AI 把流量这块地，重新犁了一遍

前段时间整理素材，我被一个数字钉住了。

60%。

今年二月底，LinkedIn 公布了一组数据：不带品牌词、纯做认知的那部分 B2B 流量，最多的时候，跌了六成。

有意思的是，排名没掉。

排名稳稳的，流量没了。

流量去哪了？被 AI 的回答拦下了。用户搜完，AI 把答案直接说完了，没人再点那个蓝色链接。

这还只是开始。你顺着往下看，广告、模型、智能体、法规，一层一层，全在重新犁。我把这几个月攒下的见闻，从头给你捋一遍。

一、先说流量：排名还在，点击没了

LinkedIn 自己先认了账。公司放弃传统 SEO 指标，改看另一套东西：你的品牌在 AI 回答里被提及了几次、被引用了几次、有没有存在感。为此还专门组了个跨部门小组，摸索生成式引擎环境下的优化方法。

从「抢排名」到「抢引用」，这是发现逻辑的地基变了。

有个研究把这个变化量化了。有人分析了 76,000 家网站：ChatGPT 每天处理的提问以十亿计，分量不小，但它带给网站的引流，跟 Google 完全不在一个量级。

为什么？商业模式不一样。

Google 像商场，把人领进门，再让人逛出去，逛出去才有生意。ChatGPT 像一个什么都能替你办完的管家，事在屋里办完了，门都不用出。

管家越好用，出门的人越少。网站老板的流量，就是这么没的。

那怎么让 AI 看见你？微软广告团队出了一份指南，把 AI 搜索挑品牌的过程拆成三步：先靠模型训练时吃过的数据打底，再用实时检索的网页内容校准，最后靠第一方结构化数据做精准修正。过去拼关键词匹配，现在拼的是实体清不清楚、上下文相不相关、信号够不够结构化。Bing、Edge、Copilot 这些入口，逻辑都一样。

Google 这边也在动。AI Overviews 和 AI Mode 里，链接要加悬停弹窗，带摘要、带图，让用户更容易点回网页。

为什么突然对链接上心？因为出版商天天骂 AI 摘要抢饭碗，英国和欧盟的监管也在盯着。Google 想做一个开关，让出版商单独退出 AI 摘要、又不伤传统搜索的可见度。高级工程师直言：难，工程量很大。一边谈内容授权，一边挨监管的问，这个平衡，Google 还在找。

流量时代拼排名，AI 时代拼被引用。

二、广告：有人往里挤，有人往外撤

先看往里挤的。

Google 的 AI Mode，日活已经超过 7500 万。Google 把购物广告直接塞进了对话里：用户聊着聊着产品，商品就出现在 AI 的回答中间。而且对话越长，意图信号越丰富，广告打得越准。后面还连着一整套：Gemini 驱动的广告工具、Universal Commerce Protocol 的站内结算，一路往代理式商务推。

用户把「搜什么」聊成「聊什么」，Google 就把广告搬进对话里。等于把搜索变现的规则，重写了一遍。

再看 OpenAI。它的商业化负责人公开描绘过这样的未来：企业对 ChatGPT 说一句话，讲清业务目标，它自己去建投放、测出价、分预算、调策略。先在美国的免费和入门档用户里试。中小老板不用养投放团队，也不用养代理商。

广告公司的人听完，心里凉了半截。AI 能替代投放执行，可它拿得下战略判断和文化嗅觉吗？不少从业者打了个问号。

也有反着来的。Perplexity 宣布逐步撤掉广告，改靠订阅和企业客户。理由就一条：往聊天回答里插广告，用户会怀疑你的回答不干净。高管说，广告以后也许会回来，但眼下，先用生意人的钱养活自己。

同一个路口，有人加广告，有人撤广告。赌的是同一件事：用户信不信你。

三、引擎：能力在涨，价格不涨

地基下面还有一层，模型。这一层在打价格战。

阿里的 Qwen 3.5，开源权重、Apache 2.0 协议，稀疏 MoE 架构，100 万 token 上下文，支持 201 种语言，解码速度比上一代快 19 倍，token 定价还更低。性能，号称对齐美国一线闭源模型。开源模型贴着闭源打，闭源厂商用价格挖的护城河，眼看着在被填平。

