經(jīng)觀感知

6月26日，“品牌AI百人會暨智能產(chǎn)業(yè)調(diào)研行”活動在廊坊市京津冀大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新中心舉行。

這場活動討論了當(dāng)AI成為新的信息入口后，企業(yè)該如何重新理解品牌傳播。

過去，品牌面對的是搜索引擎、媒體、社交平臺和用戶評論。企業(yè)可以通過投放、內(nèi)容、回應(yīng)、澄清，影響外部認(rèn)知。現(xiàn)在，一個新的入口正在形成。用戶開始直接向AI提問，由AI完成信息篩選、歸納和建議。

當(dāng)AI給出答案，品牌爭取的已經(jīng)不是一次曝光，而是進(jìn)入用戶決策前的判斷鏈條。

中國政法大學(xué)刑事司法學(xué)院副教授詹奇瑋認(rèn)為，AI應(yīng)用首先沖擊的是人的自主決策。過去，用戶面對的是信息列表，搜索、點擊、比較、判斷的過程仍然比較清晰。進(jìn)入大模型和智能體階段后，AI開始替用戶篩選信息、歸納觀點，甚至直接給出建議。效率提高的同時，風(fēng)險也被隱藏起來。一旦答案背后的信息源被污染，用戶可能并不知道自己的判斷已經(jīng)被影響。

詹奇瑋在分享中強調(diào)，AI追求效率和能力，倫理關(guān)心合理性，法律守住底線。這三者不能混為一談。技術(shù)越強，責(zé)任邊界越需要被講清楚。尤其在品牌傳播和營銷場景中，AI生成內(nèi)容、AI推薦、AI廣告投放即便披上技術(shù)外衣，也仍然要接受現(xiàn)有法律體系評價。

他特別談到了GEO的法律風(fēng)險。傳統(tǒng)SEO更多影響搜索排名，用戶還能打開不同網(wǎng)頁進(jìn)行比較。GEO一旦被濫用，影響的可能是AI直接生成的事實判斷。虛假測評、偽造排行榜、偽造專家推薦、惡意攻擊競品，如果被模型吸收，就可能在用戶提問時以“客觀答案”的形式返回。黑帽GEO的危險也在這里。它操作的不只是可見性，還會污染AI生成答案的事實基礎(chǔ)。對用戶來說，知情權(quán)和選擇權(quán)可能被隱藏影響；對企業(yè)來說，商業(yè)信譽可能被無聲改寫；對行業(yè)來說，AI答案的可信基礎(chǔ)會被持續(xù)消耗。

詹奇瑋的提醒為后續(xù)討論劃出了一條邊界。品牌可以利用AI改善傳播效率，不能把污染信息生態(tài)當(dāng)成捷徑。AI時代的品牌建設(shè)，第一課不是流量，而是可信。

中國傳媒大學(xué)博士生導(dǎo)師王昕則從品牌資產(chǎn)角度解釋這場變化。在他看來，數(shù)字品牌建設(shè)大致經(jīng)歷了三個階段。第一個階段是流量時代，品牌圍繞搜索引擎爭排名、爭點擊、爭曝光。第二個階段是內(nèi)容時代，社交媒體改變了品牌和用戶的關(guān)系，粉絲、社群、種草和情緒共鳴成為關(guān)鍵詞。

現(xiàn)在進(jìn)入第三個階段，AI改變了用戶決策路徑。用戶從“搜索—點擊—比較”，開始轉(zhuǎn)向“提問—接受答案—形成判斷”。品牌影響用戶的節(jié)點被提前了。過去，企業(yè)至少還有機會在用戶打開網(wǎng)頁后完成說服；現(xiàn)在，如果沒有進(jìn)入AI答案的證據(jù)鏈，品牌可能在用戶看見之前就已經(jīng)出局。王昕提出，AI時代的品牌資產(chǎn)不只存在于人的心智中，也開始存在于AI的語義空間里。換句話說，品牌既要讓用戶記住，也要讓AI理解準(zhǔn)確。一個品牌在用戶心中的形象，與它在AI系統(tǒng)中的知識畫像，正在共同構(gòu)成新的品牌資產(chǎn)。

這對企業(yè)提出了新的要求。過去評價品牌傳播，常看曝光量、點擊率、閱讀量和轉(zhuǎn)發(fā)量。未來還要看AI是否引用、是否推薦、是否準(zhǔn)確表述，以及是否把品牌放在正確的行業(yè)語境中。

