移动应用营销正经历重大变革，传统获客方式面临重塑。长期以来，用户获取依赖应用商店优化（ASO）和搜索引擎优化（SEO）这样的自然渠道与跨渠道、跨平台和跨设备的付费广告渠道的协同配合推动增长。然而，随着 ChatGPT、Gemini 和 Claude 等生成式 AI 的崛起，用户更倾向通过智能对话获取应用推荐，大型语言模型（LLM）正成为新兴的应用发现渠道。据 Gartner 预测，到2026年，传统搜索引擎使用量将减少25%，而自然流量预计到2028年将减少50%。
 
LLM 的吸引力在于它能够最大限度地帮助用户降低海量搜索获取信息带来的麻烦。例如，用户只需问一句“适合新手使用的健身应用有哪些？” LLM 即可即时响应、精准推荐并发送给用户直达链接。这一转变既为传统营销模式带来了挑战，也为用户获取带来了新的契机：ChatGPT 已贡献了可观的流量，而 Perplexity 和 Bing 聊天机器人等平台正探索 AI 原生广告。在 AI 的大趋势下，营销团队亟需重构策略体系来应对变革，并将重点放在推广可见性、创意策略以及推广表现评估机制这三大方面。

开启LLM广告之路

ChatGPT 在 2022年 推出后仅两个月就突破1亿用户，成为史上增长最快的消费类应用。随后微软、谷歌等巨头纷纷跟进，推出 AI 搜索产品。根据最近一项调查显示：80%搜索用户依赖AI摘要，40%直接采纳AI建议。根据 Sensor Tower 的报告显示，在搜索引擎中使用 ChatGPT 的用户比例从2024年4月的13%飙升至2025年4月的31%。这些数字表明，用户正越来越多地依赖 LLM 进行搜索和决策。

如果您的应用获得推荐，可以跟踪由此产生的流量。诸如 ChatGPT 等平台现在可以支持为外链添加 UTM 跟踪参数，使营销人员能够跟踪来自这些来源的流量和安装。许多品牌已经在其数据分析中看到了来自 AI 平台的可衡量的推荐流量。这也催生了一个新兴的概念——生成式引擎优化 (GEO)，即通过策略性优化，提升品牌网站和应用出现在 LLM 推荐中的几率。要在这个新的自然渠道中保持竞争力，移动营销人员应重点关注以下几点：

· 打造匹配自然语言提问的内容
· 理解LLM是如何挑选并组织推荐的
· 构建能够衡量 AI 驱动型交互的归因模型。

随着LLM推荐机制逐步成为一种主流渠道，谁能优先布局、积极优化，谁就更有可能在竞争中占据优势。

迄今为止，多个 LLM 平台正在吸引广告主的兴趣，其中一些已经在测试或推出原生广告格式。譬如，OpenAI 的 ChatGPT （8亿周活跃用户），预计未来一年内将正式推出对话式原生广告格式；Google 的 Gemini（4亿月活用户）已推出 SGE 原生广告；Anthropic 的 Claude（1600万月访问）获 Google 投资后商业化在即；百度文心一言（7860万月活用户）深耕中国市场对话广告；DeepSeek（9688万月活用户）作为开源 LLM ，未来极可能引入“赞助推荐”等变现功能；Perplexity（1亿+月查询）积极测试对话式广告格式；而 Meta AI正酝酿在其社交生态中整合广告变现。这场以对话式广告、精准推荐和AI原生格式为核心的营销变革，正在重塑流量分配格局，提前布局的广告主将赢得市场先机。

LLM广告的现状与未来展望

对话式AI平台正在逐步引入广告位，这些广告数量有限，但高度贴合上下文场景。部分广告形式已经上线，另一些还处于测试或早期投放阶段，具体进展因平台而异。根据已经上线和正在测试的情况，广告主可以预期将出现以下几种核心广告形态：

· 原生文本建议： 这些是在 AI 回复后出现的广告弹窗，格式类似于聊天界面中的自然后续问题。这类广告以提示语的形式出现，紧跟在 AI 的回答之后，外观上类似用户在聊天界面中提出的自然后续问题回复。以 Perplexity 为例，其目前正处于实验性推出阶段，包含受广告赞助的后续问题和相关的付费提问功能。这些广告单元通常出现在 “其他人还问到” 的相关问题部分，其中第一个后续问答可能就是广告。所有广告内容都会被明确标注为赞助内容，并且回答由 Perplexity 的 AI 生成，而非广告主撰写或修改。这种方法既能保持平台的基调和结构，又让品牌自然嵌入上下文，不影响用户体验。

· 赞助链接： 这些是视觉独特的广告单元，会显示在聊天界面中的 AI 回复下方。例如，在 Snapchat 的 My AI 中，系统会根据用户的提问触发相关的 “赞助结果”，并在视觉上清晰标注为广告。虽然这些广告本身并不是 AI 回答的一部分，但会嵌入到对话流程中，让人感到信息及时并且有用。

· 互动式产品展示： 这种形式以卡片方式呈现，包含图片、简短描述和可点击探索的交互内容，通常用于响应用户的查询。例如，Amazon 推出的 Rufus，就会在 AI 回答的下方直接显示这些卡片，展示具体的产品类别。虽然并非所有展示内容都属于广告，但这一格式天然适用于产品发现流程，尤其适合移动端使用，并具备未来商业化的潜力。

· AI 响应中的嵌入式广告： 一些平台和研究原型正在探索新型广告格式，它可以将赞助内容直接整合进 AI 生成的回复中。这类广告并非出现在回答之后 (如后续提示或赞助链接)，而是直接出现在 AI 助手的回答中。例如，AI 可能会回答：“您可以考虑采用产品 X，这是一个评分很高的产品[广告]。” 初步研究表明，这可能会影响用户对 AI 中立性的看法，因此明确标示赞助信息非常重要。