Google 的 Gemini 3.1 Pro，ARC-AGI-2 上推理性能比上一代翻倍还多，写代码、多模态、科学基准全在往前拱，企业伙伴反馈可靠性也上来了。最关键的一条：价格不动。能力翻倍，价格不变，等于推理能力打了五折。模型走 Vertex AI 和 Gemini API 发布，瞄准的是做智能体和企业应用的开发者。

Anthropic 把 Claude Sonnet 4.6 设成新的默认模型。写代码、长上下文推理、像人一样操作软件界面的本事都变强了，一些真实办公任务上，它甚至赢过了自家旗舰 Opus 4.6。便宜型号打赢旗舰，这在以前不太敢想。

再给你算笔账。两年前，Anthropic 年付百万美元以上的客户，十几家。现在，五百多家。两年，四十多倍。

能力在涨，价格不涨。这一仗，打的是成本线。

四、智能体：AI 开始自己动手

再往下，是今年最热闹的一层：智能体。

xAI 放出了 Grok 4.2 公测。架构是四个专用智能体：分工、辩论、合成，最后才把答案递给你。幻觉率比上一代降了 65%，而且按周迭代，用户反馈直接进下一个版本。在大规模消费级产品里用原生多智能体架构，这是头一批。

OpenAI 更直接，挖来了 OpenClaw 的创始人 Peter Steinberger，牵头做个人 AI 智能体。OpenClaw 会转成由 OpenAI 支持的开源项目，社区治理还在。意图很清楚：AI 的下一站，不只是回答问题，是替你把活干了。

电商也在动。Google 和东南亚的 Sea 牵手，要在 Shopee 里试一个代理式购物原型，还把 AI 铺进 Garena 的游戏研发。这个占着东南亚电商大份额的场子里，买东西这件事，正从「人问 AI」往「AI 帮人买」挪。

学术圈也在往前跑。加州大学圣巴巴拉分校搞了个 Group-Evolving Agents 框架，一群智能体共享经验、一起进化，在编程和软件工程基准上追平甚至超过人类设计的框架，推理成本还不涨。成果还能迁移到不同的底层模型上，企业用起来灵活。

硬件上，苹果在憋一组设备：AI 智能眼镜，目标 2027 年；一个 AirTag 大小、摄像头常年开机的吊坠；再加上带摄像头的升级款 AirPods。都不带显示屏，算力主要靠 iPhone，本质是给 Siri 装上眼睛，读懂你周围的场景，然后触发该做的事。对标的就是 Meta 的眼镜生态。

热闹归热闹，UC Berkeley 的研究者先泼了盆冷水。他们发了 67 页的智能体风险管理标准，把 NIST 的 AI 风险管理框架扩展到一类新风险上：奖励黑客、欺骗性对齐、连锁入侵、自我复制。理由很简单：智能体已经在广告和企业平台上不怎么受人监督地干活了，治理思路还停留在「管好一个模型」，不够用。

智能体，不会再事事等你点头。

五、人的活法，也在换

IBM 宣布，今年要把入门级招聘扩到三倍。没错，反着来的。它把初级岗位重新设计：少写重复代码，多跑客户、做产品，重复的部分交给 AI。高管算的账很清楚：招便宜的年轻人再培养，比溢价挖中级人才划算。调研里，不少金融服务业的 CEO 也预计，AI 投入会让人头不减反增。

人才管道也在长。一所叫 Curious Refuge 的线上 AI 电影学校，已经教了 170 个国家的 1 万多名学生，去年被 AI 娱乐工作室 Promise 收购，成了好莱坞生成时代的人才蓄水池。有人怕被抢饭碗，有人看到的是新的创作岗位。学费和技术门槛都在往下掉，我押后者。

