目录

一、核心洞察总览

二、消费者购药行为与信任偏好分析

三、AI重塑药品信息获取渠道

四、AI健康咨询的核心场景

五、减重与代谢领域——新药时代内容爆发的启示

六、从SEO到GEO：医药内容营销范式变革

七、AI时代医药内容营销三大要素

八、针对药品MCN公司的策略建议

8.1 市场经理策略建议

8.2 推广经理策略建议

8.3 产品经理策略建议

九、附录：关键数据汇总

一、核心洞察总览

本次报告资料来自知乎研究院与PHARMCHINA全国药品交易会联合发布的研究成果，核心围绕「AI时代消费者如何获取药品信息、信任什么内容、做出什么决策」展开。以下是五大核心洞察：

��洞察一：购药决策从「家庭健康总管」出发，内容信任向专业权威收敛，越刚需越理性

呼吸系统用药（90%）、儿童用药（60%）、皮肤与过敏（57%）位居近半年购药品类前三；消费者最信任「医生/科研人员撰写的专业科普文章」（48%），远超品牌官方介绍（3%）。

��洞察二：AI已跃升为第二大药品信息获取渠道，传统搜索和线下药师迅速失位

AI工具（豆包、DeepSeek、ChatGPT等）以56%的占比超越社交媒体（42%），成为仅次于专业内容平台（70.1%）的第二大渠道；传统搜索引擎跌至29%，线下药师建议仅13%。

��洞察三：消费者把AI当成「判断辅助」，首要场景是症状判断（68%），其次是药品对比（54%）

AI健康咨询的核心不是获取知识，而是获取决策依据——比较药品优劣、判断副作用、了解适用人群。

��洞察四：内容营销正从SEO（关键词优化）转向GEO（生成式引擎优化），AI成为「内容裁判」

传统关键词堆砌和排名竞争已失效，AI优先整合和推荐它认为最权威、最专业、最可信的内容。医药品牌必须赢得AI的信任。

��洞察五：知乎等高质量专业平台成为AI引用内容的核心来源

在消费类问题中，知乎内容被AI聊天助手引用率高达62.5%；大健康品类网页搜索来源中知乎占比26%。

二、消费者购药行为与信任偏好分析

2.1 近半年购药品类分布

数据来源：知乎大健康用户调研，2026

关键发现：呼吸系统用药（感冒/流感/过敏）是绝对刚需，占比高达90%，这与季节变化、环境因素密切相关。儿童用药（60%）反映了家庭健康决策中「为孩子买单」的强烈意愿。减重与代谢领域虽然占比27%，但内容热度极高（见第五章），说明该领域用户活跃度高、内容消费意愿强。

2.2 消费者最信任的药品介绍内容

数据来源：知乎大健康用户调研，2026

关键发现：专业权威内容（48%）+ 真实用户经历（24%）+ AI综合回答（17%）合计占据89%的信任份额。品牌官方介绍仅占3%，说明「自卖自夸」式的传统营销在药品领域几乎失效。MCN推广必须依托真实医生科普+真实用户证言的组合策略。

三、AI重塑药品信息获取渠道

3.1 身体不适时最常用的药品信息获取渠道

数据来源：知乎大健康用户调研，2026

关键发现：

·AI工具以56%的占比一年内挤掉传统搜索和线下药师，成为新的「第二意见」出口

·AI在chatbot交流场景下具有天然优势：辅助多模态判断（检查报告、图片等），完善解决用户自查自检需求，具备中立性和客观性

·专业内容平台（70.1%）仍稳居第一，说明「专业权威」是药品信息获取的基石，但AI正在快速渗透

·社交媒体（42%）仍具重要价值，但与AI工具存在「互补关系」而非替代关系——社媒负责种草，AI负责决策验证

四、AI健康咨询的核心场景

消费者把AI当成「判断辅助」，而非科普读物——要的不是知识，而是决策依据。以下是AI健康咨询的六大场景及其占比：

关键发现：

·「症状判断」（68%）和「药品对比」（54%）是AI健康咨询的两大核心场景，这意味着用户在使用AI时已经处于「半决策状态」——他们不是在了解知识，而是在寻找购买/使用的理由

