2026 年 9 大营销趋势（附数据）

我在营销行业已有 14 年，从微小的夫妻店到大型企业都合作过。这些年间，见过足够多“这将改变一切”的趋势，早已很难被打动。但实话实说：我从未见过像过去一年这样，在如此短的时间内发生如此剧烈的变化。

连我自己的角色都发生了巨大变化。作为 Ahrefs 的内容营销总监，我写作的时间比以前少了很多，而花在构建能替我干活的系统上的时间多了很多。这听起来也许有些夸张，但并非如此，而且不只是我——正如本文将要展示的，搜索数据表明，同样的转变正在整个营销领域、乃至许多具体岗位中发生。

以下是我亲眼所见、并经我们数据证实的营销趋势，它们正在改变 2026 年营销岗位的实际运作方式。

1. 生成式引擎优化（GEO）

ChatGPT、Claude、Gemini、AI Overviews、AI Mode。两年时间里，营销人获得了一个全新的发现渠道，而他们正争先恐后地想要出现在其中。这种争先恐后的局面在搜索数据中清晰可见。

“生成式引擎优化”的搜索需求从几乎为零增长到每月 12,000 次搜索，同比增长 161%。“AI visibility”增长 258%，“AI search optimization”增长 152%，“AI overview optimization”增长 625%。这些不再是边缘术语。各家公司争先恐后地想在 AI 回答中被引用和提及，因为其受众中越来越大的比例正是从这里开始。

GEO 是一门独立学科，还是仅仅是 SEO 的一个子集？目前尚无定论，而我押注它是子集。但这场争论是给从业者看的。无可争议的是，这是一个高管层、投资者乃至自己的团队都需要理解并为之优化的渠道，因为数据表明它已经到来，而且来势迅猛。

若要开始做生成式引擎优化，请阅读我们的GEO 完整指南。简而言之，我们的建议归结为三件事：

• 在互联网上围绕相关语境建立品牌提及。
• 在庞大的内容索引中，从提及和引用两方面跟踪 AI 可见度。
• 创作能填补实体（entity）空白的内容，无论是在自己的网站上还是在别人的网站上。

2. 跟踪 AI 提及与引用（新的“排名”）

多年来，在线可见度只意味着一件事：关键词排名。跟踪排名位置、盯着自然流量，就算大功告成。排名仍然重要，但不再是唯一值得跟踪的东西。在 AI 搜索中，真正重要的指标是提及和引用：品牌在 AI 回答中出现的频率，以及模型是否把你作为来源引用。

品牌赢得这些提及的方式，与赢得排名的方式不同。理解 AI 搜索引擎在底层如何运作会有帮助（我们就此写了一篇完整指南），但实质上归结为三件事：

• 在模型学习所用的数据中有多高的存在感。
• 在回答时，在它检索到的内容中出现的频率有多高。
• 同样重要的是，出现的语境。

被正确的来源、围绕某个主题在正确语境中频繁提及，就更有可能成为当有人问起时 AI 会点名的那个品牌。

我们深挖了究竟哪些信号最重要。在对 75,000 个品牌的研究中，全网范围内的品牌网络提及与 AI Overview 可见度的相关性最强（0.664），强于反向链接或域名评分。在正确的地方被谈论，AI 就更有可能谈论你。

若要证明这正在发生，看看这些工具就知道了：整整一类工具涌现出来，专门用来衡量它。“AI brand mentions”“AI citation tracking”“AI mention tracking”这类术语在 18 个月前还不存在，如今却有着稳定的月度搜索需求。Ahrefs 的 Brand Radar 正是为此打造，让人能搜索庞大的真实提示词索引，查看任何公司在各大 AI 助手中被提及的频率以及涉及哪些主题。基本上，这就是 AI 时代的排名跟踪。

3. 智能体营销（Agentic marketing）

生成式 AI 过去只能跟你对话，如今第一次能够替你执行操作。

工具调用、智能体框架（agent harness）、MCP 以及一波相关创新，意味着模型可以接入营销技术栈，并实际执行部分工作，即便一行代码都不会写。正是这种能力，让智能体营销在短短一年内从一个术语变成了营销预算中的一项开支。

搜索数据也支持这一点。这是整个列表中增长最快的词簇之一。母词“agentic AI”现在每月有 101,000 次搜索，“agentic AI tools”同比增长 309%，“AI agents for marketing”增长 145%。

