AI代理冲击！品牌被忽视概率升至37%

决策模式的新变革：从自主选择到智能委托

多年来，品牌的构建几乎都围绕一个核心时刻展开：消费者的选择时刻——无论是在超市货架前驻足选购，亦或是刷屏、搜索中做决策，这些场景都基于一个共同假设：人类是主动做选择的主体。

但这种假设，正在逐渐被打破。

如今，我们正迈入一个全新的决策时代，这一次，决定权不再完全掌握在消费者手中。过去我们通过搜索获取信息，浏览内容，然后自主选择。而现在，情况正在悄然发生变化——我们不仅去寻求答案，更与一类全新的“人”对话，甚至将部分决策权交给他们，那就是人工智能代理（AI Agent）。

这个前所未有的过程极大地重新定义了选择的过程：机器不仅是我们的工具，不仅仅是一个返回结果的搜索引擎，它正在成为我们与品牌之间的“中介”。它会替我们筛选、分类、总结，甚至直接做出决策。这种变化对品牌的可见性以及消费者购买行为都将产生深远影响。

从流量税到选择盲区

随着人工智能技术的发展，“搜索行为”本身正在被重新定义。过去，我们习惯于从搜索结果中挑选所需的答案。然而现在，生成式AI的崛起改变了这一切。在一些现有AI系统中，可供选择的品牌数量已减少约37%。这样的趋势还将继续。假如一个品牌在数据逻辑中没有被正确描述或缺乏相关性，它将面临流量减少甚至完全被淘汰的局面，这种情况被称为“流量税”。

但更深层的问题还在于：未来可能不仅是流量下滑，还可能彻底消灭原本的搜索行为。当AI代理承担起用户所有决策流程，替代用户进行商品搜索、对比、推荐甚至直接完成交易时，消费者可能连访问不同的网站的机会都没有。一切只剩结果——AI代理用算法完成的选择，消费者只需接受推荐，而不是再做自己的对比判断。

这种新模式即“选择盲区”。在这样的场景下，流量并非渐进式下降，而是二元化的：要么成为AI的选择对象，要么完全失去曝光机会。品牌与品牌之间的竞逐转变为“被AI选中”还是“完全隐形”。问题随之而来：AI是否会选择你的品牌？

双重受众的挑战

以上变化使品牌塑造进入了一个全新的时代。

品牌建设不再只是面向人类——那些带有感性、情感和社交特性的消费者人群；它同样需要迎合一个理性的计算系统——机器。这个系统通过规则化、结构化的数据来学习信息。

人类理解品牌的方式多依赖文化积淀、情感体验和长时间的复现。而机器则更关注信号的清晰性和逻辑结构。在这一过程中，人类与机器之间的互动变得尤为重要：它决定了品牌是否能被选择。

这让品牌建设面临前所未有的矛盾：为迎合人的表达方式可能并不让机器“理解”；而为了为机器优化的内容，又可能显得对人类消费者过于“死板”。如何平衡两者间的差异，成为一大难题。

品牌的数字化嵌套模型：从文化到大数据

过去，品牌是一点一滴通过人类的认知积累而成的。英国广告大师Jeremy Bullmore曾形象地比喻：人类就像鸟儿筑巢一样逐渐“建构”品牌印象，来自广告、文化和口碑等来源的点点滴滴交织成了品牌的样貌。

但在如今双重受众并存的时代，品牌的构建逻辑发生变化：它不再仅仅存在于人们的脑海中，同样也存在于机器算法中。

海量数据、描述、评论和用户夜以继日生成的内容，这些见诸网络的点滴都会被算法“捕捉”起来，进而形成机器对品牌的“印象”。这一具有鲜明数据化特征的加工过程，逐渐生成一种嵌套在人工智能模型里的品牌形象，类似于人脑中的品牌感知，但却被逻辑和统计规则替代。

这一过程在AI的语言模型中表现得最为清晰。大规模语言模型通过嵌套关系来构建品牌的语义网络。在这种新模式下，“品牌是什么”和“代表什么”不仅由广告商塑造，也在于数字世界对品牌的总体认知。

例如，有人曾在AI模型中测试，用AI描述某品牌为一位人物形象，像海茵兹（Heinz）的例子，惊讶地发现AI生成的品牌印象极具连贯性且与品牌核心一致。这是因为，AI通过数据关系“学习”并归纳了关于品牌的一切细节，无论是公开评价，还是用户普遍认知。

这表明，“品牌”的定义正从单一的感知转向双重维度：用户心中的印象和数据模型中的语义映射。而后者，对于未来品牌筛选、推荐具有极其重要的影响力。如果品牌在数据模型维度中未能得到高权重的“认同”，将很难出现在推荐列表里。

同时服务人类与机器：未来品牌建设的方向

随着AI代理参与到购买决策中，如何构建高效的品牌传播体系成了一项极具挑战的工作。与过去不同，品牌决策不仅需要赢得消费者的喜爱，还需对模式清晰定义，确保在算法与神经网络中占据一席之地。

未来，品牌策略仍需关注三个核心点：被讨论、更易获得、拥有独特性，只不过其意义已经发生变化。

从中国境内的跨境从业人员角度来看，这种趋势正在渐渐重塑全球商业格局以及消费者行为模式。中国的跨境商家如果想要应对新技术变革，需尽早了解人工智能如何影响消费者决策，以便调整海外市场的品牌策略和产品定位。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-agent-threats-brand-exposure-37.html