被AI”选中”才能卖货：品牌传播体系正在被一个看不见的新中介改写

—— 软盟资讯 独家深度策划

2026年8月

核心导读

“如今，新生代已经习惯用AI工具来了解一个品牌。”清华大学新闻学院、人工智能学院双聘教授沈阳近日在复旦大学的一场研讨会上道出了一个行业巨变。当近八成消费者”先问AI再下单”成为新常态，品牌竞争的门槛已经从”被用户看见”变成了”被AI选中”。过去几十年建立在广告投放、媒体公关、搜索引擎优化之上的品牌传播体系，正在被AI这个看不见的新中介彻底改写。本文以软盟资讯独家视角，结合复旦大学最新发布的《AI时代品牌健康度与管理创新报告》，深度解读这场品牌传播的底层革命。

第一章 一个新时代的到来

1.1 “先问AI再下单”成为新常态

“如今，新生代已经习惯用AI工具来了解一个品牌。”

清华大学新闻学院、人工智能学院双聘教授沈阳近日在复旦大学一场研讨会上说的这句话，在社交媒体上引发了广泛关注和讨论。而支撑这句话的数据，更加令人震撼。

根据中国中小商业企业协会与立信数据研究院联合发布的《2026年二季度中国消费者消费意愿调查报告》，在进行购买决策时，近八成消费者会主动咨询豆包、DeepSeek等AI工具。其中，43.7%的消费者认为AI咨询”很有影响”或”较有影响”，这一比例首次超过传统媒体广告的42.6%。

QuestMobile的数据进一步印证了这一趋势：2026年6月，豆包月活跃用户达到3.82亿，千问1.67亿，DeepSeek 1.30亿，三大AI工具合计月活用户超过6.7亿。AI原生APP月活用户规模已达到4.4亿，行业单季度新增用户超1.3亿。

更值得关注的是，根据调研数据，54%的消费者仅使用通用大模型开展消费搜索，33%的消费者同步搭配平台内置AI功能。消费决策路径正快速转向”AI搜索+电商+门店”的组合模式。

这意味着什么？意味着消费者不再逐条翻阅搜索链接、逐一浏览广告页面，而是直接向AI提问——”帮我推荐一款3000元以内的手机”、”哪个品牌的空调性价比高”、”我想买一套适合敏感肌的护肤品”——AI则在数秒内整合全网信息，直接给出推荐清单。

1.2 消费决策链路的底层重构

传统模式下，消费者的购物决策链路大致是：看到广告或搜索关键词→浏览商品详情→对比参数和价格→查看用户评价→下单购买。在这一链条中，广告曝光和搜索排名是品牌触达消费者的核心入口。

但在AI时代，这条决策链路正在被彻底重构。

新的决策链路是：向AI提出需求→AI整合信息并给出推荐→根据推荐进入购买环节。在这一链条中，AI成为连接品牌与消费者的”第一入口”。消费者在抵达品牌官网或门店之前，已经通过AI完成了一轮筛选。

麦肯锡在《2026消费者状况报告》中指出，生成式AI正成为购物的”第一入口”，消费决策链路、价值判断标准和渠道选择逻辑正在同步迭代。品牌影响力节点已经前移至AI答案生成之前。

Gartner更是做出预判：到2026年底，传统搜索引擎流量将下降25%，超过60%的信息查询都会由AI直接给出答案。这意味着，如果品牌不能在AI的推荐清单中占据一席之地，它就可能从消费者的视野中完全消失。

1.3 品牌竞争规则的彻底改写

这场变革带来的影响是根本性的。过去几十年，品牌传播的核心逻辑是”被看见”——通过广告投放、媒体公关、搜索引擎优化，让品牌尽可能多地在消费者面前曝光。广告业界有一句经典名言：”我知道我的广告费有一半是浪费的，但我不知道是哪一半。”在AI时代，这句话可能变成：”我知道我的广告费可能全部浪费了，因为消费者根本不看广告了。”

AI在做信息筛选时，与人类有着本质的不同。人类消费者会被精美的广告画面、动人的品牌故事所打动，但AI不会被这些表面元素所影响。AI遵循的是”多重信源交叉验证”机制，它优先采信的是权威、客观、结构化的数据——产品参数、官方公告、权威媒体评测、真实用户反馈。仅靠企业自说自话的可信度极低。

