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基于账户的营销（ABM）遇上生成式搜索：如何让 ABM 营销活动契合当今 B2B 买家的真实采购研究供应商的真实方式

基于账户的营销（ABM）遇上生成式搜索：如何让 ABM 营销活动契合当今 B2B 买家的真实采购研究供应商的真实方式

基于账户的营销（ABM）核心始终是在正确的时间触达正确的人。但“正确的地方”已经发生了根本性的转变。2026 年的 B2B 买家在开始研究供应商时，越来越多地不再使用谷歌，而是通过向 ChatGPT、Perplexity 和 Google Gemini 等 AI 助手进行查询。如果您的 ABM 营销活动没有针对 AI 如何呈现和引用供应商进行优化，那么在对话开始之前，您对于一大部分最具价值的潜在客户来说就已经隐形了。

关键摘要

  • B2B 买家现在将生成式 AI 工具作为他们研究的第一触点，完全绕过了传统的搜索结果。

  • ABM 营销活动必须重新设计，以确保您的品牌被 AI 引擎引用和推荐，而不单单是在谷歌上获得排名。

  • 生成式引擎优化策略是现代 ABM 项目保持曝光度所急需填补的空白层面。

  • 意向数据和 AI 曝光信号正在融合为一个单一、更强大的需求生成模型。

  • 在像香港 B2B 营销这样竞争激烈的市场中的 B2B 企业必须立即采取行动，以免 AI 搜索声量被先发者锁定。

B2B 买家的研究方式究竟发生了怎样的变化？

B2B 买家的研究已从关键词驱动的搜索转变为对话式、AI 介导的发现。根据 Demand Gen Report 的数据，AI 搜索摘要正在重新定义买家发现供应商、评估解决方案和筛选供应商的方式。买家现在向 AI 助手提出开放式问题，例如“在亚洲最优秀的 X 领域 B2B 供应商有哪些？”，并获得引用了特定公司的综合回答。

这在大多数 2025 年 B2B 营销策略规划中创造了一个关键差距：团队仍旧在针对点击和排名进行优化，而买家则在阅读可能根本不会链接到您网站的 AI 生成摘要。

需要理解的关键转变：

  • 发现现在是对话式的。 买家描述的是问题，而不是产品类别。

  • AI 引用取代了首页排名。 在 AI 的回答中被提及成为了新的“排名第一”。

  • 研究在意向信号触发前就已经发生。 在买家填写表单之前，AI 就已经塑造了他们的精选清单。

ABM 与生成式搜索之间的真实关系是什么？

ABM 和生成式搜索优化并非相互竞争的策略。它们是同一需求生成系统互为补充的两个层面。

传统的 ABM 最佳实践侧重于识别高价值账户、个性化触达，以及围绕目标账户列表调整销售和营销步调。而生成式搜索优化确保当这些目标账户寻找答案时，您的品牌是被 AI 推荐的那一个。

可以这样理解：ABM 告诉您要瞄准谁。生成式搜索优化决定了您是否存在于这些目标客户所使用的研究环境中。

ABM 层面

生成式搜索层面

目标账户识别

按账户细分的 AI 声量

个性化内容创作

针对引用进行了优化的 AI 原生内容

意向数据信号

AI 查询模式分析

销售触达时机

在触达前出现在 AI 回答中

账户互动跟踪

AI 提及率监测

根据 Foundry 的数据，67% 的买家表示，与一年前相比，他们更加依赖内容来研究和做出购买决策。如果这些内容现在在触达买家之前被 AI 进行了综合提取，那么上游的优化层面就与内容本身同样重要。

为什么没有 AI 曝光度，ABM 的 ROI 会更难实现？

基于账户的营销（ABM）的投资回报率（ROI）一直比广泛的需求生成更容易证明，因为它将资源集中在最可能转化的账户上。但当一个核心假设出错时，ROI 的计算就会崩溃：即您的内容没有触及买家。

根据 Demandbase 的《ABM 基准研究》，拥有成熟 ABM 项目的组织报告了明显更高的赢单率和交易规模。然而，如果买家是在您的品牌从未出现过的 AI 工具中形成供应商精选清单，那么仅凭成熟度并不能保护您。

实际的后果是：

  • 您的 ABM 内容虽然制作完成了，但从未被 AI 引擎引用。

  • 目标账户完成了 AI 辅助的研究，并最终选择了那些在 AI 中可见的供应商。

  • 您的销售团队面对的是一个在心理上已经筛选好竞争对手名单的买家。

这并不是内容质量的问题。这是一个针对 AI 搜索层的分发和优化问题。

在 AI 优先的世界中，ABM 与入站营销会发生怎样的变化？

ABM 与入站营销（Inbound Marketing）的争论一直围绕着“精准”与“规模”展开。ABM 将资源集中在特定的账户上。入站营销则是广撒网并在转化点对线索进行筛选。

