AI 垃圾内容、原创专业知识与商业信任

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最后更新于 2026年7月23日 10:06

Google 表示，传统链接不会消失，因为除了 AI 摘要之外，人们仍然需要专家观点、原创报道和有价值的视角。TikTok 正在测试抑制 AI 生成垃圾内容的系统，LinkedIn 上的机器生成帖子不断增加，而一项新审计显示，70% 的头部零售商尚未为智能体电商做好准备。随着内容和商业流程越来越容易自动化，原创专业知识与可靠的产品数据正成为稀缺的增长资产。

Beecommercer 每日快报

日期：2026 年 7 月 23 日，星期四

内容由以下网站提供：beecommercer.com

今天的主题很明确：AI 可以降低几乎所有营销内容的生产成本，但无法让每一份内容都值得被看见。

搜索引擎、职业社交网络、社交平台和商业智能体都在学习过滤不断增加的合成内容。与此同时，零售商也在发现：能否被 AI 购物智能体看见，越来越不取决于发布多少页面，而取决于能否提供完整、准确且实时更新的产品信息。

对电商和营销运营团队来说，竞争优势正从产量转向信息质量。最终胜出的品牌，既能给消费者一个值得关注的理由，也能向机器提供足够可信的数据，使其能够采取行动。

下面进入今天的内容。

今日头条

内容洪流让原创专业知识更具价值

Google 搜索副总裁 Liz Reid 向 Tech Brew 表示，随着搜索越来越由 AI 驱动，用户熟悉的链接列表预计不会消失。她认为，用户并不想在 AI 与开放网络之间二选一。AI 可以帮助人们开始一项任务，但当用户需要深入理解某个主题或做出决定时，仍会寻找专业知识、观点、审美判断、视频、Newsletter、播客和深度报道。

这一差异十分重要，因为它改变了品牌内容的价值。只是在重复常识的通用文章，很容易被 AI 系统压缩成几句话；真正有用的专家解释、原创数据集、产品演示、客户案例或鲜明观点，才能让用户有理由继续阅读 AI 摘要之外的内容。

Reid 还表示，Google 的 AI 搜索体验会调用其底层排名系统，以呈现质量更高的来源。这并不保证发布者还能获得与过去相同的引荐流量，但至少说明，可信度、相关性和实用性这些传统基础，仍在为新的搜索界面提供信号。

TikTok 从社交平台的角度得出了类似结论。该公司表示，正在测试更完善的系统，以识别专门发布 AI 生成垃圾内容的账号，因为这类内容可能挤压原创创作者的曝光。TikTok 还计划推出应用内教育中心，帮助用户识别 AI 生成媒体，并更负责任地使用 AI 工具。

其中更重要的并不是某一项具体的审核功能，而是它释放的战略信号：一个多年来不断降低内容创作门槛的平台，如今开始投入资源区分有价值的创作与自动化噪音。如果低质量合成内容损害互动、信任或广告效果，平台就有直接的商业动机减少其分发。

EMARKETER 对 LinkedIn 的分析也呈现了同样的矛盾。EMARKETER 引用的 Pangram 分析显示，LinkedIn 占其识别出的 AI 生成社交内容的 62%，尽管 LinkedIn 只占全部分析材料的大约三分之一。在 LinkedIn、Medium、Reddit、Substack 和 X 上，13.8% 的帖子被判定为完全由 AI 生成；在超过 250 词的长帖中，这一比例升至 25.7%。

然而，LinkedIn 的价值恰恰在于它仍能传播真实的专业经验。EMARKETER 指出，该平台也是 AI 搜索系统的重要信息来源。因此，管理层的原创观点、专有研究、客户证据和行业分析，既能帮助人们发现品牌，也能提高品牌在 AI 答案中的可见度。

这形成了一条简单却要求很高的内容标准。AI 可以协助研究、搭建结构、编辑和改编，但品牌仍必须提供无法从现有公开内容的平均值中生成的部分：经验、证据、判断，以及具有辨识度的声音。

运营要点：把 AI 当作生产助手，而不是品牌专业知识的来源。减少内容数量，把资源集中在更强的输入上，例如第一方数据、客户案例、产品测试、管理层观点和具体的运营经验。审视每篇文章或帖子时，不要只问“AI 能不能写”，更要问“我们加入了哪些 AI 摘要无法替代的内容”。

