海外B2B企业在AI搜索与传统搜索的销售漏斗分析

生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，GEO）正在重塑全球 B2B 营销的底层逻辑。当海外市场的买家越来越习惯向 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 询问“最佳企业软件供应商”时，传统的 SEO 策略正在经历范式转移。这篇来自 Goodie 的研究报告，基于 11.7 万+B2B 线索的实证数据，揭示了 AI 搜索流量在销售漏斗转化率上的显著优势——ChatGPT 的线索成交率是传统搜索引擎的 2 倍，整体 AI 搜索的成交率高出 56.3%。

所以，国内出海的企业，在考虑传统SEO等营销方式的同时，应该着重考虑在GEO，也就是AI搜索方面的投入和优化。

以下正文将详细解析海外 AI 搜索流量在销售漏斗各环节的表现，以及优化策略建议。

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我们分析了超过 117,432 个来自多个 B2B 品牌的入站线索，以了解 AI 搜索流量与传统搜索及其他来源在销售漏斗质量和下游影响方面的对比。

随着越来越多的买家转向 AI 搜索和大型语言模型（LLM）来询问产品和供应商相关问题，我们开始回答最关键的问题：

来自 AI 搜索来源的流量是否比 Google 和 Bing 等传统来源带来更好的销售漏斗表现？

这个问题促使我们开展了 AI 搜索领域中最大规模的 B2B 聚焦 AEO 研究之一。

该研究分析了来自 AI 平台（ChatGPT、Perplexity 和 Gemini）的流量，并与传统搜索引擎（Google 和 Bing）以及包括付费、直接和推荐流量在内的其他流量来源进行了比较。

这些发现不仅仅是令人感兴趣，它们更是对增长领导者、SEO 团队和内容营销人员的一记警钟——这些人仍然固守传统的归因和优化策略与模型。

研究：B2B 品牌的漏斗数据

我们分析了来自美国 B2B SaaS 和专业服务公司的数据，这些公司的 ARR（年度经常性收入）范围从 100 万美元到 1.08 亿美元。

从 2024 年 10 月到 2025 年 4 月，我们审查了超过 117,432 个入站线索。所有数据都使用末次点击归因并跟踪了全漏斗表现：

流量 → 线索 → MQL（营销合格线索） → SQL（销售合格线索） → 商机 → 成交

我们将流量分为三类：

AI 搜索（ChatGPT、Perplexity、Gemini）

传统搜索（Google 搜索、Bing）

其他渠道（非搜索，主要是直接、付费、推荐和电子邮件）

主要发现：AI 搜索带来更高质量的线索

尽管数量较低，AI 搜索流量进入销售漏斗的转化率显著高于传统搜索。

这是 56.3% 更高的成交率，来自起源于 AI 搜索智能体的线索，相比 Google 或 Bing。

在所有分析的平台中，ChatGPT 是目前存在的最高效的 B2B 流量来源，其线索到成交的比率几乎是传统搜索引擎的 2 倍。

这对 B2B 营销人员意味着什么

营销人员仍在花费数十亿美元优化 Google，而忽视了发现行为正在转变的事实。像 ChatGPT 和 Perplexity 这样的 AI 原生智能体正在成为产品研究、供应商比较和商业查询的主要入口。

以下是我们观察到的：

ChatGPT 线索具有最高的成交率（4.08%），是研究中任何来源中最高的。

Google 仍然主导着漏斗顶部流量（占总访问量的 58%），但与 ChatGPT 相比，其下游效率一般。

其他非搜索入站来源产生的 MQL 较少，是在线索到成交产出方面效率最低的渠道。

是什么推动了 AI 搜索的效率？

我们确定了四个关键因素，推动了 AI 搜索流量的漏斗转化率提升。

**零点击行为：**用户在 AI 平台内完成大部分研究并经常做出决定，他们点击主要是为了导航或交易目的。

**意图密度：**AI 查询往往更具体且以买家为导向（例如“中型律师事务所的最佳网络安全供应商”）。

**情境信任：**来自 LLM 的推荐继承了感知的客观性和可信度。

**内容压缩：**AI 总结和综合研究数据，帮助消费者更快明确需求并做出决定。这有利于具有强大主题权威和清晰引用的品牌。

B2B 品牌今天的主导流量来源是什么？

尽管 AI 搜索平台快速增长，Google 继续主导 B2B 网站流量。ChatGPT 成为第二大流量来源，超过了 Bing 和其他传统搜索引擎。在 AI 平台中，ChatGPT 以决定性优势领先，流量是 Perplexity 的 6.5 倍，是 Gemini 的 17.4 倍。