·药品对比场景（54%）对MCN极具价值：当用户主动比较多款产品时，专业的对比分析内容（成分、价格、副作用、适用人群）将直接影响最终决策

·「药理判断」（49%）反映了用户对安全性的高度关注，特别是副作用和适用人群——这要求推广内容必须科学、客观、不夸大

五、减重与代谢领域：新药时代内容爆发的启示

以司美格鲁肽国内获批为标志，「减肥药」逐渐成为趋势选择。从现象级爆火到功效检验，如今向着更多个性化选择进阶。这一领域的内容演进路径，对其他药品品类具有重要参考价值。

5.1 核心数据

5.2 内容演进三阶段

第一阶段：现象分析

集中聚焦司美格鲁肽的现象级爆火

·司美格鲁肽的原理是什么？

·普通人可以考司美格鲁肽减肥吗？

·首个用于体重管理的司美格鲁肽在中国获批上市意味着什么？

第二阶段：功效质疑

开始深入探讨药物减肥的科学性和实际体验

·第一批打司美格鲁肽的人，现在怎么样了？

·打了司美格鲁肽是啥感受？

第三阶段：个性化选择分享

越来越多人有了尝试经验，开始寻求更好的平替/优选选择

·用司美格鲁肽减肥有哪些副作用和风险？哪些人不适合使用？

·为什么有些人打司美格鲁肽有效，有些人没用？

·「减肥药」双雄争霸司美格鲁肽VS替尔泊肽，谁更出色？

·司美格鲁肽、替尔泊肽、利拉鲁肽都有减肥效果，有什么区别，该怎么选？

对MCN机构的启示：新药/新品的推广内容应遵循「现象引爆 → 科学验证 → 个性化选择」的三阶段路径。不能仅停留在「是什么」的科普层面，必须深入到「为什么」和「怎么选」的决策支持层面。

