生成式 AI 改变品牌发现路径，品牌 AI 可见度测评受到关注

当前,生成式人工智能技术加速融入搜索咨询、内容生产、消费决策等场景,用户获取品牌信息的方式正在发生变化。与传统搜索引擎以链接和页面排序为主不同,生成式 AI 更多以自然语言回答的方式,对公开信息进行整合、归纳和呈现。品牌是否能够在 AI 回答中被准确提及、合理推荐,并关联到官方或权威信息来源,正在成为企业数字化传播中的新观察维度。

过去,企业品牌建设更多关注搜索引擎排名、社交平台声量、电商评价和内容平台曝光。随着 AI 问答工具被越来越多用户用于产品比较、服务咨询、品牌筛选等场景,品牌在 AI 回答中的呈现效果,也开始影响用户对品牌的认知和判断。对企业而言,如何了解自身在主流 AI 平台中的可见情况,如何完善官网、产品资料、品牌介绍和公开内容,成为数字内容资产建设中的现实课题。

围绕这一变化,绿雪智能科技(北京)有限责任公司旗下 AI指数 开展了品牌 AI 可见度测评探索,尝试通过多平台、多问题、多轮次问答采样,观察品牌在生成式 AI 回答中的呈现情况。据了解,相关测评覆盖 DeepSeek、豆包、通义千问、文心一言、Kimi、元宝等主流生成式 AI 平台,围绕推荐决策、对比分析、购买意图、场景发现、信息导航、品牌认知等用户常见提问场景构建问题库,单个平台进行数百次问答测试,累计形成数千次问答样本。

从测评方式看,品牌 AI 可见度并不是单次提问下的偶然结果,而是基于一定规模的问题样本和多平台回答进行综合观察。相关测评主要关注三个方面:一是品牌是否在相关问题回答中被提及,用于观察基础曝光情况;二是品牌是否进入 AI 回答的推荐序列,用于观察其在决策类场景中的呈现情况;三是 AI 回答中是否出现品牌官网、官方资料或其他可识别来源引用,用于观察品牌数字内容资产的规范性和可识别性。

业内人士认为,生成式 AI 的回答往往综合来自官网、媒体报道、公开资料、用户评价等多类信息。企业官方内容是否完整,公开信息是否准确,品牌介绍是否清晰,行业语境是否充分,都可能影响品牌在 AI 回答中的呈现质量。与传统流量运营相比,AI 时代的品牌传播更加依赖长期、稳定、结构化的数字内容建设。

需要指出的是,品牌 AI 可见度测评并不等同于简单评价品牌优劣,也不宜被理解为单一排名结果。它更适合作为企业观察自身数字传播状态的一种参考工具,帮助企业了解在不同 AI 平台、不同提问场景下,品牌是否被看见、如何被描述、是否被推荐,以及相关信息来源是否清晰。

随着生成式 AI 应用场景不断拓展,企业品牌传播正在从传统搜索和内容平台,进一步延伸到 AI 问答和智能推荐场景。持续完善官网信息、产品资料、品牌介绍、权威内容和公开资料,将有助于企业更好适应新的信息传播环境。未来,品牌 AI 可见度相关测评也将随着平台能力、用户行为和行业数据的变化持续完善,为企业理解生成式 AI 时代的品牌传播变化提供参考。