生成式 AI 对这两种模型都有同等的颠覆性，但方式各不相同：

  • 入站营销正在失去流量，因为 AI 摘要在不带来点击的情况下就回答了问题。即使查询量上升，自然流量也在下降。

  • 当研究阶段发生在 AI 工具内部时，ABM 就会失去精准度，因为这些工具在购买旅程的非常后期才会发出可追踪的信号。

答案并不是放弃其中任何一种模式。而是在两者之下添加生成式引擎优化策略作为基础。当您的品牌针对目标账户提出的查询，能够持续被 AI 引用时，ABM 和入站营销将同时受益。

在 AI 优先的购买环境中，ABM 的最佳实践是什么？

在 2026 年，有效的基于账户的营销最佳实践需要将 AI 曝光度整合到每一个活动层面中。

第一步：将 AI 查询映射到您的目标账户细分
识别您的理想账户在研究期间向 AI 工具提出的具体问题。将关键词意向数据与 AI 查询分析结合起来，按细分市场构建查询地图。

第二步：创作 AI 原生内容，而不仅仅是 SEO 内容
根据 xGrowth 的说法，生成式 AI 和大语言模型（LLM）更青睐结构化、事实性且能直接回答具体问题的内容。仅靠长篇的思想领导力内容是不够的。简洁、易于引用、结构良好的内容在 AI 检索中表现更好。

第三步：分发到 AI 信任的高权重渠道
AI 引擎从权威的第三方出版物中提取引用。将您的内容发布到 Reddit、Medium 以及行业出版物等平台上，可以增加被 AI 引用的概率。这与传统 PR 背后的分发逻辑一致，但它是针对机器检索而非人类点击进行优化的。

第四步：与传统 ABM 指标一起监测 AI 声量
在运行目标账户查询时，追踪您的品牌被 AI 引擎提及的频率。这应该成为销售管道健康状况的领先指标，而不是一个虚荣指标。

第五步：将销售触达时机与 AI 曝光度峰值结合
当特定查询群组的 AI 提及率增加时，表明买家对该主题的兴趣正在上升。将此作为触发销售触达该细分市场账户的信号。

对于在香港 B2B 营销等传统上以贸易展览为主导的市场上竞争的 B2B 中小企业而言，这种方法提供了一种可扩展、具有成本效益的替代方案，能随着时间的推移建立复合的曝光度。

常见问题解答

ABM 在 2026 年还管用吗？
管用，但它需要一个 AI 曝光层。当与生成式搜索优化相结合时，ABM 会更有效，因为这能确保目标账户在他们的 AI 辅助研究阶段遇到您的品牌。

什么是生成式引擎优化，为什么它对 ABM 很重要？
生成式引擎优化策略是指对内容和分发进行优化的实践，以便 AI 引擎在相关的回答中引用您的品牌。对于 ABM 而言，它确保您在目标账户与销售团队互动之前，就已经出现在他们所使用的研究环境中。

当买家通过 AI 进行研究时，我该如何衡量基于账户的营销的 ROI？
在您的 ABM 衡量框架中，将 AI 声量和提及率与销售管线影响力和赢单率等传统指标并列加入。AI 曝光度是下游销售管线健康状况的领先指标。

生成式搜索优化与 SEO 有何不同？
不同。传统 SEO 优化的是在搜索结果页面中的排名。生成式引擎优化则专注于在 AI 生成的回答中被引用，这需要不同的内容结构、分发渠道和权重信号。

AI 曝光度能多快得到改善？
结果各不相同，但专注于 AI 原生内容创作和高权重分发的平台已经证明，在数周而非数月内就能取得显著的曝光度增长。

哪些内容格式最适合 AI 引用？
结构化、事实性的问答格式表现良好。根据 Directive Consulting 的 GEO 最佳实践指南，直接定义概念、提供统计数据并给出明确建议的内容更容易被 AI 引擎提取和引用。

较小的 B2B 公司能在 AI 搜索中与较大的公司竞争吗？
可以。AI 引擎优先考虑内容质量、权威信号和相关性，而不是域名规模或广告支出。这为愿意投资于结构化 AI 曝光策略的中小企业拉平了竞争起跑线。

关于 Simaia

Simaia 是一个专门为希望通过 AI 驱动的搜索被高意向买家发现的 B2B 企业而构建的生成式引擎优化平台。该平台将专有数据与真实的关键词情报相结合，帮助制造商、供应商和分销商建立可持续的 AI 曝光度，而不依赖于贸易展览或付费广告。Simaia 为香港和亚洲的中小企业提供服务，交付可衡量的成果，包括 AI 曝光度提高 60% 以及入站访问者增加 3 倍。

如果您的 ABM 营销活动尚未针对您买家正在使用的 AI 研究层进行优化，那么现在就是行动的时候了。了解更多信息或联系 Simaia：https://www.simaia.co/

参考资料

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