六、从SEO到GEO：医药内容营销范式变革

AI浪潮来袭，生成式引擎优化（GEO）正在取代传统搜索引擎优化（SEO）。医药品牌必须理解这一范式转变，才能在AI时代赢得消费者信任。

6.1 SEO面临的三重困境

·流量思维：关键词堆砌、排名竞争白热化——传统SEO依赖大量低质量内容抢占关键词，但在AI时代，这种策略不再有效

·用户变化：用户对广告和硬广式内容日益麻木——消费者能轻易识别商业化内容，对「广告味」重的信息天然排斥

·信任缺失：健康领域，错误信息的代价是致命的——药品关系到生命安全，用户对信息准确性的要求远高于其他品类

6.2 GEO带来的两大变革

·对话式体验：提供完整、个性化的解决方案——AI不再返回10个网页链接，而是直接给出整合后的答案。品牌内容必须能被AI「理解」并「引用」

·AI担任「内容裁判」：AI优先整合和推荐它认为最权威、最专业、最可信的内容——这意味着内容质量比数量更重要，权威性比曝光量更重要

核心结论：在GEO时代，医药内容营销的核心目标从「让用户看到」转变为「让AI信任并推荐」。这需要内容具备极致的准确性、权威性、深度性和结构化特征。

七、AI时代医药内容营销三大要素

7.1 内容质量——成为AI知识源头的基石

·极致的准确性与权威性：药品信息必须基于循证医学，引用权威指南和临床研究

·深度与原创性：不仅说「是什么」，更要解释「为什么」和「怎么办」

·清晰的结构化：使用标题、列表、问答格式（Q&A），便于AI理解和抓取

7.2 创作者身份——构建AI信任的数字名片

GEO时代，AI优先选中具备以下特征的创作者：

数据来源：知乎后台数据（大健康内容被高引用的TOP200创作者画像）

·明确的作者标识：创作者需要有清晰的职业认证和专业背景

·权威的数字足迹：创作者在平台上的历史内容、互动数据、专业领域聚焦度

·结构化数据标记：内容需要被AI正确识别和引用

7.3 分发平台——进入AI信息高速公路的入口

·优先选择通用高权重平台：知乎、丁香医生等专业内容平台被AI引用率远高于垂直小众平台

·确保技术友好性：平台的内容结构、数据开放程度影响AI抓取效果

关键数据：在消费类问题中，知乎内容被AI聊天助手引用率高达62.5%；大健康品类网页搜索来源中知乎内容占比26%。

八、针对药品MCN机构的策略建议

基于以上学习洞察，结合药品MCN机构的业务模式（短视频医生科普+公域挂网销售），以下从市场经理、推广经理、产品经理三个维度提出具体的策略建议。

8.1 市场经理策略建议

��策略一：构建「GEO友好型」内容矩阵

·从SEO思维转向GEO思维：不再追求关键词堆砌和海量低质内容，而是围绕用户AI咨询的核心场景（症状判断68%、药品对比54%、药理判断49%）构建结构化内容资产

