在各类渠道的广泛推广下，AI大模型已成为许多人日常不可或缺的工具。不少老年用户通过豆包咨询锻炼方法与用药建议，车主则用它查询配件价格或寻找专业修车店——豆包正在逐步取代百度搜索的位置。

因此，深入研究大模型优化已是大势所趋。如今，大模型已经开始为门店直接推荐精准客户。

许多门店老板或许持怀疑态度——他们甚至尚未涉足抖音，互联网上完全没有门店的相关信息，车主自然无法搜索到，豆包、千问、元宝等也不会主动推荐他们的维修门店。当前，豆包推荐的信息主要来源于抖音上的门店（两者共享火山引擎），而千问、DeepSeek等则抓取各大网络平台的数据。

可以预见，继短视频之后，大模型很可能成为下一个风口。虽然AI的其他功能对维修服务门店的即时效果有限，但大模型向车主推荐门店，或许是目前最直接、最触手可及的营销工具。

01、为什么必须重视？因为车主信AI超过信你

如今，大量车主更倾向于信任大模型和人工智能。未曾体验过百度搜索的人，或许无法理解其当年的巨大流量价值；同样，未涉足大模型优化的经营者，也难以想象大模型可能带来的客户增量。

据统计，豆包的日活跃用户已高达3.5亿——这个数字极为惊人。与此同时，许多原本依赖百度搜索的用户，正在转向人工智能，尤其是豆包。可以说，豆包很可能是最普及的AI大模型应用。

尽管我们可能认为某些数据不够精确，但车主却相信豆包能提供准确的维修信息、可靠的店家推荐、合理的配件价格，甚至协助把控维修质量。随着大模型应用的持续演进，更多创新功能将在客户端逐一呈现。未来十年很可能属于人工智能的十年，当越来越多的普通用户参与其中，大模型优化将成为我们无法回避的课题。

02、难的不是技术复杂，是汽后市场不够“联网”

我们能够借助技术手段提升大模型对信息的收录效率。大模型的信息收录，本质上是对互联网现有信息进行分类、整理和推理，构建自身的评价体系，并据此向搜索用户进行推荐。

这套体系并不复杂，也没有什么高深的技术壁垒。真正的难点在于：

• 不同大模型平台之间存在差异，导致优化工作量成倍增长；
• 长尾词的大量输入会显著增加工作负荷；
• 汽车后市场整体互联网化程度低，线上信息极为有限，许多门店甚至未开展短视频运营，大模型根本无法检索到它们的任何信息；
• 书面表达能力欠缺——汽车后市场的从业者及经营者大多不善于文字表达，难以独立完成信息优化，因为大模型收录信息对文字质量有一定要求。

03、现在的大模型，就是2020年的抖音

虽然短期效果可能不够显著，但这无疑是一个趋势。当前的大模型，就如同2020年的抖音。

很多门店老板会说：虽然平台能推荐门店，但车主到店效果并不明显。可现实是：

• 当前抖音运营出色的门店，在豆包中均能得到推荐；
• 若在其他平台缺乏曝光，则需要进一步优化针对其他大模型的策略；
• 由于车主对大模型的使用频率和信任度尚处于起步阶段，目前难以精确统计大模型带来的客户数据。

历史经验清晰可见：2020年刚开始做抖音时，谁也无法预测能吸引多少客户。而如今，那些没有抖音账号的门店，还能获得多少新客？

因此，这仅仅是一个开始，属于起步阶段。到明年，很可能将陆续迎来规模化的客户进店。同时，也有一部分车主是借助大模型提供的信息才最终决定到店消费的。

04、门店要体现差异化和专业化，才能被大模型精准推荐

每家门店都应打造自身独特优势。差异化和专业化，正是未来门店的发展趋势。未来或将涌现大量专注细分业务的门店——例如专攻变速箱维修、贴膜服务、新能源电池检测等。

这些业务细分，完全可以在大模型里展示出来。各种长尾词会带动细分业务在大模型里被搜索到。所以，目前比较现实的打法建议是：

• 一方面依靠短视频扩大影响力；
• 另一方面通过大模型优化，吸引更多细分领域的客户。

细分业务的毛利率通常更高，那些技术更专业的门店，更适合利用长尾词打造专业化形象。

05、算力成本寥寥无几，人工成本才居高不下

大家一定关心大模型优化的技术门槛与成本。坦白说，当前大模型优化并不存在很高的技术壁垒——只需一款AI化的软件，配合一位优秀的文案作者，便可大规模服务不同业务类型的门店。

未来大模型的信息收录规则可能发生变化，但技术也会随之持续演进。优化的成本主要包含两部分：人工成本与算力成本。目前人工成本居高不下，而算力成本几乎可以忽略。尤其是在起步阶段，参与者较少，优化成本反而更低。

由此可以得出结论：GEO（生成式引擎优化）将是门店营销的下一个利器，当下正是抢占先机的最佳时机。在大多数经营者还不了解大模型优化为何物时，率先行动，就是获取客户最核心的策略。