Attention is All You Need：AI时代需求捕获的新标准——从流量到动念

原创 雷老虎 |混沌AI院 2026年4月23日 18:30

"Attention is All You Need"——2017年，Google用这篇论文定义了Transformer架构，开启了AI的新纪元。

2026年，这句话有了商业的另一层含义： 在AI时代，捕获Attention（用户动念），才是商业价值的核心支点。

一、开篇：为什么需求侧才是胜负手？

2025年，企业AI化已成共识。

Token投入、Agent部署、模型调优——供给侧的效率提升肉眼可见。客服成本降了85%，内容生产快了10倍，数据分析从几天缩短到几分钟。

但一个尴尬的现实摆在面前：

麦肯锡2025年全球AI调研显示， 仅有约39%的企业表示AI带来了实质性财务回报，但只有约5%的企业实现了规模化价值创造 。

95%的企业，AI能力在提效，但业务没增长。

问题在哪？

AI让供给侧效率暴涨，但需求侧的用户——他们的注意力、意图、购买决策——并没有因为你的AI能力更强而自动增长。

如果需求侧不解决，AI的供给侧大幅提效，只会带来“高质量、高速内卷”。很多专家都会说“AI不会替代人”、“不会引发裁员”。如果市场没有增量，那么不替代人、不裁员是不可能的。

因此，我的“企业AI转型标准”系列文章的第四篇（本文），会着重谈Attentiion。

根本问题：AI化解决了供给侧，但需求侧的能力建设被忽视了。

Attention：AI时代的需求战略支点

需求侧的问题，核心在哪里？

在一个词： Attention 。

很多人听到Attention，第一反应是"注意力"——让更多人看到、更多人点击。

这个理解太窄了。

在AI时代，Attention不仅是流量关注，更是一个完整的需求捕获战略支点。

AI时代的需求的核心Attention，可以理解为——动念。用户不仅是注意到，而且有所心动、进一步有想通、再到去做的意图。

它包含四个维度：

Attention的本质升级：

• • 从"路过"到"停留" ：不是让更多人看到，而是让正确的人动了念头
• • 从"流量"到"意图" ：不是追逐曝光量，而是捕获真实需求信号
• • 从"人"到"人+Agent" ：不仅是人类用户，Agent也在替用户做决策

Token投入了，Agent部署了，但如果Attention没有被捕获——AI能力就无法转化为商业价值。

这就是本篇要回答的核心问题： 企业如何构建AI时代的Attention捕获能力？

先说"动念"：Attention的第一层升级

Attention升级的第一层，是重新理解"动念"。

互联网时代，企业追逐的是"注意力经济"——让更多人看到、更多人点击、更多人浏览。

但2025年，这个逻辑正在失效：

• • 用户对广告的信任度从41%跌到18% ——看过了，但不当回事
• • 62%的用户安装了广告拦截器 ——看到了，但主动屏蔽
• • 日均接触5000+条广告，能记住的不超过10条 ——看过了，但留不下痕迹

注意力≠购买行动。

用户"看到了"，不等于"想买了"。用户"浏览了"，不等于"动心了"。

动念，才是AI时代需求捕获的关键。

动念，是用户从"观望"到"行动"的心理触发点。它包含三个层次：

注意力是"路过"，动念是"停留"。

注意力是"看到"，动念是"心动+想通+去做"。

二、动念挖掘：红海中的蓝海怎么找

2.1 VOC战略升级：从被动收集到主动预测

传统VOC（客户之声）是被动收集——等客户投诉、等问卷反馈、等满意度调查。

AI时代，VOC必须进化为 主动预测 。当市场进入存量竞争，企业必须找到那些用户自己都说不清、却迫切需要的隐藏需求。

核心洞察 ：AI Agent帮助发现"用户自己都说不清"的需求。

数据支撑 ：

四类需求发现Agent框架 ：

行动清单 ：

1. 1. 建立实时VOC分析系统，整合全渠道数据
2. 2. 用AI识别"沉默需求"——用户没说但实际需要的功能
3. 3. 从"问卷式反馈"升级到"行为预测"

2.2 情绪价值：从附属品到核心竞争力

在物质极大丰富的今天，用户的基本功能需求已经饱和， 情绪需求正在成为新的竞争维度 。

核心洞察 ：谁能捕获用户的"动念"——那些让用户"心动"的瞬间——谁就能赢得市场。

数据支撑 ：

案例：泡泡玛特Labubu现象

Labubu所在的"怪兽"系列产品2024年营收 30.4亿元 ，同比增长 726.6% 。全球唯一薄荷色初代雕塑拍出 108万元 天价。

成功关键：踩中年轻人"叛逆表达自我"+"找到同好圈层"的双重情绪需求。

行动清单 ：

1. 1. 重新定义产品价值主张：从"功能价值"升级到"功能+情绪双重价值"
2. 2. 建立情绪洞察能力：用AI分析用户评论、社交内容中的情绪信号
3. 3. 设计"动念时刻"：识别用户决策链中的情绪触点，在关键时刻提供情绪价值

