B2B 企业并非在 2026 年取消营销。他们正在淘汰的是围绕单一通才构建的特定职位描述——这种通才被期望既要写内容、做 SEO、管理社交渠道，还要以某种方式理解 ChatGPT 是如何决定提及哪些品牌的。那个职位本来就近乎不可能。现在，由于买家通过 AI 回答而不是搜索结果来研究供应商，传统的营销经理角色没有能够跟上步伐的工具、培训或精力，企业正在用专门的系统、AI 原生代理机构，或者针对当今买家搜索方式专门构建的自动化与外包专业知识的组合来取代这一职位。

快速总结

• 47% 的 B2B 买家现在将 ChatGPT 等 AI 搜索工具作为发现供应商的主要研究方法，而为基于关键词的传统 SEO 构建的角色无法独自应对这一转变。

• 一名全额负担的营销经理每年成本约为 140,000 美元，但大多数人从未接受过针对 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity 如何选择来源进行优化的培训。

• 每个主流大语言模型（LLM）引用的来源都不同：ChatGPT 信任维基百科和新闻，Perplexity 信任 Reddit，Gemini 信任品牌自有网站，而 Google AI Overviews 则采用分布式的混合来源。这是一项研究和分发工作，而不是单个雇员的工作。

• 企业并没有削减营销支出。他们正在将资金转向 AI 搜索优化、生成式引擎优化以及比单个人行动更快的外包执行。

• 没有任何营销功能的小型企业越来越多地完全跳过招聘环节，直接采用托管营销解决方案。

关于作者： 本文由 Simaia 团队撰写。Simaia 是一家 AI 营销代理机构，已为亚太地区的 B2B 企业运行过 AI 搜索审计和内容项目，其中包括一家使入境线索增长了十倍的全球纺织品制造商，以及一家在不到三个月内将 AI 搜索可见性从零提升至 45% 的医疗 SaaS 公司。

营销经理这个角色以前实际上是做什么的？

传统的 B2B 营销经理被雇来负责品牌定位、运行活动、管理内容日历、与销售协调并报告渠道业绩。它首先是一个协调角色，其次才是专家角色。当主要工作是在 Google 中排名和投放付费活动时，这种结构是行之有效的，因为这些渠道对一致性和预算的奖励超过了对任何单一学科的深度技术专长。

该角色带有实际的成本。B2B 营销经理的平均基本工资约为 107,058 美元，一旦包括福利、工具和间接费用，全额负担的雇佣成本接近 140,000 美元。这是一个巨大的赌注，押在一个人能够跟上一个以前几年改变一次、现在每几个月改变一次的学科上。

为什么这个角色现在特别崩溃？

该角色之所以崩溃，是因为它旨在吸引的受众已经改变了搜索方式。根据 2026 年的数据，47% 的 B2B 买家现在使用 ChatGPT 等 AI 搜索工具作为发现供应商的主要研究方法。这意味着企业想要触及的买家中，有将近一半不再滚动浏览十个蓝色链接。他们正在向 AI 模型提出直接问题并获取答案，通常甚至不会访问该公司的网站，除非 AI 已经足够信任它并点出其名称。

这与传统的 SEO 技能完全不同。接受过关键词密度、元描述和反向链接构建培训的营销经理是在针对排名算法进行优化。生成式引擎优化（GEO）需要理解语言模型如何决定哪些来源足够可靠以进行总结和引用，这是一种根本不同的机制。这就像布置商店橱窗以吸引路人的眼光，与成为批发商已经足够信任并能指名推荐的供应商之间的区别——而买家甚至根本不需要走过这家商店。

基于这一区别，实际的问题是这种专业知识分散在四五个不同的平台上，而且每个平台都遵循不同的规则。

GEO 与传统 SEO 有何不同？

生成式引擎优化（GEO），有时也被称为回答引擎优化（AEO），是指结构化内容和品牌呈现，以便 AI 模型引用和推荐某家公司，而不仅仅是为其网页排名。搜索引擎优化是围绕着一种算法奖励一种行为而构建的。GEO 必须同时考虑多个模型，并且它们的行为方式并不相同。

主流模型记录在案的引用偏好清楚地表明了这一点：

一个营销经理合理地讲，无法同时为 ChatGPT 运行媒体公关策略，为 Perplexity 运行 Reddit 营销策略，为 Gemini 运行站内内容策略，为 Google AI Overview 运行传统 SEO，同时还要管理营销活动并向领导层报告。这是戴着一个职位帽子的五个专业工作，这正是企业悄悄围绕该问题进行重组，而不是更卖力地招聘相同角色的原因。