但最大的增长来自“agentic commerce”（智能体商务），同比增长 464%，达到每月 5,600 次搜索。这个词指向下一步：智能体不只是研究和推荐，而是真正代表所服务的用户在网站上完成购买。当买家是一个机器人时，被发现的规则和选择规则就开始改变。

在 Ahrefs，我们全力投入了智能体营销。事实上，我正是用 Ahrefs 的 AI 智能体 Agent A 来构建这篇文章的。你读到的每一张图表、每一个数字都由 Agent A 抓取，而我只是用自己的声音口述这篇文章，让它整理撰写。这就是实践中的智能体营销，而非纸上谈兵。这是一大趋势，值得密切关注。

4. 氛围编程（Vibe coding）与氛围营销

智能体 AI 的另一个连锁效应是：构建自己的软件从未如此容易，不再需要委托开发，只需描述它。在 Ahrefs，我们从使用 Lovable 为营销团队氛围编程制作一批工具开始走上这条路，如今改用 Agent A。

我们构建了什么？用于生成 SEO 内容的定制工具、关键词研究和聚类工具、内链工具、快速产出社交媒体内容的工具，以及几十上百个其他应用。用大白话描述一个营销流程，Agent A 就会动手建出来。没有工程工单，没有迭代周期，无需等待。

数据表明它走向主流有多快。“Vibe coding”现在每月有 84,000 次搜索，从几乎为零起步，图表勾勒出一条在 2025 年初近乎垂直攀升的曲线。

“Vibe marketing”（氛围营销）是规模更小、更新近的表亲，走着同一条路。营销流程比代码更偏定性，但复杂程度丝毫不减；正如我们在 Ahrefs 所体会到的，其中许多流程也可以被自动化。在使用 AI 营销助手 200 多个小时之后，我们撰写了它的实际样貌。

5. Reddit 营销

十年来，人们一直在宣扬 Reddit 营销的重要性。过去两年真正改变的是，Reddit 成了为ChatGPT 这类 AI 搜索引擎提供动力的提及和引用的主要来源之一。

Ahrefs 关于这一点的数据令人难以忽视。Reddit 帖子的可见度高得惊人：reddit.com 来自 Google 的自然流量五年间增长了约 21 倍，从每月约 5,800 万次访问增至超过 12 亿次。当众多网站被近期的 Google 算法更新打击时，Reddit 却一直是赢家之一，一路获得越来越多的可见度。这让做好 Reddit 营销比以往更难，也让把它做对比以往更重要。

这是我们在 Ahrefs 的做法。我们共同运营着自己的子版块，员工管理着其他热门子版块，CMO Tim 在 r/bigseo 定期主持 AMA，向社区征询产品反馈。贯穿其中的主线是，我们真诚地参与，并不试图借此营销，因为露骨的营销正是会让你在 Reddit 上被彻底碾压的行为。

（若要衡量这一切，Brand Radar 有一个 Reddit 索引，可以用它随时间跟踪品牌在 Reddit 各帖子中的可见度。）

6. AI 垃圾内容与质量反噬

随着人们对智能体营销、AI 可见度以及围绕它们的一切兴趣上升，AI 垃圾内容（AI slop）也愈发泛滥。

所谓 slop（垃圾内容），就是一家公司决定尽可能快、尽可能自动化地生产海量内容、全然不顾原创洞察、数据或个性时产生的东西。它只是把模型训练数据里现成的东西换个说法重新翻炒一遍，发出去，然后声称已经够好。“AI slop”的搜索需求印证了它进入大众话题有多快：每月 28,000 次搜索，同比增长 115%，而在 2023 年还几乎为零。

公司喜欢用 AI 制作内容，但没有人喜欢阅读或观看垃圾内容。我们见过有公司因此被 Google 施加人工处罚，因为 Google 不想要它，读者也不想要它。问题不在于内容是用 AI 制作的，而在于它是草率制作的。

在内容中使用 AI 有好的方式，我们在 Ahrefs 博客上就是这么做的（我的AI 内容流程就是把 AI 当作工具而非替代品的一个好例子）。而数据清楚地表明，谨慎使用 AI 并非问题所在。