三、触达重构：从"人找APP"到"AI找服务"

3.1 APP时代终结，AI原生入口崛起

移动互联网的入口逻辑正在被颠覆。从"人找APP"到"AI找服务"， 自然语言交互正在成为新的超级入口 。

核心洞察 ：不是"人找服务"，而是"服务找人"——AI预判需求并主动推荐。

数据支撑 ：

案例：Anthropic用户行为研究（2026年2月）

Claude Code最长会话中，Agent连续工作不被打断时长从2025年10月的 25分钟 增长到2026年1月的 45分钟 （三个月翻倍）。最困难任务成功率翻倍，同时人均干预次数从 5.4次降到3.3次 。

案例：某电商客户AI获客机器人

• • 响应时间从平均 2小时 降至 3秒
• • 有效线索获取率从 35% 提升至 73%
• • 单条线索获取成本下降 52%

3.2 网站的价值重估：被AI重新发现

在APP被AI解构的过程中， 网站正在经历价值重估 。与封闭的APP不同，网站对AI更加友好——可以被抓取、理解、引用。

数据支撑 ：

3.3 SEO→GEO→AEO：三次权力迁移

营销行业正在经历三次不可逆的权力迁移：

GEO（生成式引擎优化） ：通过结构化内容、语义优化、机器友好发布，让品牌信息被AI大模型优先识别、采信、引用。

案例 ：某家居品牌通过GEO优化，北美市场搜索排名+70%，询盘+120%。

AEO（智能体引擎优化） ：围绕AI Agent的服务发现机制、工具调用协议、任务执行逻辑，对企业的服务接口进行标准化，让品牌服务能被Agent优先调用、直接成交。

核心洞察 ：GEO是AI贴片广告，AEO是AI效果广告。GEO解决"让AI信任你"，AEO解决"让Agent下单买你"。

行动清单 ：

1. 1. 布局AI原生入口，开放API能力
2. 2. 优化网站AI可读性，使用Schema标记（GEO基础）
3. 3. 将高频服务封装为Skill，接入MCP协议（AEO进阶）

四、内容进化：从以量取胜到精准高质量

4.1 海量内容时代的悖论

当AI让内容生产成本趋近于零，海量内容供给时代来临，"精准高质量"成为稀缺资源。

数据支撑 ：

核心洞察 ：内容不再以数量取胜，而是以"对特定需求的精准满足"论英雄。

4.2 人机协作的精准内容生产

核心洞察 ：AI处理机械劳动，人注入灵魂——"人机协作"是唯一可持续路径。

案例：跨境电商客户内容优化

• • AI生成初稿转化率只有 0.2%
• • 加入12个真实客户发货成本数据、3个海关政策踩坑案例后
• • 转化率提升至 1.8% ，3个月自然询盘增长 210%

案例：香河装修公司

通过豆包和AI智能体建立"专业、有案例、值得信赖"品牌认知，零广告投入，成交11笔大单（含200万+500万项目）。

精准高质量内容标准 ：

1. 1. 独一无二 ：有独特经验和观点，别人抄不走
2. 2. 有用 ：看完能解决一个具体问题
3. 3. 可验证 ：有数据、案例、权威来源支撑
4. 4. 可搜索 ：覆盖用户实际会搜的问题

行动清单 ：

1. 1. 建立"如果比前3名好不了3倍，就不发"的标准
2. 2. AI负责资料收集、框架梳理、初稿生成（节省80%时间）
3. 3. 人负责一手案例、实操经验、踩坑记录（注入灵魂）

五、需求对象扩展：Agent成为新用户

5.1 A2A生态的崛起：从概念到现实

一个根本性变革正在发生： 用户正在分化——除了人，Agent也成为了新的"用户"群体 。

数据支撑 ：

核心洞察 ：当用户的AI助理替用户做决策、买东西、完成交易时，企业面对的不再只是人，还有人的Agent。

案例：京东ClawTip——AI Agent微支付基础设施

2026年3月31日发布，首次赋予AI"决策式支付"能力——AI自主判断、自主决策、自主完成交易。

案例：科大讯飞B2A2C新范式

从B2C到B2A2C（Brand to Agent to Consumer），三个深刻变化：

1. 1. 从"打扰"到"服务"：Agent响应Agent的需求，交互是被欢迎的
2. 2. 从"信息不对称"到"价值透明"：消费者的Agent能快速对比分析
3. 3. 从"交易关系"到"信任关系"：Agent持续精准满足需求，建立深度信任