·建立「Q&A知识库」：将常见症状、药品对比、成分解析等内容以问答格式（Q&A）整理，便于AI理解和引用

·内容必须覆盖语义网络：围绕核心产品构建包含症状词、功效词、竞品词、适用人群词的完整语义关联

��策略二：强化「专业权威+真实用户」双轮信任体系

·医生科普内容占比应保持在70%以上（参考TOP200高引用创作者中医疗领域创作者占77.2%），优先选择有明确科室认证、博士/硕士学历的医生合作

·真实用户证言内容占比约25%，重点展示「多位用户互相印证的真实使用经历」（信任度24%），避免单一用户案例的「广告感」

·严格控制品牌硬广比例在5%以内，品牌官方介绍的信任度仅3%，过度商业化会损害整体内容生态的信任度

��策略三：布局AI渠道内容资产

·在知乎、丁香医生等高权重平台建立品牌专业内容阵地，确保AI工具在回答相关健康问题时能引用到我们的内容

·主动与豆包、DeepSeek、ChatGPT等AI平台的健康垂类运营团队建立联系，了解其内容引用机制

·监测品牌在AI回答中的「被引用率」和「被推荐率」，将其纳入品牌健康度KPI体系

��策略四：数据驱动的品类机会洞察

·重点关注呼吸系统（90%）、儿童用药（60%）、皮肤与过敏（57%）等高需求品类，评估公司现有产品管线与这些品类的匹配度

·密切关注减重与代谢领域（27%购药占比但11.5亿+年阅读量）的内容热度，该领域用户活跃度高、内容消费意愿强，是潜在的增量市场

·建立「症状-需求-产品」映射表，将AI咨询高频症状与公司的代理产品进行精准匹配

8.2 推广经理策略建议

��策略一：短视频医生科普的「GEO化」升级

·短视频内容脚本必须同时满足「人看」和「AI看」：除了吸引用户的开头和可视化表达，还需在文案中植入结构化信息（成分、功效、适用人群、注意事项等）

·在视频描述/评论区补充结构化文字版内容（Q&A格式），因为AI主要抓取文字信息，纯视频内容难以被AI引用

·每条科普视频应明确回答一个具体问题（如「适合哪些人？」），而非泛泛而谈，这更符合AI「精准回答」的内容偏好

��策略二：小红书/抖音「种草」与知乎/丁香医生「决策验证」联动

·社交媒体（42%）负责「种草」和兴趣激发，AI工具（56%）和专业平台（70.1%）负责「决策验证」

·在小红书/抖音投放的种草内容，必须在知乎、丁香医生等平台同步布局专业验证内容，形成「种草→验证→购买」闭环

·种草内容重点突出真实使用场景和情感共鸣（同理心），验证内容重点突出成分解析、临床依据和安全性数据（深度性）

��策略三：KOL/KOC分层运营体系

·头部KOL（医生IP）：承担「专业权威」角色，内容以深度科普、疾病解读、药品对比为主，建立品牌专业信任

·腰部KOC（真实用户/药师）：承担「社交证明」角色，内容以真实使用经历、用药日记、效果反馈为主，增强可信度

·避免使用无医学背景的「泛娱乐博主」进行药品推广，信任度仅8%且存在合规风险

��策略四：AI咨询场景的「截流」内容设计

·针对「症状判断」场景（68%）：制作「自测指南」类内容，帮助用户初步判断症状与产品的匹配度（如「肝郁脾虚的5个信号，你中了几个？」）

·针对「药品对比」场景（54%）：制作「对比测评」类内容，客观分析产品与竞品的差异（成分、价格、副作用、适用人群）

·针对「药理判断」场景（49%）：制作「成分解析」类内容，用通俗语言解释产品成分的作用机制和安全性

·所有对比类内容必须客观中立，避免恶意贬低竞品，GEO时代的AI会优先推荐中立、全面的内容

��策略五：CPM投放与内容资产的协同

·当前CPM投放20-30万/月，需确保投放的流量能被「可沉淀的内容资产」承接

·投放的落地页/挂网页面应包含结构化Q&A内容，提高页面被AI引用的概率

·建立「投放-内容-AI引用-自然流量」的正向循环，降低长期获客成本

8.3 产品经理策略建议

��策略一：产品定位的「AI可理解性」优化

·为每款产品建立「AI友好型」产品信息卡：包含标准化学名、成分表、适应症、适用人群、禁忌症、副作用、用法用量、临床依据等结构化信息

·产品定位语应从「营销话术」转向「医学表述」：例如将「疏肝健脾、养血调经」转化为AI易于理解和引用的标准医学术语

·建立产品与「高频症状词」的语义关联库，确保AI在回答相关症状问题时能关联到产品

��策略二：内容资产的「产品化管理」

·将内容视为产品来管理：建立内容资产库，按「症状判断」「药品对比」「药理判断」「诊疗用药」「新药资讯」「慢病管理」六大场景分类或「疾病认知与规范治疗扫盲类」「药品作用机制/指南地位硬核拆解类」「典型脱敏病例/诊疗路径还原类」「常见用药疑问/误区解答类（Q&A种草）」「热点公共卫生/流行病应对联动类」

·每类内容设定质量标准：准确性（引用权威指南）、深度性（覆盖是什么/为什么/怎么办）、结构化（标题/列表/Q&A格式）、同理心（真实案例/患者故事）

·建立内容更新机制：药品信息、临床指南、竞品动态变化时，及时更新内容资产

��策略三：竞品监测与差异化内容定位

·持续监测竞品在AI回答中的「被提及率」和「被推荐率」，分析其内容策略

·针对减重与代谢领域的内容爆发路径（现象分析→功效质疑→个性化选择），预判公司重点产品可能面临的内容演进阶段

·提前布局「功效验证」和「个性化选择」阶段的内容，而非仅停留在「现象科普」阶段

��策略四：数据闭环与效果衡量

·建立GEO效果衡量体系：品牌在AI回答中的被引用率、被推荐率、推荐位次

·建立内容效果衡量体系：不同场景内容（症状判断/药品对比/药理判断）的转化率差异

·将WMS出货数据与内容投放数据进行关联分析，验证「内容场景-用户行为-销售转化」的闭环效果

·特别关注「药品对比」类内容的ROI，因为54%的用户在AI咨询中会进行药品对比，这是影响决策的关键节点

��策略五：合规底线与风险管控

·所有推广内容必须经过医学合规审核，特别是功效声明、适用人群、副作用提示

·建立「内容红线清单」：禁止夸大疗效、禁止贬低竞品、禁止无依据的健康声明

·在GEO时代，AI对内容的「可信度」评分直接影响推荐优先级，任何违规内容不仅面临监管风险，还会降低品牌在AI中的信任评分

九、附录：关键数据汇总

9.1 消费者购药与信任数据

9.2 信息获取渠道数据

9.3 AI健康咨询场景数据

9.4 平台与创作者数据