#INTRO

美国美妆市场正在迎来一场新的竞争。就在几年前，消费者遇到肌肤困扰时，首先想到的还是打开Google搜索。“适合敏感肌的精华”“改善毛孔问题的精华”“20美元以下的维生素C产品”等等，消费者会逐一比较搜索结果，在品牌官网、测评网站以及Sephora、Ulta之间反复浏览，寻找适合自己的产品。

但最近，消费者的行为正发生着改变。现在，大家不再只是输入关键词，而是开始直接描述自己的具体情况：“我30多岁，干性肤质，有毛孔问题。帮我推荐一款在美国容易买到、价格又比较合理的精华。”而回答这个问题的，也不再只是Google，而是ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude等生成式AI。

过去，品牌需要争取的是Google搜索结果中的靠前位置；如今，怎么让品牌出现在AI给消费者的回答中，变得越来越重要。由此诞生了一个新的概念——GEO（Generative Engine Optimization），即生成式引擎优化。这也正是美国美妆市场迎来新一轮竞争的原因：品牌之间的竞争阵地，正在从搜索结果页面转向AI的回答框。

GEO对美国美妆行业的影响日益显著

据Adobe数据显示，2025年美国年末购物季期间，从生成式AI流入美国零售网站的流量同比增长693.4%。2026年第一季度，从AI流入美国零售网站的流量也同比增长393%。面对如此迅速的变化，美国美妆行业越来越需要准确把握消费者行为的转变。GEO趋势和AI功能的发展，并不仅仅意味着搜索算法发生变化，更是在改变消费者发现品牌、比较产品并最终作出购买决定的整个消费旅程。

尤其是美妆品类，受到GEO的影响更为明显，因为消费者开始更多地表达自己的困扰，而不只是寻找某一款产品。例如：“敏感肌可以用视黄醇吗？”“有没有对痘痘肌刺激较小的韩国护肤品？”AI会围绕消费者的问题和具体情况组织答案，而不是单纯围绕产品名称。因此，未来的竞争可能不再只是争夺某个特定搜索关键词，而更接近于争夺“消费者的哪些困扰能够与我们的品牌建立联系”。

为什么The Ordinary成了AI偏爱的品牌？

在这一点上，品牌The Ordinary是一个非常有意思的案例。5W AI Communications发布的2026年第一季度Beauty AI Visibility Index显示，The Ordinary在美国美妆品牌中的AI Citation Share达到7.0%，位居第一。该调查针对ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini和Google AI Overviews中的80多个具有购买意图的提示词展开。其后依次为CeraVe（6.0%）、Sephora（5.5%）、La Roche-Posay（5.0%）和Charlotte Tilbury（4.5%）。

而The Ordinary真正有意思的地方就在它从诞生之初便打破了传统美妆行业的命名逻辑。它没有使用富有感性色彩的产品名称，而是直接将成分和含量写进产品名，例如“Niacinamide 10% + Zinc 1%”“Hyaluronic Acid 2% + B5”。当时，这种做法也曾被评价为过于功能化、缺少情感温度，但到了生成式AI时代，这反而成为了一项强有力的优势。

当消费者提出“帮我推荐一款烟酰胺精华”时，产品名称本身就能与问题直接建立联系；寻找玻尿酸精华时也是如此。对于AI而言，这类信息非常清晰，因为产品名称、成分、含量和使用目的之间的关系一目了然。

更有意思的是，The Ordinary并不是为了GEO才打造出这样的品牌。更准确地说，是它长期坚持的成分导向策略恰好契合了生成式AI时代。或许GEO的核心并不在于某项新技术，而在于一个更根本的问题：“我们的品牌，是否已经被清晰地表达到了AI也能理解的程度？”

与消费者肌肤困扰紧密相连的CeraVe

CeraVe同样是在AI时代具备优势的品牌，但优势的原因略有不同。如果说The Ordinary的优势来自以成分为核心的清晰表达，那么CeraVe的优势则来自它与特定肌肤问题之间建立起的强关联。神经酰胺、肌肤屏障、敏感肌——提到这三个关键词，人们很自然就会想到CeraVe。AI连接信息的方式也十分相似。因此，当消费者询问“肌肤屏障比较脆弱，适合用什么产品？”“敏感肌适合什么保湿产品？”时，CeraVe很容易成为候选答案。

The Ordinary和CeraVe的案例揭示了GEO的本质：重要的并不是单纯生产大量内容，而是一个品牌能够多么清晰地与承载特定需求的关键词建立联系。The Ordinary将成分与产品连接起来，CeraVe则将肌肤屏障与品牌连接起来。也就是说，它们都拥有清晰的语义结构，使AI在回答消费者问题时能够自然地调用这些品牌。

走进AI的Sephora

GEO之所以愈发重要，也是因为AI技术不仅在推动品牌改变，也在推动零售商改变。2026年，Sephora在美国推出ChatGPT内的Sephora应用，让消费者能够直接在AI对话中探索美妆产品并获得推荐。这是一个颇具象征意义的变化。过去，消费者的购买旅程大致是从Google到Sephora，再到浏览产品、最后完成购买；但未来，这一流程可能变成从ChatGPT到Sephora推荐，再到选择产品、最终完成购买。搜索入口发生转移，消费者也会随之转移，而消费者在哪里，品牌竞争的舞台就会转向哪里。

