高价值受众正以更快速度接纳人工智能，这使得搜索行为愈发碎片化，也在用户点击前就重塑了其决策路径。
所有人都在热议 AI 搜索，仿佛它已然普及 —— 仿佛我们已集体迈入新时代，用户行为全面转向，信息获取方式对每个人而言都已改变。但现实远非如此简单。
尽管 AI 搜索发展迅猛，其普及却并不均衡。这一差距正由一个搜索领域中我们甚少探讨的因素不断拉大：家庭收入。
我的机构自 2025 年初便开始追踪用户搜索行为。在最新一轮调研中，我们新增了一个分析维度：家庭收入。
调研结果呈现出清晰且显著的分化。整体来看，约 27% 的人表示会经常使用 ChatGPT。但按收入分层后，数据差异极为突出：
年收入 2.5 万至 3 万英镑家庭：使用率约 18%
年收入 5 万至 6 万英镑家庭：使用率约 30%（2024 财年英国平均家庭收入处于这一区间）
年收入 7 万至 8 万英镑家庭：使用率约 49%
年收入 10 万英镑以上家庭：使用率约 48%–58%
换言之，高收入家庭使用生成式 AI 工具的概率是普通群体的两倍以上。
这并非微小的差异，它颠覆了搜索策略制定中一个核心假设：AI 普及速度对所有人都是一致的。
我们正见证一种新型数字不平等的出现，它体现在人们获取信息、做出决策的方式上。这种分化并非孤立存在。
英国公益组织 FutureDotNow 发现，该国 52% 的劳动适龄成年人无法完成工作所需的全部基础数字技能任务。AI 普及的差异，正叠加在已有的数字技能鸿沟之上，而这一鸿沟本就决定了谁能从容地获取、甄别并依据信息采取行动。
AI 普及不仅关乎能否接触到工具，更受用户行为影响，具体分为三点：
可及性
能力
信心
从事数字化、企业管理或知识型工作的人，更易被鼓励甚至被要求使用 AI，AI 也会自然融入其工作流程。我们的数据也印证了这一点：信息技术、商业等行业始终领跑 AI 普及，足见职场场景的接触会加速用户行为转变。而未身处这类环境的人，对 AI 的认知可能仅停留在新闻头条、媒体报道或他人转述，这让二者的起点截然不同。
对高频使用 AI 的人而言，提示词撰写已成为本能，他们懂得优化指令、质疑输出结果、基于 AI 内容进一步拓展。而对另一部分人来说，首次与 AI 交互会感到陌生甚至畏惧。缺乏指导的情况下，很多人根本不会尝试使用。
这一点尤为值得关注。用户的信任度不仅因平台而异，还受思维模式影响。在我们的调研中，Perplexity 等平台的信任度评分颇高，但受众仍相对小众。
这引出一个关键问题：率先使用这些工具的用户，是否也是最擅长甄别、验证 AI 输出内容的群体？答案大概率是肯定的。这也印证了一个核心观点：AI 普及不仅是技术普及曲线，更是人的行为转变曲线。
随着 AI 深度融入搜索与决策环节，AI 素养可能成为数字鸿沟的新一层壁垒，进一步放大原本就具备数字自信人群的优势。
不同受众正形成截然不同的使用习惯：
优先使用 AI 的用户：委托 AI 完成任务、总结信息、筛选备选方案
辅助使用 AI 的用户：跨平台交叉验证信息
回避使用 AI 的用户：依赖谷歌、零售商平台和社群获取信息
这些行为并非固定不变。同一个人可能用 AI 草拟法律函件，却在调研产品时转而使用谷歌。习惯的养成需要时间，当下用户仍处于尝试阶段，这意味着：搜索并非从单一模式转向另一种模式，而是分化为多种形态。
这种碎片化不只是行为转变，更会直接影响商业决策。若默认目标受众与早期使用者行为一致，很可能制定出错误的战略。过度投入 AI 优化，会错失传统搜索用户；过度侧重谷歌优化，又会忽略 AI 驱动型用户；忽视用户信心差异，还会损耗品牌信任。
这种分化也蕴藏着实际利好。最快接纳 AI 的受众，往往是众多品牌看重的群体：决策者、专业人士、高收入消费者。
我们的数据显示，这类用户大多属于我们定义的 “数字探索者”，即早期使用者，他们已将部分决策环节交由 AI 完成：
通过 AI 对比选项
让 AI 总结信息
在访问网站前就完成备选方案筛选
行为只是表层，其底层是用户的信心，这决定了他们对 AI 的依赖程度。从这一维度分析用户行为，会呈现出三种清晰模式：
高信心用户：可放心将任务委托给 AI
中信心用户：倾向跨平台交叉核对信息
低信心用户：依赖熟悉的平台环境
不同模式对应着不同的行为、决策路径、预期，以及核心的内容需求。
高价值、优先使用 AI 的用户会更早将决策环节交给 AI，因此营销目标已转变为：在用户点击前，就让 AI 工具理解、曝光并推荐你的品牌。
年龄或收入能界定受众身份，却无法解释其决策逻辑。想要精准布局，需跳出表层分层，结合定量与定性研究，深入分析用户的信息获取行为。
定量数据能呈现规模化规律：
用户使用哪些平台
使用频率
对应受众群体
定性研究则能揭示背后原因：
用户信任哪些渠道
在哪些场景更有信心
什么因素促使他们切换平台
用户不会只忠于一种搜索方式，而是会根据任务调整行为。同一个人可能在同一次决策中，先用 AI 总结选项，再用谷歌核实细节，最后去抖音或 Reddit 查看真实场景参考。
受众分层需贯穿用户全旅程：AI 在哪些环节发挥作用？用户在何处寻求安心感？哪里需要真实的人力佐证？
同一个人可能在决策初期优先使用 AI，却在最终抉择时回避 AI。若不理解这些转变，制定的策略可能只适用于决策旅程的某一阶段，品牌也会因此失去相关性。
明确受众行为后，下一步便是制定贴合行为的策略。
我们的调研显示，51% 的用户会通过社交媒体获取图文、视频等偏好形式的信息，40% 的用户看重来自真实人群的内容。这说明用户偏好的信息体验是：可视化、易理解的形式，搭配人文视角与现实场景参考。
AI 是获取答案的工具，而社交平台仍是获取真实人文语境的阵地。抖音、Instagram 等平台是搜索旅程的关键环节，尤其在探索初期。同时，用户用 AI 总结简化信息，却仍依赖传统搜索引擎验证细节、获取详实内容。
同时进行SEO和GEO优化，在关键节点，以合适的内容、形式与口吻触达用户，至关重要。
如今用户的搜索需求更具体、更口语化、也更复杂，AI 搜索环境下尤为明显。因此，内容需结构化回应真实且细致的问题，让人类与算法都能清晰解读。内容表达模糊，就可能完全无法被 AI 检索曝光。
AI 并未消除用户对安心感的需求。人们或许会用 AI 快速筛选选项，但仍会寻找能坚定决策的信号，包括：
用户评价
专业权威度
现实场景验证
品牌可信度
AI 生成的评价总结、推荐内容已体现出这一趋势。效率或许能让你入选备选清单，但信任才能让用户最终选择你。
AI 会不断迭代，平台会持续更迭，但决定性因素并非技术，而是人的使用方式。
搜索的未来将由人类行为定义。想要制胜，不能只针对平台优化，更要理解平台背后的用户：他们的思考方式、搜索逻辑与决策路径。