关键转变

智能体电商奖励的是产品数据，而不是内容数量

Search Engine Journal 报道的一项审计显示，许多大型零售商尚未准备好应对新的商业旅程：AI 智能体可以发现、比较，甚至直接购买商品，而不再把购物者送入传统的网站转化漏斗。

该审计检查了 29 家零售商的 207 个高流量商品详情页 URL，并依据 Google Universal Commerce Protocol 构建的就绪度框架，对其中 141 个可读取页面进行了评估。多数页面都包含价格、库存状态、品牌和 SKU 等基础商品 Schema；更明显的缺口，出现在智能体需要据此放心完成交易的字段上。

审计显示，只有 18% 的页面包含价格有效期，13% 提供配送时间信息，11% 提供机器可读的退货期限。70% 的页面同时缺少这三个字段，65% 没有提供 GTIN，导致智能体更难识别和比较不同零售商销售的同一商品。

文章还发现，部分商品页面因反机器人保护返回访问错误而无法读取。这可能是零售商有意防范抓取，但也可能同时阻挡合法的商业智能体。企业需要决定的已不只是“是否允许机器人”，而是哪些智能体可以访问、可以读取哪些数据，以及零售商能否持续可靠地同步这些数据。

这与传统内容 SEO 是不同的运营能力。分类页即使排名很好，也可能对智能体交易几乎没有帮助。商业智能体依赖商品 Feed、商品级 Schema、库存系统、配送数据、退货政策和稳定的商品标识。真正的挑战不是增加文案，而是打通 ERP、PIM、电商平台和商家 Feed，让统一且真实的商品信息抵达每一个渠道。

运营要点：在启动全站智能体电商项目之前，先审计一小批高收入商品。确认价格有效期、配送时间、退货期限、GTIN、库存状态和评价同时存在于商品 Feed 与页面 Schema 中；然后测试当价格、库存或履约条件变化时，这些字段能否继续保持最新。

运营层

亚马逊生鲜业务说明：电商正在成为日常习惯，而非偶发事件

EMARKETER 报道，在受访的美国数字消费者中，51% 在过去 30 天内曾通过 Amazon、Amazon Fresh 或 Whole Foods 购买食品或饮料。这意味着亚马逊生鲜购物已成为主流线上行为，而不再只是偶尔尝试。

这并不意味着实体杂货零售已经被取代。EMARKETER 指出，大约 87% 的杂货采购仍在线下门店完成，而亚马逊的实体生鲜网络规模也远小于主要连锁超市。

更值得关注的是，亚马逊正在进入消费者的日常补货流程。购物者可能仍会去超市完成每周的大宗采购，同时通过亚马逊补充包装食品、饮料、家居必需品、临时遗漏的商品，或购买通过零售媒体发现的新产品。

对消费品牌而言，这会改变平台经营策略。亚马逊不再只是高考虑度商品的搜索与转化渠道，也越来越多地参与高频消费品类。在这些品类中，库存、价格、评价、配送速度、Subscribe & Save 和广告位都会影响复购行为。

MarketScale 对 2026 年 7 月市场预测的摘要估计，全球电商规模可能从 2025 年约 7.65 万亿美元增长到 2035 年的 19.83 万亿美元。与所有长期预测一样，具体数字存在不确定性，但运营方向很清晰：移动电商、数字支付、AI 辅助商品运营、跨境履约和 DTC 模式，将给店面背后的系统带来更大压力。

对 B2B 卖家而言，这种压力会体现在客户专属定价、采购审批、合同条款、税务处理、库存状态、技术文档和重复订购等方面。增长不会只来自增加一个在线结账入口，而来自在保留企业客户所需控制机制的同时，让复杂采购变得更容易。

运营要点：衡量电商是否正在成为客户的重复性运营习惯。跟踪复购频率、各品类的平台份额、订阅采用率、缺货、配送可靠性，以及扣除履约成本后的贡献利润。目标不只是赢得第一笔数字订单，而是成为客户最容易完成下一笔订单的渠道。

社交、广告与信任领域的 3 个变化

1. TikTok 正把创作者权限、赛事观看与优质广告库存连接起来

NBA 与 WNBA 扩大了和 TikTok 的合作。这项多年协议把重大赛事的创作者现场权限、通过 TikTok GamePlan 发现直播比赛，以及通过 Pulse Premiere 提供优质广告库存结合在一起。