美国零售行业之所以高度关注AI，原因也在于此。据Reuters报道，包括Ulta Beauty在内的美国零售商正在优化商品信息和内容，使其更适合AI读取，以争取来自AI的购物流量。同时，零售商也在推动消费者最终回到自有网站完成购买，从而掌握客户数据。AI正在从单纯的搜索渠道，逐渐被视为一个能够带来消费者的新流量入口。

在美国美妆市场，“品牌的可解释性”变得越来越重要

这些变化也给传统美妆品牌抛出了一个非常重要的问题。长期以来，美妆行业投入大量资源塑造品牌形象，尤其是奢华品牌，更强调奢华感、高端调性以及借助名人进行形象塑造。

但AI回答消费者问题的方式略有不同。比起“这个品牌有多酷”，AI更需要解释的是“这个品牌能够解决哪类消费者的什么问题”。因此，像The Ordinary这样成分与产品关系清晰的品牌，或像CeraVe这样长期与特定肌肤困扰紧密关联的品牌，更容易在AI环境中展现优势。

但这并不意味着品牌过去积累的资产失去了意义。恰恰相反，如果能够善加利用，反而可能创造更大的机会。如果我们能把品牌资产转化为AI能够理解的语言，并建立清晰的关联，品牌本身也会变得更加鲜明，从而产生更大的协同效应。

而且，这并不是某一个部门单独能够完成的课题。过去，SEO主要是市场营销或数字团队的任务；但GEO涉及的范围要广得多。产品的名字、成分信息是否准确、产品说明是否清晰、媒体如何描述品牌、专业人士如何描述品牌 、消费者评价中反复出现哪些关键词、Reddit上品牌通常与哪些问题一同被提及、Sephora和Ulta上的商品信息又是如何撰写的——这些因素都需要综合考虑。归根结底，GEO不只是内容团队的问题，而是一个需要连接品牌、PR、商品、商务和零售战略的综合课题。尤其是在美国这样信息分散于多个平台的市场中，更是如此。

GEO为K-Beauty带来的新机遇

在这样的环境下，K-Beauty可能会迎来新机会，因为在美国消费者心中，K-Beauty已经与一些强有力的关键词建立了联系，例如Snail Mucin、Centella、Rice Toner、Glass Skin、Barrier Repair等，这些都是美国市场中具有代表性的K-Beauty关键词。

接下来，比成分或品类本身更重要的是：这些关键词究竟与哪个品牌建立了联系。当AI被问到“帮我推荐一个韩国护肤品牌，适合抗老需求”时，它会想到哪个品牌？每个品牌要用什么关键词与消费者的困扰建立联系，打造属于品牌自己的明确“AI联想词”，将成为关键。

努力成为AI能够记住的品牌

从这一角度来看，最近值得关注的案例就是COSRX。COSRX已经在美国市场成为与Snail Mucin这一关键词高度关联的K-Beauty品牌，但它并没有止步于此，而是持续进行适应AI时代的新尝试。

COSRX针对ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot等平台追踪了82个与购买相关的提示词，并优化产品页面和内容结构。结果显示，据COSRX自身数据，其AI可见度提升了1,104个百分点，经过优化的产品页面转化率同比增长38%。[注1] 当然，这只是品牌及代理公司公开的案例研究，不能将其视为整个美妆市场的普遍成果，但其所体现的方向值得关注。

分析AI实际收到的消费者提问，将产品信息与成分结构化，并优化内容，让AI能够清晰理解产品特点——可以说，COSRX已经率先展示了K-Beauty在美国市场需要解决的新课题。

那么，我们的其他品牌又正在以哪些关键词被记住呢？对于美国消费者而言，兰芝已经与Lip Sleeping Mask以及Hydration这两个关键词建立了强关联。在“夜间唇部角质问题”“干燥嘴唇适合用什么产品”等消费者的具体需求下，兰芝会被自然而然地提及。

而雪花秀数十年来积累的Ginseng、Anti-aging、Luxury Korean Skincare等品牌资产，本身同样具备GEO所需要的条件。尤其是近来在美国市场关注度不断提升的“Skin Longevity”，与雪花秀的品牌定位有着天然的契合点。未来，我们需要做的是将这些资产转化为AI能够理解和引用的语言与结构。也就是说，当消费者向AI询问“韩国奢华护肤”“含人参成分的抗老产品”时，我们要让雪花秀出现在AI的回答中。

#OUTRO：现在品牌要学会向AI说明自己

未来，美国市场的竞争已经很难仅用“搜索排名第一”来衡量。当消费者向AI询问“帮我推荐最好用的抗老面霜”时，哪些品牌会进入答案？面对“适合敏感肌的韩国护肤品有哪些？”“20美元以下的烟酰胺精华有哪些？”“第一次使用视黄醇该选什么？”等问题，又有哪些品牌会反复出现在推荐中？这些都可能成为新的品牌竞争力。

做优秀的产品、赢得消费者喜爱、在搜索结果中取得靠前排名之外，如今还需要再增加一项能力——让AI能够向消费者推荐我们的品牌。也许，美国美妆市场的下一块“数字货架”既不是Sephora，也不是Amazon或Google，而可能就是消费者向AI提出问题时打开的那个对话框。

“我们的品牌会以什么关键词被AI记住？”这个问题的答案，也许我们早已拥有。COSRX的Snail Mucin、兰芝的Lip Sleeping Mask、雪花秀的Ginseng与Holistic Longevity。现在我们要做的，就是把这些答案带进AI的回答框。而这正是此刻我们在美国市场开启的新一轮竞争。