正如复旦大学传播与国家治理研究中心主任张志安教授所言，品牌竞争正从”可见度竞争”延伸至”认知质量竞争”。一个品牌能否在AI平台上被搜索到，搜索后其表现出来的”质量”如何，成为关键。

第二章 数据里的真相：AI正在成为品牌与消费者之间的”新中介”

2.1 AI工具的用户规模与渗透率

要理解这场变革的深度，首先要看清AI工具的用户规模。

2026年6月，豆包月活3.82亿、千问1.67亿、DeepSeek 1.30亿——这三款国产AI工具合计月活超过6.7亿。这意味着什么？意味着几乎每个中国网民都在使用AI工具，而使用频率最高的AI场景，已经从”写文案””查资料”扩展到”做购物决策”。

根据调研数据，消费者在消费决策中使用AI搜索时，对比选择类提问占比73.2%，产品详情关注度74.8%，品牌口碑关注度66.4%。这些数据清晰地表明，AI已经成为消费者购物决策的核心入口。

从国际趋势看，美国市场研究机构NIQ的数据显示，42%的美国消费者在过去一个月内已使用过至少一种AI工具来辅助购物。全球范围内，AI正在从后台运营工具走向前台，直接参与和影响消费者的决策过程。

2.2 AI对消费决策的影响超越传统媒体

《2026年二季度中国消费者消费意愿调查报告》中有一个数据特别值得关注：43.7%的消费者认为AI咨询”很有影响”或”较有影响”，这一比例首次超过传统媒体广告的42.6%。

这意味着，AI已经超越了电视、报纸、杂志等传统媒体，成为影响消费者决策的第一大信息源。对于品牌而言，这是一个根本性的变化——过去几十年积累的品牌传播体系，其核心支柱正在被AI取代。

更值得注意的是，这一趋势正在加速。随着AI工具的用户规模持续增长、AI推荐算法的不断优化，AI对消费决策的影响只会越来越大。品牌如果不尽快适应这一变化，就可能在新一轮的竞争中掉队。

2.3 AI推荐的双刃剑：便利与风险并存

然而，消费者对AI的”依赖”并不意味着完全”信任”。上海市消保委在2026年6月发布的《2026年618消费新趋势与消费体验报告》中，基于4308份调查问卷发现，虽然84.56%的消费者尝试过AI选购功能，但使用体验的负面反馈占绝对主导地位。

其中，38.79%的消费者反馈AI完全不贴合低价筛选需求，会优先推送高价商品；29.71%的消费者反馈高低价混杂，手动筛选的成本反而更高。有媒体对主流AI购物助手进行评测后发现，部分工具的”商业倾向性”较为明显，在推荐中会优先考虑佣金率更高的商品或特定合作店铺。

这意味着，AI在提供便利的同时，也可能成为一个更隐蔽、更难被察觉的”新中介”。消费者的决策权正在不知不觉中被让渡给了背后的算法。而在这个过程中，品牌的信息真实性、算法的公平性、消费者的知情权，都面临着新的挑战。

第三章 品牌的”隐形困境”：为什么你投了很多广告，AI却”看不见”你

3.1 传统营销逻辑的失效

在AI时代，品牌面临着一种前所未有的”隐形困境”。

很多企业持续更新内容、维护官网、投放广告，但在AI问答里永远”隐形”、永远轮不到推荐。这是为什么？核心原因在于：AI的推荐逻辑与人类的认知逻辑完全不同。

十年前，品牌营销的逻辑简单直接——重金投放电视、短视频、信息流广告，抢占搜索引擎前排位置。只要曝光足够多，就能进入大众视野，带动产品销量上涨。消费者主动”人找内容”，自己浏览广告、翻看测评、对比多家商品，最后做出选择。品牌比拼的是谁的广告预算更高，谁的曝光渠道更广。

但在AI时代，整个信息链路发生反转。用户提出需求，AI整合全网资料，提炼对比，直接给出推荐清单。中间大量广告、软文，会被AI过滤、精简。这就带来一个核心变化：品牌能不能触达客户，先要过AI这一关。

3.2 AI的”三重信源验证”机制

与其他媒体不同，AI在生成回答时遵循”多重信源交叉验证”机制。这意味着，AI不会仅凭品牌自己的宣传就给出推荐，而是需要多个权威信源的一致信息，才会在回答中引用该品牌。