获得认证的 TikTok 创作者将可以围绕联盟的重要时刻制作内容，精彩片段也能引导观众找到观看比赛的方式。对广告主而言，这在短视频发现、创作者叙事、联盟官方内容和大屏观看之间形成了一条闭环。

这条经验并不限于体育行业。创作者内容如果只是孤立地放在客户旅程旁边，作为单独的认知策略，往往无法发挥最大价值。它应当帮助用户发现活动或商品、理解其重要性，并在不中断体验的情况下进入下一步。

2. AI 可以生产更多广告，但救不了薄弱的创意

JumpFly 指出，创意会影响社交广告活动的每一个阶段：用户是否停止滑动、是否理解信息、是否访问网站，以及最终是否转化。这些互动也会向平台提供信号，进一步影响广告投放和优化。

这纠正了当前关于 AI 创意的一种常见叙事。生成式工具可以制作更多开场钩子、图片、视频和版本，但数量增加无法弥补薄弱的价值主张或缺乏差异化的视觉体系。广告活动仍需要清晰的产品事实、与受众相关的创意方向，以及足够多但不破坏品牌一致性的测试变量。

因此，创意测试应从不同的战略假设开始，而不是只增加表面上的版本数量。测试不同的客户问题、演示方式、证据点、内容形式和优惠，然后再用 AI 加速这些战略方向中的生产。

3. 诈骗广告正在把平台信任变成法律问题

Consumer Federation of America 正在对 Meta 提起诉讼，指控 Meta 一边从欺诈广告中获利，一边在诈骗风险问题上误导 Facebook 和 Instagram 用户。

Meta 主张，包括 Section 230 在内的平台法律保护可以支持法院驳回该案。消费者组织则反驳称，诉讼针对的是 Meta 自身关于平台安全的声明，而不只是第三方广告主发布的内容。

案件可能需要很长时间才能得出结果，但它凸显了自动化广告中不断加剧的矛盾。平台希望降低广告购买门槛并扩大广告主数量，而用户和正规企业则期待平台更有效地控制品牌冒充、虚假优惠和欺诈店铺。

运营要点：品牌安全不仅关乎广告出现在哪里，也关乎客户能否分辨官方卖家与冒充者、可疑广告能否被迅速举报，以及品牌是否持续监控主要平台上的诈骗页面、盗用创意和误导性促销。

今日收束

没有信任的可见度，只是更多曝光

今天的新闻共同指向一个更大的变化。Google 表示，人们仍然需要链接，因为他们希望接触真实的人类专业知识；TikTok 表示，AI 垃圾内容可能挤压原创创作者；LinkedIn 的合成内容浪潮正在提升可识别的专业见解的价值；商业智能体则表明，如果商品数据不完整，即使强势品牌也可能变得不可见。

这意味着，AI 可见度不能只用一个分数来管理。品牌可能频繁出现在生成式答案中，却没有获得高质量访问、品牌搜索需求、辅助转化或购买。排名、点击率和自然搜索会话等传统 SEO 指标仍然重要，但 AI Overviews 和零点击行为会改变这些指标的含义。

Forbes Agency Council 最近的一篇文章指出，在 AI Overview 时代，营销人员需要重新理解熟悉的 SEO 指标。正确做法不是抛弃这些指标，而是将其与更有力的证据结合，例如品牌搜索增长、引用质量、高质量流量、转化和收入。

ADWEEK 的赞助内容将 AI 可见度描述为一场对话，而不是对某个排名链接的简单争夺。在这种模式下，被纳入答案固然重要，但只有当模型准确呈现品牌、用户也能验证答案时，这种纳入才真正有价值。

如今稀缺的已经不是内容。互联网上的内容远超任何个人的处理能力，而生成式工具几乎可以无限扩大内容供给。

新的稀缺资源，是可靠的差异：值得引用的信息源、值得关注的创作者、值得信任的商品 Feed，以及值得选择的品牌。

对电商和营销运营团队来说，支撑这种差异的运营系统包括原创专业知识、平台原生创意、商品数据治理、透明的客户政策，以及与业务结果挂钩的衡量体系。

AI 可以让组织行动得更快，但无法替组织决定它应当因何而被记住。

Beecommercer 团队

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