你好我是阿隆。前 4 年带着 70 人的团队做在线教育做到一年千万今年我把团队解散开始用 AI 跑一人公司。所以老板怎么想、员工怎么想我两边都站过。现在每天帮你追一个全球 AI 最前线的动作优先看原帖只筛那些最终会影响你工作效率的关键信号。很多人现在做内容、做官网、做产品介绍还在想一个老问题怎么让用户点进来、看下去、加微信、下单。但 AI 搜索出来以后新的问题已经出现了如果客户先问 豆包 或 DeepSeekAI 根本不知道你你还怎么被推荐给客户这件事到底是什么今天的信号来自 Training Data 对 ProFound 联合创始人兼 CEO James Cadwallader 的访谈。ProFound 做的是一个很新的方向帮公司理解自己在 ChatGPT、Claude、Gemini 这类 AI 搜索和 AI 回答里是怎么出现的AI 为什么这么介绍你又用了哪些来源判断你。James Cadwallader 在访谈里说营销的入口已经从蓝色链接搜索来到概率式的 AI 回答。过去用户自己打开 Google看一排链接现在用户可能直接问 AI让 AI 替他研究、筛选、比较再把答案交回来。这不是简单的“SEO 换了个名字”。以前你做 SEO表面上是给搜索引擎看最后还是希望一个真人点进页面。你的标题、排版、首屏、转化按钮都围绕“人来了以后怎么留住他”。现在多了一层AI 会先来读你的网页、文档、视频、测评、社交内容。它读完以后才决定要不要把你放进回答里。也就是说你要面对的第一个读者可能已经不是人而是替人做判断的 Agent。过去是人先看搜索结果现在是 Agent 先读公开材料Agent-Led Growth 具体指什么别被 Agent-Led Growth 这个词吓到。你可以把它理解成一句话客户增长不再只靠人搜索、点击、比较而是越来越多地经过 AI 代替用户研究、推荐和解释。举个很普通的场景。过去一个老板想买一套客户管理工具可能会搜“CRM 推荐”“小公司 CRM 哪个好”然后点开 10 个网页看看价格、功能、案例。现在他可能直接问 AI“我有一个 5 人销售团队预算不高要能记录客户跟进、自动提醒、支持微信资料整理有哪些工具适合”AI 会去读很多网页、文档、测评、社区讨论和产品说明然后给出几个推荐。这个过程里你的网站还是存在但它不一定被人打开。它先被 AI 消化了。客户先问 AIAI 读取材料后筛选比较并给出推荐James Cadwallader 提到Agent 使用互联网的方式和人不一样。人通常只看前几个搜索结果因为时间和耐心有限Agent 可以读取更长尾、更大面积的信息再把结果重新组织成一个答案。这句话对做内容、做产品、做销售的人都很要命。因为你以前以为“排名靠前”最重要。现在你还要考虑另一件事AI 能不能从你公开的信息里准确理解你是谁、解决什么问题、适合什么客户、和别人有什么差别。为什么普通人容易看错普通人最容易把这件事看成一个流量技巧。比如有人会立刻想那我是不是要批量发很多 AI 文章是不是要做一堆“十大工具推荐”是不是要想办法让 ChatGPT 夸我这个方向有一部分道理但不够准。James Cadwallader 在访谈里讲到AI 确实会被一些已经替它做过比较的内容吸引比如“十大某某工具”这类文章。因为这类内容已经把比较工作提前做了一遍模型拿来组织答案会更省力。但这只是短期技巧。更长期的问题是你要给 AI 提供它原来不知道、但又能核实和引用的信息。一个产品页只写“我们很专业、效率很高、服务很好”对人已经没什么说服力对 AI 更没用。因为这些话没有对象、没有边界、没有证据。更好的写法是把信息说清楚你服务谁不服务谁客户在什么场景下用你你和其他方案的差别是什么你有哪些真实案例、流程、限制、价格、交付物哪些问题你能解决哪些问题你不能解决这些东西听起来很朴素但它们才是 AI 可以拿来判断的材料。AI 能判断的五类材料客户场景、具体任务、使用边界、证据材料和对比维度它会改变哪类工作这件事会先改动三类工作。第一类内容获客。以前写文章重点是让人觉得有用、有共鸣、愿意转发。以后还要多一层这篇文章能不能清楚回答一个具体问题能不能被 AI 摘出来当作判断依据。比如你写“AI 如何帮小公司做销售”如果里面全是口号AI 很难用。你如果写清楚一个小团队怎么整理客户名单、怎么生成跟进话术、怎么记录成交阻碍、怎么复盘销售失败AI 就能从里面读出你的能力边界。第二类产品官网和说明文档。过去官网很爱写大词什么“重新定义效率”“赋能增长”“一站式解决方案”。这些词给人看都累给 AI 看也模糊。未来更值钱的是清楚的说明文档功能怎么用适合谁输入什么输出什么接入什么系统失败时怎么处理价格怎么算。