具体而言，AI在评估一个品牌时，会重点考察以下三类信源：

权威媒体报道。 主流媒体、行业媒体的客观报道，是AI最信任的信源之一。如果品牌被权威媒体正面报道过，AI在回答中引用该品牌的可能性就会大幅提升。

官方公开信息。 品牌官网、产品参数、官方公告、权威认证等，是AI获取品牌基本信息的主要来源。如果这些信息不完整、不准确、不一致，AI就很难正确识别品牌。

真实用户反馈。 电商平台的用户评价、社交媒体的口碑信息，是AI评估品牌信誉的重要依据。如果品牌存在大量负面评价，AI在回答中就可能给出负面推荐。

这就意味着，品牌仅靠”自说自话”的宣传是远远不够的。品牌需要建立一套完整的、可信的、多方验证的”数字认知资产”。

3.3 品牌形象的”碎片化”困境

复旦大学发布的《AI时代品牌健康度与管理创新报告》揭示了一个令人警醒的现象：品牌形象正碎片化为无数个版本。不同模型、不同时间、不同上下文对同一品牌的描述可能截然不同，企业无法直接控制AI会采用哪些数据训练、引用哪个信源、以怎样的措辞来描述品牌。

在传统媒体时代，品牌形象是相对可控的。品牌通过统一的广告投放、公关传播，可以在消费者心中建立相对一致的印象。但在AI时代，品牌信息被不同模型、不同算法、不同信源重新组合，产生出无数个”版本”的品牌形象。品牌无法控制AI会如何呈现自己，也无法预知消费者会看到哪一个版本。

这种”碎片化”困境，使得品牌管理变得前所未有的复杂。品牌需要从”控制传播”转向”治理认知”——不是试图控制AI说什么，而是通过建立完整的数字认知资产，让AI在回答时能够正确、一致地引用品牌信息。

第四章 “AI品牌健康度”：给品牌做一次全面的数字体检

4.1 复旦大学的开创性研究

2026年8月9日，复旦大学传播与国家治理研究中心发布了《AI时代品牌健康度与管理创新报告》。这份报告基于对全球200个品牌样本的数据验证，首次提出了可量化的”AI品牌健康度指数”（AI Brand Health Index），为企业构建长期数字认知资产与健康治理体系提供了系统指南。

《报告》主持人、复旦大学传播与国家治理研究中心主任张志安教授指出，AI时代品牌健康管理面临五大结构性挑战：用户信息入口向智能问答与AI聚合平台迁移；内容供给规模急剧扩张，真实、专业、可验证的信息来源更显稀缺；虚假与误导性信息的生产门槛降低，企业核实与纠错的成本不断上升；主流媒体在智能分发中的能见度被稀释；传统品牌管理方法在控制力、稳定性和可测量性方面出现新的不适应。

4.2 “C-B-A三层架构”解析

围绕AI品牌健康度指数，研究团队构建了自下而上的”C-B-A三层架构”，以期实现”评价—诊断—改进—治理”的实践闭环。

C层——资产健康度。 测量企业公开数字资产的完整性、一致性与可验证性，是品牌在数字世界的底层基础。具体包括：品牌官网信息是否完整、权威信源是否一致、关键数据是否可验证等。C层是品牌数字认知资产的”地基”，地基不牢，上层建筑就无从谈起。

B层——机制健康度。 评估内容结构与AI信息处理逻辑的适配程度，关乎品牌信息能否被AI有效理解。具体包括：内容是否结构化、是否便于AI抓取、是否有清晰的语义标签等。B层是品牌与AI”对话”的”桥梁”，桥梁不通，品牌信息就无法进入AI的知识体系。

A层——表现健康度。 衡量品牌在各类AI终端中的实际呈现效果。具体包括：AI对品牌的描述是否准确、推荐排序是否靠前、正面呈现是否占主导等。A层是品牌在AI世界中的”最终呈现”，是品牌健康度的”终极指标”。

三层之间的建议权重配比为2:3:5。研究团队对全球200个品牌样本的回归分析证实，C、B、A三层之间存在自下而上的严格因果传导关系，下层质量直接约束上层表现的提升空间。这提示企业，唯有从底层数字资产入手、自下而上系统治理，才能构建从诊断、改进到常态化巡检的完整闭环。