• AI 辅助内容已经无处不在：我们研究了 900,000 个页面，发现 74% 的新网页包含 AI 生成的内容。
• 它也不会伤害排名。在 600,000 个页面中，我们发现 AI 生成的内容不会损害你的 Google 排名，而且 86.5% 的排名靠前的页面已经包含一些 AI 内容。
• 在 AI 搜索中也是同样的情形：在对 AI Overview 所引用页面的分析中，87.8% 至少是 AI 辅助的，而一个页面使用多少 AI 与其排名的相关性为 0.017，实际上等于零。

结论不是“别用 AI”，而是“不要发布垃圾内容”。

7. 零点击搜索与点击率挤压

随着 AI 可见度上升，真正赢得一次点击、把真人带到网站上比以往任何时候都更难。内容越来越多地在回答本身之内被综合、被重新吐出，无论是 AI Overview、AI Mode 还是 ChatGPT 的回复。

十年来数据一直在朝这个方向移动：据 SparkToro 的数据，以无点击告终的 Google 搜索占比已从 2016 年的 45% 攀升到 2026 年的 68%，而 AI Overviews 踩下了加速踏板。

我们自己的研究最初发现，AI Overviews 使排名第一的自然结果的点击率下降了 34.5%，而一年后重做这项研究时，这一差距已扩大到 58%。排名靠前的页面过去每赢得 100 次点击，如今 Google 留下了 58 次。

消费者需求并没有消失，人们仍然想要做功课、想要购买。改变的是内容所承担的职责：它越来越多地通过帮助 LLM 理解品牌是什么、应该与哪些实体和主题相关联来起作用，而不是通过搜索把人直接引向网站。可见度和流量不再是同一回事。

一个重要的提醒，免得有人过度矫正：AI 流量在增长，Google 流量在走软，但 Google 仍是绝大多数网站的主要流量来源，输送着大约 全部流量的 40%。ChatGPT 的点击率大约比 Google 低 96%，而 Google 向网站输送的流量仍大约是 ChatGPT 的 190 倍。

为 AI 时代做优化，但不要放弃搜索。

8. AI 裁员与不断缩水的营销团队

科技行业存在一个平行的趋势：看似由 AI 驱动的裁员。其论调是，AI 让个人能做更多事、让公司能更精简地运营，于是为给工具让路而削减人手。搜索热度印证了这一点：“tech layoffs”每月有 20,000 次搜索，“ai layoffs”增长 17%，“ai job cuts”增长 82%，“ai taking jobs”增长 15%。

AI 究竟是不是真正的原因，是另一个问题。CMO Tim 一直主张，他并不认同“AI 裁员”这套说法，这些裁员中有很多是公司在过度招聘之后的重新评估，而 AI 只是一个顺手的借口。他公开阐述了这一观点：大公司在裁员并把锅甩给 AI，而往往只是勒紧腰带、配上一个更体面的说法。值得同时把这两种想法放在心里：裁员是真的，而给出的理由未必总是真的。

无论哪种情况，它对团队工作方式产生的下游影响都难以否认：更小、更精简的团队，资深人员重新回到一线做实操，每个人都得覆盖更多领域。但当每个团队都能使用同样的 AI 时，工具就不再是优势，差异来自使用工具的人的技能——那些人知道该问哪些问题、好的产出长什么样，以及机器何时会自信地犯错。

这也是这份清单其余部分重要的原因。GEO、智能体和氛围式构建，正是一个更小的团队用更少的人覆盖同样领域的实用方式。

9. 内容工程（Content engineering）

内容工程仍是一个初生的新兴岗位，搜索数据也与之吻合：“content engineering”每月仅有 250 次搜索，温和增长 8%。我仍然把它列了进来，因为整篇文章本身就是一个例子。

此刻，我正在把想法口述给 Agent A，这篇文章的所有数据和图片都由智能体 AI 生成。而越来越普遍地，Ahrefs 内容团队在博客上所做的一切都以这种方式得到增强。我们在更高的抽象层级上工作，以系统思维来思考，而不是陷进细节里亲手完成每一项任务。这种从“做这件事”到“设计做这件事的系统”的转变，正是内容工程真正的含义。

并非所有内容都能够或应该被工程化，个性、个人品牌、真正的思想领导力仍有一席之地。但工作中那些机械、乏味的部分——数据分析、SEO 技法、排版格式——完全可以用 AI 来自动化。

我愿意认为这篇文章就是它的有力佐证，更广泛的 Ahrefs 博客也是如此。若想要更完整的图景，Louise 撰写了内容工程究竟是什么，而我也记录了我如何用 Claude Code 做内容工程。