· 对话式广告展示： 这些是互动式广告单元，可以在广告本身内发起 AI 实时对话，通常以横幅广告中，或广告位形式呈现，无需依附于任何助手对话。与原生提示或赞助链接不同，对话式展示广告并不遵循 AI 生成的回复，而是独立运行的交互体验，嵌入在广告横幅或展示位中。它们会根据用户输入动态调整内容，引导用户探索产品或做出购买决策，而无需用户跳出广告界面。例如，床垫公司 Purple 就曾使用该形式，在广告内部提供互动式问答，帮助用户选择最适合自己的床垫。这种格式在移动端尤其有效，能够在关键时刻提供即时决策支持，与用户行为模式高度契合。

LLM 如何决定显示哪些广告？

LLM 平台无需使用设备标识符和行为数据进行定向，而是通过用户实时提问和和会话历史来确定广告的相关性。虽然不同平台处理广告定向的方式各异，但目前大多数基于 LLM 的广告投放可分为以下三类：

· 广泛投放广告 (Broad ads)： 此类广告会在大量不同主题的对话中展示，不依赖用户具体提问，通常用于品牌知名度曝光和识别度提升。示例：洗发水品牌的广告出现在与美发无关的对话场景中。

· 语境相关广告 (Contextual ads)： 这种广告与用户当前的提问直接相关。例如：当用户询问大溪地度假事宜时，AI 就会推荐航班优惠信息。

· 会话上下文广告 (Session-aware ads)： 这类广告基于当前聊天会话中的近期活动进行推荐。示例：用户在对话中多次询问理财话题后，AI 推荐一款记账应用。

这意味着，广告定位逻辑从传统的 “用户长期行为跟踪” 转向 “实时对话意图驱动”，聚焦于用户当下的需求表达。当然，各平台和地区在执行层面仍会有所不同，也会受到地区隐私法规与用户期待的影响。

如何提高应用在 LLM 的自然可见性

虽然基于 LLM 的广告形态仍在持续演进，但 AI 回答中的自然植入，已经悄然影响着用户发现应用的路径。以下是移动增长团队可以立即采取的几种关键策略，帮助提升在 AI 生成内容中的可见度：

· 优化面向用户的内容，贴合 LLM 提问逻辑

要提升被 AI 发现和推荐的几率，应用内容应尽量贴近用户自然的提问方式，同时与 AI 回答的语气风格保持一致。文案要以结构清晰、语言自然的方式传达产品价值，便于 LLM 准确地复述和推荐。

由于 AI 在生成内容时，常常会将应用原始素材与外部信息 (如评论、评测或编辑推荐) 混合引用，因此确保核心卖点清晰、一致且易于提取至关重要。团队可以借助 ChatGPT 或 Gemini 等工具，测试用户常见查询关键词下应用的呈现方式，并对比竞品表现，识别优化机会。

· 优化 LLM 的后端输入数据

LLM 会根据提示上下文提供个性化响应。同一应用，在不同的使用意图或用户熟悉程度下，推荐角度也可能不同。虽然营销人员无法直接控制 AI 的回答内容，但他们可以间接影响 LLM 所依赖的输入素材。

结构化资产——例如应用商店页面、元数据、功能列表和常见问题等——有助于 LLM 准确提取并复用真实产品信息。格式清晰、内容规范的资料更易被大语言模型引用，使您的应用在各类查询场景下稳定、准确地被推荐。

· 强化应用在各个来源的口碑

LLM 在生成推荐时，往往也会参考外部用户评价，包括应用商店评分、评论以及第三方推荐背书等。良好的评分、真实有用的反馈和可信的第三方引用都会影响您的应用是否被推荐，以及呈现时的语气与定位。因此，营销人员应将口碑管理作为 LLM 可见性优化的一部分，确保外部信息传递的产品优势与品牌自身内容形成统一。

· 跟踪 AI 带来的流量

如前所述，像 ChatGPT 这样的平台已经在外部跳转链接中附加了推荐标识符，例如 utm_source=chatgpt。营销人员应在分析工具中单独配置这类流量来源，便于监测 LLM 渠道带来的实际转化。

此外，还可以通过应用安装后调查问卷 (如 “您是通过哪种方式了解我们的？”) 补充识别未通过点击路径产生的影响，并将 AI 平台设为可选答案项，从而捕捉 AI 引导用户决策的间接影响力。

· 根据模型更新调整内容策略

LLM 模型本身处于不断更新迭代中，不同版本可能会以不同方式呈现您的应用。因此，建议将提示测试作为持续的内容策略输入，定期刷新查询词，并根据实际展现方式，灵活优化应用描述、优点及结构化字段。

· 与现有的发现渠道协同推进

提升 LLM 可见性应与现有的获客手段形成协同，协调 SEO、ASO 和 CRM 的各项工作，确保内容在不同触点保持一致性，无论这些信息是被整合到 AI 答案中，在应用商店中展示，还是用于生命周期营销。跨渠道统一的内容输出不仅增强品牌可信度，也有助于在用户心中建立信任。

展望未来

LLM正迅速成为用户探索和评估移动应用的核心入口之一。随着原生广告格式在 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 等平台上陆续推出，品牌将迎来一波全新的高意图用户交互机会。

想要在竞争中脱颖而出，移动营销团队必须关注产品在 AI 语境下的 “解读方式” ——打造结构化、实用、易被理解的内容。率先行动的广告主，通过调整创意、优化定位策略，并为 “低频但高影响” 的广告位做好准备，将在这个新渠道生态中占据先机。

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