4.3 从”查指标”到”强体质”的行动路径

针对AI品牌健康度指数的落地应用，《报告》提出了四大整体建设路径：

认知资产建设：建立全渠道统一口径库，持续沉淀高权重信源。 品牌需要构建一套完整的、可被AI识别和引用的”数字认知资产”，包括官方信息、权威媒体报道、行业认证、用户评价等。这些资产不是一次性建设，而是需要持续维护和更新。

生态布局：平台阵地与AI可见性双线并行，针对不同模型差异化布点。 不同的AI大模型，其数据来源、推荐算法、呈现方式各不相同。品牌需要针对不同模型进行差异化布局，确保在主流AI平台中都能获得良好的呈现效果。

风险防御：将多模型巡检纳入舆情体系，建立事实披露闭环。 品牌需要定期对主流AI模型进行”巡检”，了解AI如何呈现品牌信息，及时发现和纠正偏差。同时，建立快速响应机制，当AI出现错误信息时能够及时修正。

组织能力：由高层牵引，将品牌健康管理嵌入日常运营流程。 AI时代的品牌健康管理，不是市场部或公关部一个部门的事，而是需要CEO亲自挂帅、全公司协同推进的系统工程。

第五章 “AI投毒”：品牌认知战场的暗流涌动

5.1 GEO：新的”灰色地带”

随着AI成为品牌竞争的新战场，一种名为GEO（生成式引擎优化）的服务正在悄然兴起。GEO的核心理念是：通过优化品牌在AI模型中的可见性，让品牌在AI回答中优先露出。

GEO的技术手段包括：批量铺设高质量”软文”、在权威信源中植入品牌信息、优化品牌内容的语义结构以适配AI的检索逻辑等。中国生成式内容优化（GEO）市场年增长率超过140%，2026年规模预计达137亿元。

从表面上看，GEO似乎是品牌在AI时代的”新SEO”——就像过去企业通过搜索引擎优化提升在百度、谷歌中的排名一样。但GEO的实践，却暴露出一个令人担忧的问题。

5.2 “AI投毒”：千元即可污染AI认知

在复旦大学发布的《AI时代品牌健康度与管理创新报告》中，研究团队揭示了”AI投毒”乱象：部分机构通过批量生产带有商业导向的内容，干预大模型的抓取、引用和推荐结果，导致品牌曝光度与信息真实性错位。

这种”投毒”行为有多廉价？据报道，在电商平台上，数百元即可购得”投毒”软件；一篇软文几十元、一天可发数百篇。数小时即可污染AI模型的认知。更令人担忧的是，负面信息一旦进入模型，难以随时间衰减。

这意味着，品牌不仅面临”如何被AI选中”的挑战，还面临”如何防止被AI误伤”的威胁。在AI时代，品牌认知的”攻防战”已经拉开序幕。

5.3 法律红线与行业自律

针对”AI投毒”乱象，法律层面的红线已经明确。若通过虚假、倾向性数据影响AI生成内容、误导消费者并获利，涉嫌违反《广告法》《反不正当竞争法》。消费者可依法主张权益。

但法律的约束是事后性的，而”AI投毒”的伤害却是事前性的。在AI时代，品牌需要建立主动防御机制——不仅仅是被动应对AI的呈现，更要主动管理自己在AI世界中的认知资产。

复旦大学研究团队提供的AI品牌健康度指数评估系统，正是为品牌提供了这样一套主动防御工具。通过定期对主流AI模型进行”巡检”，品牌可以及时发现”认知污染”，并采取相应措施进行修复。

第六章 品牌如何应对：从”被用户看见”到”被AI选中”

6.1 从”流量博弈”到”认知资产治理”

复旦大学《报告》指出，AI时代品牌健康管理的核心趋势，是从短期”流量获取”向长期、结构化的”认知资产积累”过渡。

过去，品牌营销的核心是”流量博弈”——谁的广告预算更高、谁的投放策略更精准，谁就能获得更多的流量和销售。这一模式的核心竞争力是”花钱的能力”。

但在AI时代，品牌竞争力的核心变成了”认知资产治理”——谁的数字认知资产更完整、更可信、更易于被AI引用，谁就能在AI的推荐清单中占据前列。这一模式的核心竞争力是”信息管理的能力”。