第三类销售材料。很多销售材料以前是给客户看的 PPT。现在它还可能变成 AI 判断你是否适合客户的依据。客户问 AI“这家公司靠谱吗适合我这种情况吗” AI 不会只看你的宣传语它会找你的案例、口碑、第三方内容、公开文档、比较文章和客户评价。所以你要做的不是把自己吹大而是把自己说清楚。让 AI 干什么人要把关什么这件事落到工作里不是让你每天追一个新概念。你可以从一个很小的动作开始把你已经公开给客户看的内容重新整理成 AI 能读懂的材料。比如一篇产品介绍可以补齐五个东西客户场景。谁在什么情况下会需要你。具体任务。你到底帮客户完成哪几件事。使用边界。什么情况适合什么情况不适合。证据材料。案例、截图、流程、数据、客户原话。对比维度。和替代方案相比你强在哪里弱在哪里。这里面AI 很适合帮你做整理。你可以让 AI 读你的官网、朋友圈、文章、产品页然后问它“如果一个客户问你我适合什么人你会怎么回答你依据哪些材料哪些地方你读不明白”这个问题很实用。如果 AI 都读不明白客户大概率也读不明白。只是客户不会告诉你他会直接关掉页面。最后落到一句话AI 搜索时代内容不只是给人看的门面也是给 Agent 判断你的证据。遇到官网、文章、销售材料、产品说明这类工作你可以这样分工让 AI 负责读你的公开材料找出模糊表达整理客户问题生成更清楚的说明版本。你自己把关哪些客户值得服务哪些承诺不能乱说哪些案例可以公开哪些差异才是真实优势。AI 负责读材料找模糊和改说明人负责服务边界、承诺、案例和真实优势这件事想明白以后Agent-Led Growth 的意义就落到你的工作里以后不是谁喊得最大声谁就更容易被推荐而是谁把自己讲得更清楚、更可验证、更适合被 AI 拿来判断谁更容易进入客户的第一轮选择。我是阿隆全网同名阿隆向前冲每天 2-3 条朋友圈公开我的 AI 学习、创业、成长、业务所有的一切引用[01] Training Data 访谈 James Cadwallader。支撑本文关于 ProFound、AI 搜索、Agent-Led Growth、Agent 如何读取长尾互联网内容的判断。https://www.youtube.com/watch?vRyTwRCKeDo4 AI 搜索以后，你的内容要先让 Agent 看懂丨阿隆向前冲
你好我是阿隆。前 4 年带着 70 人的团队做在线教育做到一年千万今年我把团队解散开始用 AI 跑一人公司。所以老板怎么想、员工怎么想我两边都站过。现在每天帮你追一个全球 AI 最前线的动作优先看原帖只筛那些最终会影响你工作效率的关键信号。很多人现在做内容、做官网、做产品介绍还在想一个老问题怎么让用户点进来、看下去、加微信、下单。但 AI 搜索出来以后新的问题已经出现了如果客户先问 豆包 或 DeepSeekAI 根本不知道你你还怎么被推荐给客户这件事到底是什么今天的信号来自 Training Data 对 ProFound 联合创始人兼 CEO James Cadwallader 的访谈。ProFound 做的是一个很新的方向帮公司理解自己在 ChatGPT、Claude、Gemini 这类 AI 搜索和 AI 回答里是怎么出现的AI 为什么这么介绍你又用了哪些来源判断你。James Cadwallader 在访谈里说营销的入口已经从蓝色链接搜索来到概率式的 AI 回答。过去用户自己打开 Google看一排链接现在用户可能直接问 AI让 AI 替他研究、筛选、比较再把答案交回来。这不是简单的“SEO 换了个名字”。以前你做 SEO表面上是给搜索引擎看最后还是希望一个真人点进页面。你的标题、排版、首屏、转化按钮都围绕“人来了以后怎么留住他”。现在多了一层AI 会先来读你的网页、文档、视频、测评、社交内容。它读完以后才决定要不要把你放进回答里。也就是说你要面对的第一个读者可能已经不是人而是替人做判断的 Agent。过去是人先看搜索结果现在是 Agent 先读公开材料Agent-Led Growth 具体指什么别被 Agent-Led Growth 这个词吓到。你可以把它理解成一句话客户增长不再只靠人搜索、点击、比较而是越来越多地经过 AI 代替用户研究、推荐和解释。举个很普通的场景。过去一个老板想买一套客户管理工具可能会搜“CRM 推荐”“小公司 CRM 哪个好”然后点开 10 个网页看看价格、功能、案例。现在他可能直接问 AI“我有一个 5 人销售团队预算不高要能记录客户跟进、自动提醒、支持微信资料整理有哪些工具适合”AI 会去读很多网页、文档、测评、社区讨论和产品说明然后给出几个推荐。