品牌新篇章：AI时代如何更精准触达人心

5月8日，由徽声在线主办、清华大学经济管理学院提供学术支持的“2026第十届中国上市公司品牌价值榜发布会”（以下简称“发布会”）在苏州盛大举行。本次活动以“数智共生·品牌无界”为主题，吸引了多位知名经济学家、品牌专家以及超过200位上市公司高管、品牌负责人齐聚一堂，共同探索科技驱动下品牌发展的新趋势与新路径。

在发布会上，清华大学经济管理学院市场营销系主任孙亚程教授，就“AI时代的品牌传播新范式”（AI即人工智能）发表了主旨演讲。

孙亚程教授指出，随着人工智能技术的迅猛发展，AI正在深刻改变品牌传播的底层逻辑。他从传播学的经典模型——信源、信息、渠道、受众及效果这五大维度出发，深入剖析了品牌传播的新范式，并针对不同规模的企业提出了相应的应对策略。他强调，在AI时代，品牌并非在与AI竞争，而是借助AI的力量，更精准地触达人心。

心智入口的变迁：从“被搜索”到“被AI引用”

传播学中的五要素模型——信源、信息、渠道、受众、效果，由美国政治学家拉斯维尔于1948年提出，至今仍是分析传播现象的重要框架。

“每一次媒介革命都未能打破这一基本结构，只是重新定义了每个要素的内涵。”孙亚程教授解释道，“AI时代也不例外。然而，这五个维度正在发生的结构性变化，往往与我们的直觉相反。”

以信源维度为例，数据显示，当谷歌将AI技术嵌入搜索后，其整体流量不仅没有下降，反而增长了20%。这一数据表明，有更多的用户、在更多的场景下，正在经历一场悄无声息的心智争夺战。

“随着人工智能的加速发展，AI正在重写品牌传播的底层逻辑。”孙亚程教授进一步阐述，传统逻辑中，品牌权威建立在SEO（搜索引擎优化）搜索排名和获得点击的基础上；而在AI时代，品牌权威的核心则转变为“被AI引用”。即使品牌未被用户直接点击，只要被AI模型在回答中引用，品牌就已经在用户心智中留下了印记。

在这样的背景下，品牌方需要建立“信源覆盖审计”机制，监测品牌是否出现在Wikipedia、Reddit、知乎、行业权威媒体、YouTube等五大高频引用源中。同时，还应通过引用份额监测，评估品牌在ChatGPT、Claude、豆包等主流AI模型中的提及频率。

此外，随着“黑帽GEO”（生成式引擎优化）服务商的出现，语料污染风险日益加剧。因此，头部品牌必须建立语料污染监测机制，确保品牌信息的纯净与准确。

反直觉的洞察：“AI首稿+人类校准”模式最优

在信息内容的创作与传播策略上，孙亚程教授提出了一个反直觉的洞察：与“人类先创作+AI优化”的模式相比，“AI首稿+人类校准”的模式效果更佳。

这一发现具有深远的意义。过去两年，谷歌整体广告点击量增速已降至5%~6%的历史最低水平，每一次点击都变得更加稀缺和昂贵。孙亚程教授指出，如果企业在创作流程上方向搞反，损失将会被加倍放大。

他进一步解释，原因在于一致性。纯人类创作具有内在的情感逻辑，纯AI生成则遵循自身的视觉语法。而“人类+AI修改”的混合作品，往往两套语法都不彻底，容易产生认知摩擦，影响用户体验。

因此，品牌需要重构创意流水线：AI首稿——人类筛选——人类进行情感和合规校准——最终投放市场。这一流程能够确保内容既具有AI的高效性，又保留人类的情感与合规性。

针对不同规模的企业，孙亚程教授提出了不同的落地路径：大品牌应建立inhouse（内部）AI创意中台，沉淀品牌专有语料进行模型微调；中型品牌可实行“AI创意SaaS（软件运营服务）采购与内部质检相结合”的双轨制；小品牌则可采用最简单直接的方式——利用通用大模型出稿，由创始人或主理人亲自把关，确保效果可控。

“AI冲击主要发生在办公场景下的深度信息需求，而非生活场景的轻量决策。”孙亚程教授指出，从渠道层面来看，用户在桌面端提问较少，但每个问题都更深入；在移动端则相反。因此，将AI的冲击等同于移动互联网的冲击，是许多品牌在渠道策略上的最大误判。

为此，他建议品牌应建立“端×场景”双维矩阵，重新规划传播预算：大品牌需要四轨并行——桌面端的GEO布局、移动搜索优化、移动社交内容、私域流量运营，缺一不可；中型品牌则需根据产品类型做出选择，B2B（企业对企业）类产品可重点投入桌面GEO，B2C（企业对消费者）快消品则继续押注小红书、抖音等平台；小品牌和地域型品牌则需关键判断用户在哪个场景做最终决策，找到那个触点，单点突破，避免资源分散。

用户注意力的转变：内容“为被AI消化而写”

值得一提的是，在AI时代，用户的时间预算并未改变，改变的只是注意力的分配方式。他们并非变懒了，而是变得更加挑剔——对值得深挖的内容，他们愿意投入更多时间；对没有信息密度的内容，他们的注意力离开速度则更快。

这对内容策略提出了新的启示：内容的竞争对手已不再是同行的内容，而是AI的回答。因此，内容策略必须从“为搜索引擎写”转向“为被AI消化而写”。

具体来看，孙亚程教授提出，大品牌可建立品牌知识图谱，供AI持续抓取与引用；中品牌的官网常见问答和白皮书可用AI友好结构重写；小品牌则可将创始人访谈、客户案例等放到YouTube、Reddit等成本低但大模型容易引用的平台上。

当人工智能开始介入内容创作，AI广告是否会影响点击率呢？

关于这个问题，孙亚程教授坦诚地讨论了AI披露的两难困境。数据显示，当广告明确标注“此内容由AI生成”时，点击率会直接下降31.5%。但另一项研究发现，单一AI身份披露对消费者评价的影响并不显著。

AI披露会提升消费者对理性诉求的认可，但会降低对感性诉求的原创性评价——这两个效果在很多场景下相互抵消。因此，不是“披露”这个动作本身有害，而是“不分场景地披露”是错误的。

他认为，品牌信任治理需要建立“品类×市场”分层的AI披露SOP（标准作业程序），摒弃一刀切的政策。比如，大品牌可设立专职AI伦理与合规委员会，制定分层披露标准；中品牌则以核心品类为焦点，细化披露原则；小品牌则以合规为底线，将“人类把关”打造成品牌信任标签。

“我相信，品牌的本质从未改变——它是用户心中那个可以被信任的名字。变化的只是建立这种信任的方式。在AI时代，品牌并非在与AI竞争，而是借助AI的力量，更精准地触达人心。”孙亚程教授总结道。