这意味着，品牌需要从”花钱买流量”转向”投资建资产”。前者是短期行为，后者是长期战略。前者可以被竞争对手超越，后者一旦建立，就形成了难以复制的竞争壁垒。

6.2 构建”被AI选中”的四大能力

基于复旦大学《报告》的研究成果，品牌需要构建”被AI选中”的四大核心能力：

能力一：统一的品牌数字身份。 品牌需要建立全渠道统一的品牌口径库，确保在官网、百科、社交媒体、电商平台等所有数字渠道中，品牌信息的一致性。AI在识别品牌时，如果发现不同渠道的信息存在矛盾，就会降低对该品牌的信任度。

能力二：结构化、可采信的内容资产。 品牌需要摒弃传统”铺量”模式，以用户真实决策问句为核心，搭建”问答型、结构化、可采信”的品牌知识库，让每一条内容都能成为AI回答的素材。内容不是越多越好，而是越”有用”越好——对AI有用，对消费者有用。

能力三：权威信源的持续沉淀。 AI遵循”多重信源交叉验证”机制，仅靠品牌自说自话的可信度极低。品牌需要持续积累权威媒体报道、行业认证、专家背书等第三方信源，让AI在回答时能够引用多个权威信源的一致信息。

能力四：多模型巡检与快速响应机制。 品牌需要建立定期巡检机制，对主流AI模型进行持续监测，了解AI如何呈现品牌信息。当AI出现错误信息时，能够快速响应、及时修正。同时，需要建立”AI投毒”的防御机制，防止恶意信息污染AI的认知。

6.3 中小品牌的机会窗口

值得注意的是，AI时代也为中小品牌提供了前所未有的机会窗口。

在传统营销时代，大品牌凭借巨额广告预算构建了难以逾越的”流量壁垒”。中小品牌即使有好的产品，也很难在激烈的流量竞争中脱颖而出。但AI的出现，正在改变这一格局。

AI优化的品牌曝光成本低于传统搜索优化，可为中小品牌创造更多增长机会。在AI时代，只要中小品牌能够建立完整、真实、可信的数字认知资产，就有机会被AI推荐，从而获得与大品牌同台竞争的机会。

复旦大学的报告指出，已有品牌率先布局GEO以提升在AI模型中的可见性，为行业提供了有益参照。但与此同时，品牌也需要警惕”AI投毒”的风险，确保品牌信息的真实性和可信度。

第七章 未来展望：从”人找货”到”AI帮选”的深层变革

7.1 消费入口的终极迁移

展望未来，AI正在从”辅助工具”升级为”核心消费入口”。2026年，传统货架关键词搜索流量同比下滑25%，而AI对话导购、需求决策式流量涨幅超217%。AI搜索日活跃用户已达5.15亿。

更大的变化还在酝酿之中。抖音电商已将豆包纳入官方成交渠道，来自豆包的订单在抖店后台实现单独标识与归因。平台开始用”真金白银”给AI流量定价。这意味着，AI推荐的商业价值正在被正式承认和量化。

“对话即购物”正在成为现实。当用户在AI工具上咨询品牌、选择产品，AI可以直接引导用户完成购买，而不是将用户引导到电商平台再完成购买。这种”一站式”的消费体验，将进一步提升AI在消费决策中的影响力。

7.2 品牌管理的”人机协同”新范式

复旦大学《报告》指出，AI时代品牌健康管理的另一大趋势，是由品牌、用户、AI平台、媒体等多方共同参与的”人机协同信任体系”正在形成。

在AI时代，品牌管理不再是品牌单方面的事情，而是需要品牌、用户、AI平台、媒体等多方协同参与。品牌需要与AI平台建立良好的合作关系，确保品牌信息能够被AI正确引用；需要与媒体建立深度协作，确保权威信源的质量和数量；需要与用户建立信任关系，确保用户评价的真实性和正面性。

清华大学教授沈阳在研讨会上强调，品牌健康管理需要充分考虑AI的自进化。生成式AI的爆发让”检验”成为品牌管理的新核心，品牌的健康管理正从静态监测走向短链、中链、长链的动态自进化闭环。企业应主动分析不同AI平台所信任的信源，将多模型巡检纳入常态化管理，并着力培育组织内的”超级个体”，推动品牌与AI协同进化。

7.3 从”营销”到”治理”的范式转换

在AI时代，品牌管理正在经历从”营销”到”治理”的范式转换。

传统品牌管理是”营销”思维——品牌主动向消费者传播信息，通过广告、公关、促销等手段影响消费者的认知和决策。在这一模式下，品牌是信息的”发送者”，消费者是信息的”接收者”。

