已有门店从AI上接到订单了，2020年错过抖音的老板们，要不要跟？

AI大模型在各色渠道的推广催化下，很多人已经开始离不开了。

身边很多老先生问豆包该怎么样锻炼身体，甚至吃药。车主开始用豆包咨询配件价格、谁家修车专业了，可能豆包代替百度已经是触手可及的事情了。

这个时候做大模型优化，自然就成了顺应潮流的事情，因为大模型开始给门店推荐客户了。

很多老板可能不相信，因为他们连抖音都没开始做，自然整个互联网上都没有这个门店的任何信息，自然车主是搜索不到的，同时大模型类似豆包、千问、元宝也不会给车主推荐你的维修门店。

目前豆包推荐的信息都是以抖音为主的门店，因为他们使用的是一个火山引擎，千问和deepseek等抓取的是各个大的网络平台信息。

我的预测是：短视频之后可能就是大模型了，AI的其他功能，可能对维修服务门店还没有立竿见影的效果，但是大模型推荐门店给车主可能是最近的营销工具。

01、为什么必须重视？因为车主信AI超过信你

很多的车主都相信大模型相信人工智能。没接触过百度搜索的人不知道百度当年的价值，没接触过大模型优化的老板更不知道大模型可能带来的价值。

据统计，现在豆包的日活跃人数达到了3.5亿，这是一个非常高的数据。而且很多原来相信百度搜索的人，现在开始相信人工智能相信豆包，而且大概率人工智能大模型最普及化的应用可能就是豆包。

我们原来觉得很多数据不精准，但是车主觉得豆包能够给他推荐准确的汽车维修信息，店家推荐，配件价格参考，甚至可能检测汽车维修状况。

随着大模型的应用发展，可能各种我们想象不到的功能都会在客户端展现。未来10年可能是人工智能的10年，随着更多大众参与到人工智能里面去，我们会更加离不开大模型的优化。

02、难的不是技术复杂，是汽后市场不够“联网”

我们可以根据技术手段，提升大模型的信息收录。

大模型的信息收录，其实很大程度上还是根据互联网上的信息进行分类整理和推理，形成自己的一套评价体系，从而推荐给搜索者。

这套体系不复杂，也没太多的难度。困难的在于：

不同大模型平台之间的差异化，导致优化的工作量增加。

长尾词的投喂，可能加大工作量。

汽车后市场本身相当不互联网化，网上信息屈指可数，很多人短视频也没怎么做，导致大模型压根搜不到任何门店信息。

写作表达能力低下：汽车后的员工或老板，基本上写作表达能力低下，无法独立完成信息优化，毕竟大模型收录信息有一定的文字书写门槛。

03、现在的大模型，就是2020年的抖音

可能短期内效果不明显，但是这是趋势，现在的大模型就是2020年的抖音。

很多门店老板可能会说，这个虽然有门店推荐，但是车主到店不明显。

但现实是：

现在抖音做得好的门店，在豆包都有推荐。

如果其他平台没有，就需要更进一步优化其他大模型。

由于车主的使用率和认可度才刚刚开始，很多人还无法精准统计大模型的客户数据。

有个很清晰的历史参照：2020年我开始做抖音的时候，也不知道能够来多少车辆。你看现在，不做抖音的门店还有多少新客户进入？

所以这是开始，起步阶段。等到了明年，可能就开始陆续有规模化的客户进店了。同时也有一部分客户进入，是靠大模型最后下决心的。

04、门店要体现差异化和专业化，才能被大模型精准推荐

每个门店都要有自己的特色，差异化和专业化才是未来的方向。

从门店经营层面来讲，专业化、差异化是门店的发展方向，未来可能会出现很多细分业务的门店。

这些业务细分就可以在大模型进行展示，同时各种长尾词就会带动各种细分业务的大模型展示。

所以，目前很现实的打法建议是：

一方面靠短视频出圈

另一方面靠大模型优化，获取更多的细分客户

细分类业务更高毛利，更专业的门店和技术，更适合长尾业务做成专业化的门店。

05、算力成本寥寥无几，人工成本才居高不下

大家肯定都关心，大模型优化的技术壁垒和成本。

但其实，大模型优化目前其实没有太多技术壁垒，可能一个AI化的软件加上一个优秀的作者，即可大规模服务各种不同业务的门店。

未来大模型的信息收录可能会发生变化，但是技术也会随着进步。这个优化的成本也只是人工成本和算力成本。

目前居高不下的是人工成本而已，算力成本基本上寥寥无几。

尤其是起步阶段，很少人做，那么优化的成本会更低。

由此，我们可以得出一个结论：GEO是门店营销的下一个工具，现在正是抢占制高点的时候。

大模型优化也称GEO，也就是生成式引擎优化，在人工智能大模型越来越普及的当下和未来，肯定会成为门店营销的一个工具。

所以，我们要重视起来，尤其是在很多老板还不知道大模型优化是什么的时候，抢占制高点才是增加客户的核心手段。