在数字营销的浪潮中，品牌曾一度依赖搜索引擎优化（SEO）和引人入胜的叙事能力，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。通过优化关键词，品牌得以在搜索结果中占据有利位置；借助 compelling 的故事，品牌与消费者建立起深层的情感连接。然而，生成式人工智能（Generative AI）的崛起，正在颠覆这一传统策略的方方面面。它不仅使得搜索格局日益碎片化，也重塑了受众获取信息的路径，通过聊天机器人、语音助手以及各种新型信息检索渠道，生成式AI正成为信息解读与传递的主导者。

当前，许多品牌在如何精准触达核心受众这一问题上，似乎又回到了原点。在生成式AI主导的生态系统中，至关重要的是确保品牌故事无论出现在何处，都应清晰且保持高度一致。只有这样，AI才能精准呈现品牌希望受众看到的版本，从而避免信息偏差，维护品牌形象。

AI驱动下的品牌认知演变

生成式AI，其核心技术是基于大型语言模型（LLMs）构建的。这些模型拥有惊人的数据处理和信息整合能力，能够从海量数据中提炼出精炼的摘要，甚至生成篇幅较长的叙述文本。如今，这些由AI生成并提炼出的内容，正在日益成为驱动品牌认知的核心力量。消费者通过AI工具获取的品牌信息，往往会直接影响他们对品牌的初步印象和后续决策。

然而，生成式AI在提供品牌叙事方面并非全然可靠。外媒一项由哥伦比亚新闻评论（Columbia Journalism Review）主导的专题研究显示，在抽样测试中，主流的生成式AI工具在超过60%的情况下会输出不准确的信息。这一数据令人警醒，凸显了AI信息源的潜在风险。

生成式AI的输出质量，与其所获取的信息质量密切相关。当前互联网上充斥着大量不可靠的信息源，包括过时、不准确乃至恶意内容。如果生成式AI不加筛选地采纳这些劣质信息，其生成的内容就可能导致市场对品牌产生错误的认知，甚至对品牌声誉造成难以挽回的损害。

为了有效规避此类风险，品牌必须确保其数字资产中的品牌叙事保持高度一致性，这包括但不限于：

• 官方网站
• 品牌博客
• 高管个人资料及访谈
• 社交媒体渠道

新媒网跨境了解到，品牌故事在其所有数字资产中保持的连贯性越高，生成式AI就越有可能将其视为权威信息源并进行引用。这种权威性的提升有助于增强品牌感知，有效对抗那些可能削弱品牌形象的内容，并确保AI能够向消费者传递准确的品牌信息。

战略控制：如何在AI环境中掌控品牌故事

在特拉基特（Terakeet）咨询公司进行的一项客户研究中，新媒网跨境获悉，品牌能够有力地影响AI所生成的叙事内容。以下是一些全球品牌在管理这些AI叙事方面的最佳实践，值得业界关注。

一、以意图为导向的内容策略

创建并优化那些能够预判用户将向AI工具提出关于品牌问题的能力，是至关重要的。正如传统SEO中以用户意图为导向的策略能够有效连接有机搜索受众一样，针对生成式AI的优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）也旨在实现类似的效果。这要求品牌不仅要理解用户会搜索什么，更要洞察他们会“询问”AI什么。

实现这一目标的关键在于运用清晰、准确的语言。生成式AI偏爱直接、结构良好的内容。当品牌在其所有自有资产中持续、一致地使用此类语言时，其内容被AI引用的几率就会显著增加。这些被引用的内容不仅能为品牌带来更多的曝光和点击，更能有效提升其在AI生态系统中的权威性，进而巩固品牌影响力。这不仅是对信息准确性的要求，更是对品牌自身内容管理精细化程度的体现。

二、技术层面的深度优化

我们的研究发现，品牌在Google搜索排名中的表现越出色，其内容被生成式AI引用的可能性就越大。尽管良好的Google排名并非直接的AI收录信号，但优化网站的技术组件确实可能有助于提升在AI平台上的可见度。一些对有机搜索至关重要的技术元素，在AI环境中同样发挥着积极作用，这些包括：

1. 清晰的网站导航结构： 一个直观、逻辑性强的导航系统，不仅能帮助用户快速找到所需信息，更能帮助AI爬虫和语言模型理解网站的整体结构和内容层级关系。AI通过导航可以更有效地索引内容，并判断信息的关联性和重要性。例如，明确的分类、子分类和面包屑导航，能显著提升AI对网站内容的解析效率。
2. 合理的内部链接布局： 内部链接是构建网站信息架构的关键。它不仅能引导用户在网站内浏览，更能向AI指明网站内部不同页面之间的关联性及重要性。通过将相关内容进行有效链接，品牌可以建立起一个强大的内容网络，帮助AI更好地理解各个主题之间的逻辑关系，并赋予重要页面更高的权重。这有助于AI在生成内容时，更倾向于引用那些在品牌内部具有良好链接支持的信息。
3. 卓越的移动设备兼容性： 随着移动互联网的普及，移动设备的友好性已成为衡量网站质量的重要标准。一个响应迅速、在各类移动设备上均能提供流畅体验的网站，不仅能提升用户满意度，也向AI传递了一个积极信号：该品牌重视用户体验，其网站维护良好且具有前瞻性。AI倾向于优先抓取和引用用户体验良好的网站内容，因为这些内容往往更易于访问和消费。
4. 精确的Schema Markup（结构化数据标记）： Schema Markup是向搜索引擎和AI提供特定信息上下文的标准化词汇表。通过在网站代码中嵌入结构化数据，品牌可以直接告诉AI页面的具体内容是什么（例如，这是一个产品页面、一篇文章、一个FAQ、一个组织信息等）。这种明确的语义标注极大地提升了AI对内容的理解能力，使其能够更准确地提取信息、生成摘要，并作为权威来源进行引用。例如，为产品页面添加Product Schema，能让AI清晰识别产品的价格、库存、评价等关键信息，提升其在AI生成内容中的呈现准确性。

