> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 《2026AI品牌资产建设发展白皮书》总结 ## 核心内容概述 本白皮书由国家广告研究院联合多家国际机构发布，旨在探讨生成式人工智能（AI）在品牌资产建设中的新角色与新挑战。随着AI技术的普及，信息获取与决策过程正经历从“链接索引”向“直接答案生成”的范式转移，品牌需从“被看见”转向“被理解、被引用、被纳入考虑”。 ## 主要观点 ### 1. 用户行为与搜索模式的转变 - 用户倾向于直接获取结论，而非逐条浏览链接。 - 信息获取方式从人工查阅演进为智能搜索，再到AI直接生成答案。 - 用户注意力集中在搜索结果的前三个条目，对即时满足与效率有更高要求。 ### 2. 从“流量主导权”到“认知主导权” - 传统SEO已不能满足新需求，品牌需争取在AI答案中的“被引用”资格。 - AI成为新的认知入口，品牌需提升信息的结构化、可信度与可验证性。 - 品牌资产的“存放位置”从消费者心智扩展到AI系统中的语义空间。 ### 3. AI品牌资产（AIBE）与可信知识网络（KNIT） - AIBE是品牌在AI语境中的综合价值表现，涵盖可识别、可理解、可引用、可治理等多个维度。 - KNIT作为AI品牌资产建设的核心方法论，通过结构化、可验证、权威来源等方式，将品牌信息转化为AI可调用的知识体系。 ### 4. 生成式AI的工作机制 - AI通过检索路由、召回、重排与生成四个阶段构建答案。 - 品牌需关注内容的可被检索性、语义清晰度与引用可信性。 - 信息密度与质量比数量更重要，系统更倾向于采用高可信度、结构化的内容。 ### 5. 全球与中国市场AI品牌资产发展现状 - 全球市场呈现区域差异，北美侧重技术对接，欧洲强调合规性，亚太注重商业闭环。 - 中国市场正从概念热潮走向规则收敛，行业规范与评估体系逐步建立。 ### 6. 行业落地指南与不同赛道策略 - 企业服务：需构建结构化、可验证的专业知识体系。 - 零售与电商：应聚焦场景化标签与结构化参数库，提升消费意图匹配能力。 - 本地生活：需更新实时语料与深度语义评价，强化即时决策支持。 - 内容IP与教育文旅：需打造模块化、可引用的知识结构，增强AI输出能力。 - 强合规行业：应建立权威合规语料库，确保内容可引用、可追溯、可验证。 ## 关键信息 ### AI品牌资产建设的三层次 1. **被发现**：确保品牌信息在AI检索中可识别。 2. **被选择**：在AI语义理解与召回阶段被系统关联。 3. **被引用**：在答案生成中被系统作为可信依据使用。 ### AIBE的五层路径 1. **可识别性**：品牌能否被AI系统准确识别。 2. **语境相关性**：能否在特定问题场景中被稳定联想到。 3. **认知一致性**：系统对品牌判断是否稳定一致。 4. **引用可信性**：品牌信息是否具备足够可信度。 5. **治理可持续性**：能否持续监测与治理AI对品牌认知的误读与风险。 ### 可信知识网络（KNIT）的三层架构 1. **可信信源层**：包含真实世界数据、权威来源与可追溯信息。 2. **知识工程层**：将企业信息转化为可被AI调用的知识单元。 3. **认知输出层**：品牌在AI答案中的表现，如被引用、被推荐等。 ### 新评估体系：从点击指标到认知治理指标 - **答案份额（SoA）**：衡量品牌在关键问题中的答案出现比例。 - **引用率**：品牌是否被AI系统当作可信依据。 - **认知一致性**：AI系统对品牌的判断是否稳定可复现。 - **情感倾向**：AI生成内容对品牌的正面或负面评价。 ## 行业规范与治理框架 ### 行业基本原则 - 信息必须真实、准确、可验证。 - 品牌需具备跨平台一致性与多语言适配能力。 - 需规避虚假信息、数据污染与黑帽GEO等风险行为。 ### 行业典型误区 - **战略错位**：仅追求短期曝光，忽视长期知识体系构建。 - **执行失真**：内容缺乏结构化、权威性与可验证性。 - **评估失焦**：仍依赖点击、排名等传统指标，忽视AI语境下的真实表现。 ### AIBV指数体系 - AIBV作为统一评估框架，用于衡量AIBE的状态、建设能力与风险状况。 - 指标体系包括答案份额、引用率、认知一致性与情感倾向等。 ## 总结 本白皮书强调，AI品牌资产建设是品牌在生成式AI时代的重要战略，其核心在于构建可被AI理解、引用与治理的品牌知识体系。企业需从“内容产出”转向“品牌信息治理”，通过可信知识网络（KNIT）与权威高质量语料库建设，提升在AI语境下的可见性与影响力。同时，行业需建立统一的评估体系与治理规范，推动AI品牌资产建设走向标准化与可持续发展。