如果企業(yè)在官網(wǎng)、媒體稿、社交平臺、產(chǎn)品材料和對外口徑中各說各話，AI很難判斷哪一個版本更可信。輕則不引用，重則產(chǎn)生偏差表達(dá)。品牌在傳統(tǒng)傳播場景中還能靠后續(xù)解釋彌補，但在AI答案中，很多偏差發(fā)生時企業(yè)并不在場。

王昕由此提出一個關(guān)鍵判斷。品牌競爭正在從流量博弈轉(zhuǎn)向公信力經(jīng)營。誰能提供更清晰、更一致、更可溯源的信息，誰就更可能被AI采信。品牌傳播的對象從人擴展到算法和模型。

萬悉科技創(chuàng)始人兼CEO毛慧娜進(jìn)一步把這個問題落到技術(shù)路徑上。她認(rèn)為，GEO是AI時代重構(gòu)品牌表達(dá)力的技術(shù)基礎(chǔ)，但GEO不能簡單理解為AI營銷，也不能照搬過去SEO的老辦法。

在傳統(tǒng)搜索環(huán)境下，企業(yè)關(guān)心關(guān)鍵詞、鏈接和網(wǎng)頁排名。大模型生成答案的過程更復(fù)雜。它會理解用戶意圖，檢索外部信息，篩選內(nèi)容，重排來源，再整合生成一個答案。企業(yè)如果只是堆關(guān)鍵詞、鋪軟文，很難建立穩(wěn)定的AI認(rèn)知。

毛慧娜強調(diào)，AI需要的不是碎片信息，而是能夠被理解、引用和推理的知識結(jié)構(gòu)。品牌歷史、產(chǎn)品能力、用戶場景、行業(yè)數(shù)據(jù)、案例材料、標(biāo)準(zhǔn)問答，都需要重新組織。過去網(wǎng)站主要給人看，未來網(wǎng)站也要讓AI看得懂。頁面結(jié)構(gòu)、語義標(biāo)簽、問答體系、權(quán)威引用，都會影響AI能否正確理解一個品牌。

這也是GEO與傳統(tǒng)營銷最大的區(qū)別。在AI生成答案的環(huán)境下，單純重復(fù)廣告語的作用正在減弱。企業(yè)更需要把品牌歷史、產(chǎn)品能力、用戶場景和行業(yè)案例，整理成可被機器理解、引用和推理的知識體系。品牌要回答兩個問題。希望AI記住什么，如何讓AI正確記住。

毛慧娜的觀點與現(xiàn)場發(fā)布的DeepBrand形成對應(yīng)。北京第四波科技智庫當(dāng)天發(fā)布DeepBrand，定位為AI“反投毒”智能體，主要用于監(jiān)測大模型和智能體對企業(yè)品牌的錯誤、有毒及幻覺信息。這類工具的價值，并不在于替企業(yè)多生成幾篇內(nèi)容，而是幫助企業(yè)看見AI到底如何理解自己。

據(jù)現(xiàn)場介紹，這類監(jiān)測很難靠一次提問完成。一個問題需要拆成多條指令，持續(xù)追問多個大模型，再把回答結(jié)果與品牌知識庫對照，才能找到偏差來自哪里。它更接近一種新的輿情基礎(chǔ)設(shè)施。過去企業(yè)看網(wǎng)上怎么說，未來還要看AI怎么說。

AI可以放大內(nèi)容生產(chǎn)能力，卻不能替企業(yè)發(fā)明真實的品牌性格。當(dāng)大量內(nèi)容都由AI參與生成，真正稀缺的反而是清晰的人味、穩(wěn)定的判斷和真實經(jīng)驗。

當(dāng)下，AI給品牌傳播帶來的變化，不只是多了一個新工具。它改變的是用戶做決策的路徑，也改變了品牌被理解的方式。

法律層面，企業(yè)要避免用技術(shù)包裝虛假傳播；品牌層面，企業(yè)要把資產(chǎn)從人的心智延伸到AI的語義空間；技術(shù)層面，企業(yè)要把散亂信息整理成AI能理解的知識結(jié)構(gòu)；公關(guān)層面，企業(yè)要在高效率內(nèi)容生產(chǎn)中守住自己的調(diào)性。

這幾件事連在一起，構(gòu)成了AI時代品牌傳播的新課題。

企業(yè)過去習(xí)慣問，怎么讓更多人看到我。現(xiàn)在還要問，AI會怎樣理解我。當(dāng)AI開始替用戶整理信息、形成判斷，甚至參與行動，品牌傳播的重點就不能只停留在表達(dá)上，還要確保自己被準(zhǔn)確理解。