这些技术优化措施共同构建了一个对AI友好的数字环境，使得品牌内容更容易被AI发现、理解和信任，从而在AI生成叙事中占据更主动的地位。

三、持续的监控与迭代机制

在全面实施上述品牌策略之后，下一步便是对品牌在生成式AI摘要中的表现进行长期跟踪和评估。建立一套完善的监控体系，关注以下几个关键的品牌亲和力与控制力指标，对于品牌持续优化至关重要：

1. 品牌在生成式AI中的搜索频率： 这一指标反映了用户对品牌在AI工具中的关注度和兴趣水平。高频率的搜索可能意味着品牌知名度高，或者用户在AI环境中主动寻求与品牌相关的信息。通过持续监测，品牌可以及时了解自身在AI环境中的“热度”，并根据变化调整内容策略。
2. 生成式AI引用品牌自有来源的比例： 这是一个衡量品牌对自身叙事控制力的直接指标。它表示AI在生成与品牌相关的内容时，有多少比例的信息是来源于品牌官方拥有和控制的渠道。比例越高，说明品牌在AI环境中的话语权越强，其官方信息被采纳和传播的程度越高，从而有效避免不准确信息的传播。
3. 生成式AI呈现的品牌正面与负面内容的比例： 这一指标是评估品牌声誉和情感倾向的核心。通过分析AI生成内容中关于品牌的正面、中立和负面信息的分布，品牌可以及时洞察市场对其的整体态度。一旦发现负面信息比例上升，品牌可以迅速启动危机公关或内容优化，纠正偏差，维护品牌形象。

通过系统地监控品牌及其竞争对手在AI环境中的讨论情况，品牌能够精准识别自身在线故事中的空白点和不准确之处。这些“空白”可能意味着某些关键信息尚未被AI充分抓取或理解，而“不准确”则可能指向信息偏差或误读。

在识别出这些问题之后，品牌便可以针对性地制定改进方案，将修正后的内容和策略部署上线，从而形成一个持续改进的反馈循环。这个循环包括了从数据收集、问题识别、策略调整到内容迭代的完整流程。通过这种持续的迭代优化，品牌可以确保其在生成式AI中的叙事始终保持最新、最准确、最有利的状态，从而在不断变化的数字环境中保持竞争优势。

抓住机遇，决胜未来

在当前数字格局剧烈变化的时代背景下，品牌若想稳固并提升自身声誉、优化市场情感倾向并增强对信息传播的控制力，必须采取一套多维度、整合性的策略。这套策略的核心在于：

首先，优化品牌在所有自有数字资产上的故事叙述。这意味着品牌需要在官方网站、社交媒体、博客以及所有可控的数字渠道上，确保其品牌故事、核心价值观和产品信息保持高度的一致性、准确性与吸引力。这不仅有助于巩固品牌在传统数字营销中的地位，更是在生成式AI时代建立权威信息源的关键基础。当AI在抓取和整合信息时，一致且优质的官方内容将更容易被识别为可靠来源，从而优先被引用和呈现。

其次，持续完善网站的技术性能。如前文所述，诸如清晰的导航、合理的内部链接、优秀的移动设备兼容性以及精确的Schema Markup等技术元素，并非仅仅服务于搜索引擎，它们同样是提升品牌在生成式AI环境中可见度的“隐形推手”。一个技术优化到位的网站，能让AI更高效、准确地理解和索引品牌内容，从而为AI生成关于品牌的准确叙事奠定坚实的技术基础。

最后，建立并严格执行对结果的监控与迭代机制。在生成式AI日益深入人心的2025年第二季度，品牌需要定期评估自身在AI生成摘要中的表现，包括被引用的频率、自有信息源的比例以及内容的正面与负面倾向。通过对这些数据的深入分析，品牌可以及时发现自身在线叙事中的不足或偏差，并迅速进行调整和优化。这种持续的反馈循环和迭代能力，是品牌在动态的AI环境中保持敏捷性和竞争力的关键。

当前，整个搜索格局正在经历一场深刻的变革。但值得庆幸的是，品牌的市场可见度并非必须随之动摇。生成式AI的崛起，确实改变了受众发现解决方案、与品牌互动的方式。然而，这并非不可逾越的鸿沟，品牌完全有可能通过主动出击，持续保持领先地位。最终，无论技术如何演进，成功的核心依然离不开清晰、一致且富有战略深度的品牌故事讲述。

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