这个过程里你的网站还是存在但它不一定被人打开。它先被 AI 消化了。客户先问 AIAI 读取材料后筛选比较并给出推荐James Cadwallader 提到Agent 使用互联网的方式和人不一样。人通常只看前几个搜索结果因为时间和耐心有限Agent 可以读取更长尾、更大面积的信息再把结果重新组织成一个答案。这句话对做内容、做产品、做销售的人都很要命。因为你以前以为“排名靠前”最重要。现在你还要考虑另一件事AI 能不能从你公开的信息里准确理解你是谁、解决什么问题、适合什么客户、和别人有什么差别。为什么普通人容易看错普通人最容易把这件事看成一个流量技巧。比如有人会立刻想那我是不是要批量发很多 AI 文章是不是要做一堆“十大工具推荐”是不是要想办法让 ChatGPT 夸我这个方向有一部分道理但不够准。James Cadwallader 在访谈里讲到AI 确实会被一些已经替它做过比较的内容吸引比如“十大某某工具”这类文章。因为这类内容已经把比较工作提前做了一遍模型拿来组织答案会更省力。但这只是短期技巧。更长期的问题是你要给 AI 提供它原来不知道、但又能核实和引用的信息。一个产品页只写“我们很专业、效率很高、服务很好”对人已经没什么说服力对 AI 更没用。因为这些话没有对象、没有边界、没有证据。更好的写法是把信息说清楚你服务谁不服务谁客户在什么场景下用你你和其他方案的差别是什么你有哪些真实案例、流程、限制、价格、交付物哪些问题你能解决哪些问题你不能解决这些东西听起来很朴素但它们才是 AI 可以拿来判断的材料。AI 能判断的五类材料客户场景、具体任务、使用边界、证据材料和对比维度它会改变哪类工作这件事会先改动三类工作。第一类内容获客。以前写文章重点是让人觉得有用、有共鸣、愿意转发。以后还要多一层这篇文章能不能清楚回答一个具体问题能不能被 AI 摘出来当作判断依据。比如你写“AI 如何帮小公司做销售”如果里面全是口号AI 很难用。你如果写清楚一个小团队怎么整理客户名单、怎么生成跟进话术、怎么记录成交阻碍、怎么复盘销售失败AI 就能从里面读出你的能力边界。第二类产品官网和说明文档。过去官网很爱写大词什么“重新定义效率”“赋能增长”“一站式解决方案”。这些词给人看都累给 AI 看也模糊。未来更值钱的是清楚的说明文档功能怎么用适合谁输入什么输出什么接入什么系统失败时怎么处理价格怎么算。第三类销售材料。很多销售材料以前是给客户看的 PPT。现在它还可能变成 AI 判断你是否适合客户的依据。客户问 AI“这家公司靠谱吗适合我这种情况吗” AI 不会只看你的宣传语它会找你的案例、口碑、第三方内容、公开文档、比较文章和客户评价。所以你要做的不是把自己吹大而是把自己说清楚。让 AI 干什么人要把关什么这件事落到工作里不是让你每天追一个新概念。你可以从一个很小的动作开始把你已经公开给客户看的内容重新整理成 AI 能读懂的材料。比如一篇产品介绍可以补齐五个东西客户场景。谁在什么情况下会需要你。具体任务。你到底帮客户完成哪几件事。使用边界。什么情况适合什么情况不适合。证据材料。案例、截图、流程、数据、客户原话。对比维度。和替代方案相比你强在哪里弱在哪里。这里面AI 很适合帮你做整理。你可以让 AI 读你的官网、朋友圈、文章、产品页然后问它“如果一个客户问你我适合什么人你会怎么回答你依据哪些材料哪些地方你读不明白”这个问题很实用。如果 AI 都读不明白客户大概率也读不明白。只是客户不会告诉你他会直接关掉页面。最后落到一句话AI 搜索时代内容不只是给人看的门面也是给 Agent 判断你的证据。遇到官网、文章、销售材料、产品说明这类工作你可以这样分工让 AI 负责读你的公开材料找出模糊表达整理客户问题生成更清楚的说明版本。你自己把关哪些客户值得服务哪些承诺不能乱说哪些案例可以公开哪些差异才是真实优势。AI 负责读材料找模糊和改说明人负责服务边界、承诺、案例和真实优势这件事想明白以后Agent-Led Growth 的意义就落到你的工作里以后不是谁喊得最大声谁就更容易被推荐而是谁把自己讲得更清楚、更可验证、更适合被 AI 拿来判断谁更容易进入客户的第一轮选择。我是阿隆全网同名阿隆向前冲每天 2-3 条朋友圈公开我的 AI 学习、创业、成长、业务所有的一切引用[01] Training Data 访谈 James Cadwallader。支撑本文关于 ProFound、AI 搜索、Agent-Led Growth、Agent 如何读取长尾互联网内容的判断。https://www.youtube.com/watch?vRyTwRCKeDo4