5.2 AEO：智能体引擎优化

定义 ：AEO（Agent Engine Optimization，智能体引擎优化）——围绕AI Agent的服务发现机制、工具调用协议、任务执行逻辑，对企业的服务接口、业务流程、数据格式进行标准化、语义化优化，使品牌服务能被AI Agent精准识别、优先调用，并完成端到端任务执行。

核心区别：GEO vs AEO

AEO四大技术支柱 ：

案例：跨境电商Skill化实践

某跨境电商企业将选品经验做成标准化Skill后：

• • 新人独立选品时间从3个月缩短至 2周
• • 选品错误率从28%降至 7%
• • 效率提升 300%

行动清单 ：

1. 1. 重新定义"用户"——考虑Agent用户
2. 2. 将高频核心服务封装为Skill（预约、报价、查询、售后等）
3. 3. 接入MCP协议，让服务能被Agent标准化调用

六、实战：从短期ROI到长期护城河

6.1 短期（3-6个月）：战术级Agent部署

Jeep AI精细化用户增长 ：

金谷园饺子馆：传统街边店的Agent化样本

2026年4月14日，金谷园更新了核心组件「金谷园.Skill」，实现全自动AI Agent在线取号功能，正式加入美团首批AI助理体验官生态。

这不仅仅是一个小程序的升级，而是底层交互逻辑的彻底改变。

核心洞察 ：金谷园做的，不是"取号功能的数字化"，而是"把自己变成了AI时代可被发现的服务节点"。

行业启示 ：

过去的战场是"供给侧竞争"——地段、流量位、补贴。

未来的战场是"AI可被发现性竞争"——谁能最先被AI Agent理解、调用、并推荐给用户，谁就能截断流量的最上游。

这个动作，可能比100万广告预算更有价值。

关键数据 ：实施AI营销和销售系统的企业，前6个月平均实现 300% ROI ，收入增长 41% ，获客成本 -32% 。（数据来源：Forrester 2025）

6.2 长期（1-3年）：战略级操作系统构建

需求捕获的长期竞争，是组织能力的竞争。

需求侧操作系统的三层架构 ：

关键数据 ： 64% 技术高管计划部署代理型AI，仅 23% 达成预期ROI（Gartner 2026）

成功关键：业务深度契合的AI路线图、员工技能提升、数据治理与管理系统

七、结尾：Token-Agent-动念飞轮

7.1 闭环产生的飞轮效应

核心公式 ：

Token投入 → Agent执行 → 动念转化 → 业务增长 → 更大Token投入
    ↑                                                    ↓
    ←←←←←←←  价值飞轮  ←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←

BCG数据揭示的真相 ：

（数据来源：BCG 2025年AI价值差距研究报告，1,250家企业调研）

领先企业五大特征 ：

1. 1. 领导层深度参与 ：48%的高管"强烈认同"，是其他企业的3倍
2. 2. 流程彻底重构 ：55%对关键流程进行根本性重构
3. 3. 战略性投入 ：1/3企业将20%以上数字化预算投入AI
4. 4. 全领域覆盖 ：在战略、销售、研发等多领域同时部署
5. 5. Agent优先 ：已将15%AI预算投入Agentic AI，1/3已开始应用

7.2 明天可以做五件事

1. 1. 今天 ：在豆包/DeepSeek/文心一言搜索你所在领域的关键词——你的内容被AI引用了吗？

2. 2. 本周 ：部署一个VOC分析Agent，开始捕获用户的"动念信号"

3. 3. 本月 ：优化网站AI可读性，使用Schema标记让AI能"读懂"

4. 4. 本季 ：布局A2A能力，让你的服务能被Agent发现和调用

5. 5. 长期 ：建立Token-Agent-动念闭环，成为那5%的领先企业

雷老虎的AI增长

系列汇总：

• • 第一篇（已发布）：龙虾们的仗打完了，你的仗怎么打？（链接： 龙虾们的仗打完了，你的仗怎么打？ ）
• • 第二篇（已发布）：个人龙虾时代结束了，2026年是企业级龙虾的战争（ 个人龙虾热闹结束了，2026年是企业级龙虾的战争 ）
• • 第三篇（已发布）：AI Leadership：龙虾之战是别人的热闹，AI 领导者之战是自己的命运（ AI Leadership：龙虾之战是别人的热闹，AI 领导者之战是自己的命运（企业AI转型系列第三篇） ）
• • 第四篇（本文）：Attention is All You Need：AI时代需求捕获的新标准——从流量到动念

作者：张雷 @ 混沌AI院

系列：企业AI转型标准系列 · 第四篇

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