如何开始您的 B2B AI 搜索策略

这已经不是新闻了；如果您没有为 AI 搜索优化，您就错过了最高质量有机需求正在形成的地方。以下是如何开始：

1. 跟踪 AI 搜索流量和转化

为来自 ChatGPT 浏览器插件、Perplexity 和其他助手的流量设置引荐来源跟踪。使用 UTM 参数或实时流量丰富工具来细分这些数据。

2. 审计和监控您在 LLM 中的可见性

使用 AEO 或者GEO 平台 来观察和监控您的品牌在答案中被提及的位置和方式。您的内容是否被引用？您是否出现在比较中？竞争对手是否比您的品牌更显眼？从这些信息中，您可以制定解决主题/认知差距的策略以提高可见性。

3. 为 AI 检索构建内容结构

LLM 重视清晰度、引用、结构和可验证的声明。不要只为人类写作；为检索写作。为被总结而写作。

4. 在您的销售漏斗报告中细分 AI 搜索

将 AI 搜索驱动的线索作为独立的队列进行跟踪。单独测量其 MQL 到成交率。让数据自己说话。

AI 搜索 B2B SaaS 基准

为了帮助 B2B 营销人员了解 AI 搜索流量的“良好”标准是什么，我们按平台分解了关键绩效指标。这些基准可以作为评估您自己 AI 搜索表现的指南。

AI 搜索 B2B 漏斗基准 - ChatGPT

AI 搜索 B2B 漏斗基准 - Perplexity

AI 搜索 B2B 漏斗基准 - Gemini

未来展望

现实是搜索已经改变了。买家行为已经改变，由此产生的漏斗也已经改变。现在最高质量的线索来自 ChatGPT，而不是 Google。如果您的策略没有演变，您不仅仅是落后了——事实上，您正在为完全错误的基准进行优化。这项研究凸显了对于早期进入、测量正确指标并在下一个转化发生的地方进行优化的品牌的机会，而不仅仅是最后一个转化发生的地方。

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方法论摘要

这项研究分析了 2024 年 10 月 1 日至 2025 年 4 月 30 日期间，来自美国 B2B SaaS 和专业服务公司的 117,432 个入站线索的全漏斗表现。

目标：确定 AI 搜索流量是否比传统搜索或其他渠道带来更好的销售漏斗结果。Claude Sonnet 3.7 被用于帮助分析和规范化数据。

样本与范围

公司：十三家小型、中端市场和企业的 B2B 品牌，ARR 在 100 万美元至 1.08 亿美元之间

行业：SaaS、AI 营销技术、广告技术、人力资源技术、医疗保健和服务

市场：美国和加拿大，英语搜索

销售周期：中位数 71 天

所有数据都经过聚合和匿名化处理，来源于 CRM 和营销自动化工具。

漏斗定义

我们在所有公司中标准化了漏斗阶段：

流量：独立会话

线索：高意图行为（例如表单填写、演示请求）

MQL：满足基本行为和 ICP（理想客户画像）匹配标准

SQL：被销售接受

商机：在 CRM 中创建的交易

成交：签署协议或收入事件

归因与跟踪

归因：基于末次点击，使用引荐来源数据和会话 ID

AI 来源跟踪：ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 会话通过已知的引荐 URL 进行识别。ChatGPT 通常显示多个 URL，因此我们必须将它们分组到同一渠道下。

三位参与者有自我报告和转化后调查数据，因此我们将其纳入考虑。

渠道分类

流量被分为：

AI 搜索：ChatGPT、Perplexity、Gemini

传统搜索：Google 和 Bing（付费+自然）

其他：直接、推荐、付费社交和电子邮件

数据控制与验证

漏斗转化率在 CRM 和营销自动化平台（例如 Salesforce、HubSpot）之间进行了验证

重复线索、机器人和会话归因错误被过滤掉

异常值（例如极端转化率峰值）被排除

数据在渠道层面进行分析，而不是按个别品牌

局限性

AI 搜索量仍在增长；Gemini 和 Perplexity 的结果可能显示出更高的方差

末次点击归因可能错过复杂 B2B 旅程中早期的影响

一些 AI 流量尚无法完全跟踪，特别是使用隐私浏览或嵌入式体验时

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