自然整個互聯網上都沒有這個門店的任何信息，自然車主是搜索不到的，同時大模型類似豆包、千問、元寶（參數丨圖片）也不會給車主推薦你的維修門店。
目前豆包推薦的信息都是以抖音為主的門店，因為他們使用的是一個火山引擎，千問和deepseek等抓取的是各個大的網絡平臺信息。
我的預測是：短視頻之后可能就是大模型了，AI的其他功能，可能對維修服務門店還沒有立竿見影的效果，但是大模型推薦門店給車主可能是最近的營銷工具。
01、為什么必須重視？因為車主信AI超過信你
很多的車主都相信大模型相信人工智能。沒接觸過百度搜索的人不知道百度當年的價值，沒接觸過大模型優化的老板更不知道大模型可能帶來的價值。
據統計，現在豆包的日活躍人數達到了3.5億，這是一個非常高的數據。而且很多原來相信百度搜索的人，現在開始相信人工智能相信豆包，而且大概率人工智能大模型最普及化的應用可能就是豆包。
我們原來覺得很多數據不精準，但是車主覺得豆包能夠給他推薦準確的汽車維修信息，店家推薦，配件價格參考，甚至可能檢測汽車維修狀況。
隨著大模型的應用發展，可能各種我們想象不到的功能都會在客戶端展現。未來10年可能是人工智能的10年，隨著更多大眾參與到人工智能里面去，我們會更加離不開大模型的優化。
02、難的不是技術復雜，是汽后市場不夠“聯網”
我們可以根據技術手段，提升大模型的信息收錄。
大模型的信息收錄，其實很大程度上還是根據互聯網上的信息進行分類整理和推理，形成自己的一套評價體系，從而推薦給搜索者。
這套體系不復雜，也沒太多的難度。困難的在于：
不同大模型平臺之間的差異化，導致優化的工作量增加。
長尾詞的投喂，可能加大工作量。
汽車后市場本身相當不互聯網化，網上信息屈指可數，很多人短視頻也沒怎么做，導致大模型壓根搜不到任何門店信息。
寫作表達能力低下：汽車后的員工或老板，基本上寫作表達能力低下，無法獨立完成信息優化，畢竟大模型收錄信息有一定的文字書寫門檻。
03、現在的大模型，就是2020年的抖音
可能短期內效果不明顯，但是這是趨勢，現在的大模型就是2020年的抖音。
很多門店老板可能會說，這個雖然有門店推薦，但是車主到店不明顯。
但現實是：
現在抖音做得好的門店，在豆包都有推薦。
如果其他平臺沒有，就需要更進一步優化其他大模型。
由于車主的使用率和認可度才剛剛開始，很多人還無法精準統計大模型的客戶數據。
有個很清晰的歷史參照：2020年我開始做抖音的時候，也不知道能夠來多少車輛。你看現在，不做抖音的門店還有多少新客戶進入？
所以這是開始，起步階段。等到了明年，可能就開始陸續有規模化的客戶進店了。同時也有一部分客戶進入，是靠大模型最后下決心的。
04、門店要體現差異化和專業化，才能被大模型精準推薦
每個門店都要有自己的特色，差異化和專業化才是未來的方向。
從門店經營層面來講，專業化、差異化是門店的發展方向，未來可能會出現很多細分業務的門店。
這些業務細分就可以在大模型進行展示，同時各種長尾詞就會帶動各種細分業務的大模型展示。
所以，目前很現實的打法建議是：
一方面靠短視頻出圈
另一方面靠大模型優化，獲取更多的細分客戶
細分類業務更高毛利，更專業的門店和技術，更適合長尾業務做成專業化的門店。
05、算力成本寥寥無幾，人工成本才居高不下
大家肯定都關心，大模型優化的技術壁壘和成本。
但其實，大模型優化目前其實沒有太多技術壁壘，可能一個AI化的軟件加上一個優秀的作者，即可大規模服務各種不同業務的門店。
未來大模型的信息收錄可能會發生變化，但是技術也會隨著進步。這個優化的成本也只是人工成本和算力成本。
目前居高不下的是人工成本而已，算力成本基本上寥寥無幾。
尤其是起步階段，很少人做，那么優化的成本會更低。
由此，我們可以得出一個結論：GEO是門店營銷的下一個工具，現在正是搶占制高點的時候。
大模型優化也稱GEO，也就是生成式引擎優化，在人工智能大模型越來越普及的當下和未來，肯定會成為門店營銷的一個工具。
所以，我們要重視起來，尤其是在很多老板還不知道大模型優化是什么的時候，搶占制高點才是增加客戶的核心手段。
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