但在AI时代，品牌管理正在转向”治理”思维——品牌不是直接向消费者传播信息，而是通过治理自己的数字认知资产，让AI在回答消费者问题时能够正确、一致地引用品牌信息。在这一模式下，品牌是信息的”管理者”，AI是信息的”中介”，消费者是信息的”接收者”。

这种范式转换的深层次含义在于：品牌不再拥有对消费者认知的”直接控制权”，而是需要通过AI这个”新中介”间接影响消费者。品牌管理的核心，从”如何让消费者看到我”变成了”如何让AI推荐我”。

【软盟资讯观点】

“先问AI再下单”成为近八成消费者的新习惯，这不仅仅是一个消费行为的变化，更是一场品牌传播的底层革命。

我们正站在一个历史性的转折点上。过去几十年，品牌传播的核心逻辑是”被看见”——通过广告投放、媒体公关、搜索引擎优化，让品牌尽可能多地在消费者面前曝光。这一逻辑建立在一个基本假设之上：消费者会主动搜索、浏览、对比信息，最终做出购买决策。

但AI正在改变这一假设。消费者不再需要自己搜索、浏览、对比，他们只需要向AI提出需求，AI就会在数秒内整合全网信息，直接给出推荐清单。在这个过程中，消费者对品牌的”选择权”正在被让渡给AI——不是消费者选择了品牌，而是AI替消费者选择了品牌。

这意味着什么？意味着品牌竞争的门槛，从”被用户看见”变成了”被AI选中”。

这两个门槛之间，隔着一条鸿沟。”被用户看见”可以通过广告投放实现——只要品牌愿意花钱，就能在消费者面前出现。”被AI选中”却无法通过花钱直接实现——AI不会因为品牌投放了广告就推荐它，AI遵循的是”多重信源交叉验证”机制，它只信任那些有权威信源支持、有真实用户认可、有完整公开信息的品牌。

软盟资讯认为，这场变革的深层次影响，可以从三个维度来理解。

第一，品牌从”传播者”变成了”认知资产管理者”。

在传统时代，品牌的核心工作是”传播”——把品牌信息传播给尽可能多的人。在AI时代，品牌的核心工作变成了”管理”——管理自己的数字认知资产，确保品牌信息在AI世界中的完整、一致、可信。这不是一个简单的职能调整，而是品牌管理范式的根本转换。品牌需要建立专业的”AI品牌健康度”管理团队，将AI可见性纳入品牌战略的核心。

第二，品牌投入从”流量费”变成了”资产投资”。

在传统时代，品牌营销投入本质上是在”买流量”——广告费、信息流投放、搜索竞价，这些都是持续的消耗性支出，不产生长期价值。在AI时代，品牌投入将转向”资产投资”——建立权威信源、优化内容结构、建设数字认知资产，这些投入产生的不是即时流量，而是长期可复用的认知资产。这种从”费用”到”资产”的转变，将深刻改变品牌的财务模型和投资逻辑。

第三，品牌竞争从”预算竞赛”变成了”信任竞赛”。

在传统时代，品牌竞争的核心是”谁的预算更多”。谁有更多的广告预算，谁就能获得更多的曝光，谁就能赢得更多的消费者。在AI时代，品牌竞争的核心变成了”谁更可信”。谁的品牌信息更完整、更一致、更可验证，谁就能获得AI的推荐，谁就能赢得消费者的信任。这种从”预算竞赛”到”信任竞赛”的转变，对中小品牌而言是一个巨大的机遇——它们不再需要与大品牌在广告预算上硬碰硬，而是可以通过建立高质量的数字认知资产，获得AI的青睐。

当然，这场变革也伴随着新的风险。”AI投毒”、算法偏见、信息失真——这些问题的存在，提醒我们AI并非一个完美的”中介”。品牌在拥抱AI的同时，也需要建立防御机制，防止自己的认知资产被恶意污染。

软盟资讯认为，对于品牌而言，现在最需要做的不是焦虑，而是行动。尽快建立自己的”AI品牌健康度”评估体系，梳理品牌在AI世界中的认知资产状况，找出差距，制定改进计划。这场变革不会等待任何人，而那些率先行动的品牌，将在AI时代获得先发优势。

“被AI选中”——这将是未来十年品牌竞争的核心命题。谁能回答好这个命题，谁就能在AI时代赢得消费者的信任和选择。

—— 软盟资讯 编辑部
2026年8月