演示 Demo · 给 David 评审的原型 · 数据与品牌均为虚构 全部演示反馈 · 工单 8d384069
新门NEWGATE

AI 与 Agent · 新的互联网入口

入口变了。

下一个客户,会先问 AI,不再搜索你。

过去,用户在搜索框里输入关键词,从十条链接里挑一个点进官网。现在,他们直接问 AI 助手,读完一个答案就做决定,甚至让 Agent 直接下单、预约。如果 AI 不认识你,你就不在用户的选择里。

第一幕 · 同一个需求,两条路

五步,对三步。
决定的地方,已经换了。

同一个需求这周六中午,带 5 岁孩子在朝阳区吃饭,订个位子。
示例场景 · 虚构品牌
过去搜索 → 十条链接 → 点击官网
  1. 1输入关键词
  2. 2翻十条链接
  3. 3点进官网
  4. 4找预约入口
  5. 5填表提交
0 次点击0 个页面示例
现在问 AI / Agent → 一个答案 → 直接预约已完成
  1. 1说出需求
  2. 2读一个答案
  3. 3直接预约
0 次确认0 个页面示例

用户在两条路上做的是同一个决定。区别是:现在,这个决定发生在 AI 的回答里,而不是你的官网上。

第二幕 · 宣言

过去,品牌争的是排名。

现在,品牌争的是一句话。

用户不再翻十条链接,

他们只读一个答案。

AI 不认识你,

你就不存在。

第三幕 · 规则也变了

从被找到,
到被说出来。

搜索时代,品牌争的是排名和点击。AI 时代,用户可能根本不点开任何网页。品牌要争的,是那段回答里的一句话。

过去 · 搜索现在 · AI 与 Agent
入口 过去搜索框 现在对话框,或替你办事的 Agent
结果 过去十条链接,用户自己挑 现在一个答案,AI 已经替用户挑好
决定发生在 过去你的官网和落地页 现在AI 的那段回答里
品牌要争取 过去排在前面 现在被提到,而且被说对
转化路径 过去点击 → 浏览 → 填表 现在确认一次,Agent 直接下单或预约

第四幕 · 这对品牌意味着什么

AI 不认识你,
你就不存在。

用户很少去核实 AI 的回答。回答里没有你,用户就不会知道你;回答说错了,错误就成了用户眼里的事实。

AI 回答 · 示例你的品牌:未被提及

朝阳区有哪些适合带孩子去的餐厅?

以下几家比较受家长欢迎:

  1. 星星亲子厨房:游乐区大,适合 3 到 8 岁。[1]
  2. 绿野家庭餐厅:有儿童套餐,周末建议提前预约。[2]
  3. 童趣花园餐厅:户外草坪,适合天气好的周末。[3]
你的品牌不在这段回答里,用户也不会再去找第 4 家。
缺席

AI 根本没提到你

用户问的正是你做的事,回答里却只有别人。你不会收到任何通知。

说错

提到了,但说错了

价格、地址、营业时间写错。用户带着错误的期待来找你,或者干脆不来。

过时

说的是三年前的你

停售的产品、搬走的门店、旧的价格表,还在被当成事实引用。

被替代

被说成别人的“平替”

对比类问题里,AI 用一篇旧测评给你下了结论,你从没有机会回应。

Agent 再进一步

Agent 只会选它读得懂、办得成的品牌。

当 AI 不只是回答,还要替用户下单、预约时,它需要确定的价格、库存、营业时间和规则。信息含糊或互相矛盾,Agent 就会换一家更“确定”的。

  • 01
    一致的事实官网、平台和第三方页面说同一句话
  • 02
    机器可读结构化数据与 llms.txt,不必让 AI 去猜
  • 03
    可调用通过 MCP 等接口,把产品与服务直接交给 Agent

第五幕 · 新门怎么帮你

听、查、改、证。
每周自动跑一遍。

监测工具停在一张图表,咨询公司停在一份方案。新门把整个闭环做成软件:只有 AI 的回答真的变了,才算完成。

  1. 01 听 Listen

    替买家去问 AI

    每周用真实买家会问的问题去问主流 AI 助手,记录每一条关于你的说法。

    示例120 个问题 × 4 个 AI
  2. 02 查 Trace

    把每条说法追到来源

    对照你的品牌事实判断对错,再找出是哪一页、哪条评论教会了 AI 这样说。

    示例“人均 ¥220” ← 2022 年点评页
  3. 03 改 Fix

    在源头修正

    生成页面改写、结构化数据、llms.txt 和合作方文案,附上依据直接交付。

    示例价格页改写 + Restaurant JSON-LD
  4. 04 证 Prove

    再问一次,确认变了

    修正上线后重新提问。只有 AI 的回答真的改变了,这一项才算完成。

    示例复测:4 / 4 个 AI 已更正

问答

你可能想问的。

这和 SEO 有什么不同?

SEO 争取的是搜索结果里的排名,用户还要自己点进来。GEO 关心的是 AI 回答本身:有没有提到你、说得对不对、引用的是不是你的页面。两者有重叠,比如清楚的页面和结构化数据对两边都有用,但衡量方式不同。

用户真的会让 Agent 直接下单吗?

今天大多数人还是先问、再自己去下单;能直接预约和购买的 Agent 正在逐步出现。无论哪一步,用户都先读到 AI 的那段回答。先让回答说对你,是两种情况都需要的基础。

我需要改动官网吗?

通常需要一些改动,但不是推倒重来。我们会指出具体是哪一页、哪一句、哪个来源导致了错误回答,并给出可以直接合并的修改。

免费体检

先看看,
AI 现在怎么介绍你。

输入品牌和网址。我们用买家真正会问的问题去问几个主流 AI,标出每一条错误或缺失的说法,以及它的来源。48 小时内出第一份读数。

演示:表单不会发送任何数据 · 不需要绑卡