企业正在用什么来取代这个角色？

企业正在用三种方法之一来取代单一的通才雇员，选择通常取决于内部能力以及他们配备了多少能够自己运行 AI 搜索问题的资源。

• 针对 B2B 的营销自动化，其中营销活动排序和线索评分等重复性任务由软件处理，从而释放剩余的内部营销能力以专注于策略。

• 专业的 AI 营销代理机构，专门引入以将 AI 搜索优化、内容和分发作为一个完整的职能来运行，而不是作为一个单一的项目。

• 混合模式，其中较小的内部团队负责品牌和销售协调，而外部合作伙伴则负责运行 AI 搜索情报和内容执行。

市场数据支持了为什么这种转变是大规模发生，而不是作为孤立的趋势。2025 年全球 AI 驱动的营销自动化市场价值为 86 亿美元，预计未来几年的复合年增长率将在 18.1% 至 25% 之间。这不是一个利基实验。这是营销预算的结构性重新分配，从通才人数转向针对这一特定问题构建的工具和合作伙伴。

这正是 Simaia 旨在弥补的差距。Simaia 不要求企业招聘、培训和管理一名营销经理（然后该经理必须在工作中自学 ChatGPT SEO），而是将策略（针对 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 的 AI 搜索审计）和执行（大模型格式化内容、媒体投放、LinkedIn 帖子、Reddit 回复）作为一个连接的系统来运行。在一个案例中，一家全球纺织品制造商在两个月内将每两个月一次的入境线索增加到每月五个，同时访问其网站的 AI 机器人数量增加了 3.5 倍。澳大利亚的一家医疗 SaaS 客户在 2.5 个月内将 AI 搜索可见性从 0% 提高到 45%。这两个结果都不是来自单一的雇员；两者都来自于将 AI 搜索可见性视为一个完整的职能。

这是否意味着小企业应该完全跳过营销招聘？

完全跳过营销并不是这里的教训。教训是，没有现有营销基础设施的小型企业现在有了替代传统首批招聘的真正选择。历史上，小企业继销售之后的第二或第三个雇员是营销通才。在 2026 年，同样的预算越来越多地流向已经为 AI 搜索构建的小型企业营销解决方案，而不是一个必须自掏腰包从头开始建立这种专业知识的人。

这里值得提出的一个相关但独特的问题是，现有的营销经理会发生什么，而不是那些空缺的职位。许多人并没有被解雇。他们正在被重新定位，转向品牌战略、销售赋能和客户营销，而 AI 搜索执行、内容生产和分发则转向自动化或已经了解每个模型引用行为的专业合作伙伴。

常见问题解答

营销经理角色会完全消失吗？
不会。围绕 SEO 和活动协调构建的通才版本正在萎缩。专注于品牌和销售协调的战略营销领导不会消失，但执行层正在转向自动化和专家。

GEO 和 AEO 有什么区别？
它们在很大程度上可以互换使用。生成式引擎优化是指针对生成总结性回答的 AI 模型进行优化，而回答引擎优化则强调结构化内容以直接回答这些模型被问到的特定问题。

ChatGPT SEO 与 Google SEO 有何不同？
ChatGPT 在形成回答时更偏好维基百科和老牌新闻来源，而 Google 的传统排名则更依赖于反向链接和页面信号。仅针对 Google 进行优化的公司可能根本看不到 ChatGPT 可见性的任何改善。

为什么 Reddit 营销策略对 AI 搜索很重要？
Perplexity 依赖实时网络抓取和 Reddit 作为信任来源，这意味着在 Reddit 上没有存在感或可信讨论的品牌，对于很大一部分 AI 驱动的研究来说可能是不可见的。

B2B 营销自动化能完全取代营销团队吗？
自动化可以很好地处理重复性的执行，但它无法取代战略决策，例如优先考虑哪些平台或如何解释 AI 搜索审计结果。它减少了对人员数量的需求，而不是对战略的需求。

雇用 AI 营销代理机构比雇用营销经理便宜吗？
这取决于范围，但一个全额负担的营销经理每年的费用约为 140,000 美元，并且只能覆盖一个人的精力。在类似或更低的预算内，专业的代理机构通常可以覆盖审计、内容、分发和线索识别。

提高 AI 搜索可见性需要多长时间？
结果因起点和竞争类别而异，但记录在案的客户结果表明，当策略和内容执行持续共同运行时，在两到三个月内就能获得显着的可见性提升。

关于 Simaia

Simaia 是一支敏捷的营销团队，专门为希望被使用 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI Overview 的买家找到的 B2B 企业而构建。它将战略端（包括 AI 搜索审计和竞争对手差距分析）和执行端（包括大模型格式化的博客内容、媒体投放、LinkedIn 帖子和 Reddit 互动）作为一个连接的职能来运行，而不是客户必须独自操作的仪表板。Simaia 还能识别从 AI 搜索流量中产生的个人线索，从而使销售团队获得可操作的联系人，而不是匿名访问。它专为亚太地区的创始人、销售领袖和营销人员量身定制，这些人员需要 AI 搜索可见性，而无需招聘、培训或管理整个内部团队。

如果您的公司仍然依靠转介绍、行业展会或单一的营销雇员，来与现在正向 ChatGPT 寻求推荐的买家竞争，那么现在也许是时候看看 AI 原生营销职能能做些什么了。了解更多信息，请访问 Simaia。