关于「广告成本涨了多少」，各行业差别极大，笼统给一个百分比意义不大。但方向上有两件事在大多数 To-B 和高客单价行业里同时发生：付费流量越来越贵，而客户做决策的第一站变成了 AI。
这两件事叠在一起，预算结构就该动了。
一、为什么 AI 渠道的线索质量常常更高
不是因为 AI 神奇，是因为筛选发生在更前面。
点广告的人，可能只是被标题吸引；从 AI 答案里拿到你的名字的人，通常已经完整问过一轮：这件事值不值得做、怎么选、大概多少钱。到打电话这一步时，他要确认的往往只剩细节。
这也解释了另一个现象：AI 带来的咨询通常问得更具体，成交周期更短。
二、但它不是「免费流量」
有个常见误解要澄清：GEO 不是零成本渠道。
它的成本结构不同 —— 不是按点击付费，而是前期投入内容和信源建设，之后持续生效。更像做资产，不像投广告。
后果是两个：
- 见效慢。 别指望这个月投下去下个月满血。
- 不会突然归零。 停投广告，第二天流量清零；停做 GEO，已经铺出去的材料还在被引用，衰减是缓慢的。
三、预算该怎么调
不建议激进切换。比较稳的做法：
- 先测，再定。 花一个下午做基线：客户真实会问的十到二十个问题，六家 AI 各跑一遍。如果你在这些答案里完全缺席，那这块的机会成本就是实的。
- 从广告预算里切出一小块做第一期。 挑一组最靠近成交的问题，做一个季度，看被点名率和来源覆盖率有没有动。
- 两边用同一套归因口径。 表单里加「您是怎么知道我们的」，把「AI / 大模型推荐」做成独立选项。没有这一项，后面所有对比都是猜的。
- 别停广告。 至少在第一轮验证完之前不要停。GEO 的爬坡期比广告长，中间断档会很难受。
四、什么情况下不该做
如果你的生意是即时、低单价、纯本地即兴消费（路边买瓶水那种），用户不会先问 AI，这块优先级确实低。
反过来，决策周期长、客户会先做功课、单价较高的行业 —— 企业服务、医疗、教育、法律、装修、B2B —— 用户去问 AI 的比例本来就高，越晚进场，前面的人积累的信源优势越难追。
五、一个判断标准
如果你已经在投搜索广告，有个很直接的判断方法：把你正在买的那些词，改写成用户真实会问的句子，拿去问 AI。
如果答案里全是竞品，那你现在买的每一次点击，都是在为一个正在缩小的入口付费。