工具也长到手上去了。WordPress 把 AI 助手直接做进站点编辑器：改文字、生图、建页面、调布局，动嘴就行，生图用的是 Google 的 Nano Banana 模型。Figma 打通了从 Claude Code 到设计画布的路：生产环境里的界面，直接变成可编辑的 Figma 稿件，设计和开发两头来回跑。Google 还把 Lyria 3 音乐生成放进了 Gemini 应用：30 秒一首歌，封面图自动配，18 岁以上全球可用，主打原创表达，不做模仿某位歌手的事。

门槛塌了。会提要求的人，值钱了。

六、规矩，追不上了

先说一件怪事。微软安全团队发现一种新攻击：伪造的「用 AI 总结」链接里，藏着看不见的指令，能改掉聊天机器人的记忆，让它以后悄悄替某些话头说好话。金融、医疗、法律、SaaS 领域，30 多个组织被观察到在试这类招。微软管这叫「记忆投毒」，Copilot 已经上了缓解措施，但检测要靠扫可疑的 prompt 模式，成本不低。

回答会被收买，推荐就不再干净。这件事对营销行业的含义，你品品。

监管那边，乱成一团。加州总检察长 Rob Bonta 一边给 xAI 发停止函，追究 Grok 生成未经同意的露骨图像，一边搭州级 AI 监管班子。联邦层面推不动，州先上。

英国在推 16 岁以下社交媒体禁令，还要堵一个口子：一对一的 AI 聊天，现在能逃出现行安全法，要把它圈进来，配套还有儿童死亡调查中的数据保全令。欧洲更多国家不等了：西班牙、爱尔兰、法国、希腊、丹麦、斯洛文尼亚、捷克，各自查平台、查 AI 色情内容，有的直接推青少年禁令。对欧盟层面数字服务法的执行速度，大家没耐心了。华盛顿放话要贸易报复，两边顶起来了。

更微妙的是另一条消息：据报道，白宫在向犹他州施压，想让一部州级 AI 透明法案死掉。那部法案要求前沿 AI 公司公开安全与儿童保护计划，还保护吹哨人。连共和党自己人州里的法案都拦，州和联邦的架，怕是要打上一阵。

学界也尴尬。有研究评估 AI 的健康建议和心理咨询，论文还没刊出，被测的模型已经升级换代了。同行评审的速度，追不上发布会的速度。独立评估越来越重要，也越来越难做。

模型按周更新，制度按年开会。差的这一截，全靠风险填。

七、另一张桌子：好莱坞、中国和印度

字节的 Seedance 2.0 视频模型，一句 prompt 就能生成逼真片段，逼真到能认出明星和版权角色。星战、漫威的角色，没授权就被「演」了。迪士尼和派拉蒙的律师函直接寄到，好莱坞的工会和行业组织跟着一起上。字节说会加强防护，细节没给。

真正让好莱坞睡不着的，是另一件事：中国开源模型正在全球吃使用份额，便宜、快、上手门槛低。谁的工具变成行业默认，未来的版权规则，就很可能按谁的逻辑写。

国内市场上，字节发了豆包 2.0，主打智能体时代：接复杂多步任务，不只是问答，pro 版号称对齐美国顶级模型的推理和任务执行，成本砍了一大截。豆包每周 1.55 亿活跃用户，坐在国内聊天机器人的头把交椅上，身后是 DeepSeek 和 Qwen 的贴身追击。

新德里办了五天的 AI 峰会，自称全球南方的第一次。印度想当桥梁，一头连着先进经济体，一头连着发展中国家，中间铺着它那套身份系统和支付系统的数字公共设施。没谈出强制协议，但治理、安全、就业、国防全聊了一遍。AI 的地缘分量，肉眼可见地在加码。

回到那个 60%

回到开头那个数字。

掉掉的流量，没有消失。它们只是不再经过「点一下」那个路口，变成了 AI 回答里的一次提及、一句引用、一个悬停弹窗里的落点。

路口挪了，人还在路上。

旧地图上没画的路，不等于路没了。是你得换一张地图。

愿你手里那张新地图，画得比同行早一点。