粤公网安备 44011302004783号 AI颠覆B2B！80%买家信AI，品牌月月剧变！
随着人工智能大模型的深入应用，它们正在重塑企业级市场（B2B）的品牌格局。过去几年里，LLM（大型语言模型）如ChatGPT、Gemini和Claude已广泛融入搜索、内容生成和推荐系统，成为信息获取的重要渠道。美国Responsive公司2025年的一项调查显示，高达80%的科技买家在研究供应商时，对生成式AI的依赖程度至少与传统搜索工具相当。这种对AI发现机制的信任转移，正悄然影响着B2B买家的决策，决定哪些品牌能被记住，哪些可能被忽视。
现在，这些曾经“无形”的决策，变得可衡量。一个名为“LLM感知漂移”（LLM perception drift）的新概念应运而生，它旨在衡量AI模型在一个特定品类中，月度间如何引用和定位品牌的变化。通过追踪品牌在模型输出中的可见度，我们能观察到AI内部品牌认知的动态演变。以项目管理软件领域为例，对比2025年9月和2025年10月的数据，结果揭示了AI品牌感知演变的速度，以及这种波动性为何将成为2026年重要的搜索引擎优化（SEO）指标，值得国内跨境从业者高度关注。
LLM感知漂移正日益成为衡量品牌可见度的新指标，对SEO和B2B营销具有重要意义。在项目管理及相关企业级品牌中，观察到了显著的市场动态。例如，美国公司Atlassian等工具表现强劲，而Trello、Slack和Monday.com等则出现明显下滑。这些变化表明，AI对品牌的感知是动态且可衡量的，这正在重塑营销人员对大型语言模型内部的权威性与语义关联的理解。预计到2026年，AI品牌信号的稳定性将成为维持数字相关性的核心要素，尤其随着LLM的持续演进和模型再训练周期的加速。
美国Evertune公司的AI品牌得分，旨在衡量大型语言模型在未被明确提及品牌名称时，推荐该品牌的可能性。该得分综合考量了两方面：品牌在AI回应中出现的频率（可见度）以及出现时的平均排名。在2025年9月至10月期间，项目管理品牌在得分上出现了显著波动，这预示着AI内部品牌格局的真实变动。
一些值得关注的动态包括：
| 品牌 | 变化值（AI品牌得分） |
|---|---|
| Slack | -8.10 |
| Trello | -5.59 |
| Monday.com | -0.78 |
| ClickUp | -0.74 |
| Atlassian | +5.50 |
| 微软（Microsoft） | +2.08 |
| 谷歌（Google） | +3.62 |
| 德勤（Deloitte） | +5.00 |
| 毕马威（KPMG） | +4.00 |
| 普华永道（PwC） | +2.45 |
| 安永（EY） | +2.75 |
 |
从表面上看，这似乎只是一个排行榜的重新洗牌。然而，在其背后，这种转变反映了一个更深层次的现象——即使市场本身没有明显变化，AI模型内部无提示品牌意识也发生了可衡量的改变，即模型感知和优先排序品牌的方式出现了“漂移”。
数据显示，这种变化背后可能存在两种相互关联的驱动因素。
品类融合趋势
项目管理工具的品类边界正在变得日益模糊。大型语言模型越来越多地将项目管理工具融入更广泛的概念范畴，例如：
- 运营管理
- 数字化转型
- 工作流编排
- 企业生产力工具
- IT咨询服务
这就是为什么一些专业服务公司，如美国德勤（Deloitte）、毕马威（KPMG）等，能够与美国Smartsheet和Atlassian等软件品牌共同上升。这表明LLM在理解品牌时，更倾向于将其置于一个生态系统或解决方案的整体视角下。它们不再局限于狭窄的定义，而是更侧重于解决实际业务问题的综合能力。
生态系统优势凸显
拥有多产品生态系统的品牌，正更可靠地获得关注。美国公司Atlassian得分上涨5.50就是一个典型例证：其强大的文档支持、产品间的无缝集成以及高上下文密度，共同驱动了更丰富的模型关联。类似地，微软公司、谷歌公司、亚马逊公司和Adobe公司都呈现上升趋势。这反映出模型偏爱那些能够跨越多个上下文、提供一体化解决方案的品牌。这与实体级SEO（Entity-based SEO）的模式不谋而合，但其发生速度和波动性更为显著。品牌之间的互联互通程度越高，它在AI生成内容中的出现频率就越持久。对于跨境出海企业而言，构建或融入一个强大的生态系统，可能成为提升品牌AI认知度的重要策略。
“长尾”效应持续显现新的信号。在此期间，美国Celoxis（+5.17）、Workfront（+2.38）、TeamGantt（+0.92）、LiquidPlanner（+1.40）、Podio（+1.65）和GanttProject（+0.45）等品牌也实现了增长。这反映了LLM的微调和检索增强系统能够从更广泛的数据集中获取信息，这些数据包括：
- SaaS目录
- GitHub代码库
- 技术文档
- 用户评论
- 社区内容
对于较小的B2B品牌而言，这是一个关键的机遇：即使不占据传统SEO的主导地位，它们也能在模型回应中浮现。这为那些拥有良好产品、积极社区互动和清晰技术文档的创新型企业提供了新的增长路径。这提醒国内中小跨境B2B企业，在品牌建设和营销投入上，除了传统渠道，也需注重提升自身在各类数字内容和技术平台上的“AI可读性”。
传统的SEO指标衡量的是搜索引擎决定展示什么内容。但LLM不只是“索引”，它们更强调“合成”信息。这意味着AI系统内部的品牌记忆，是基于关联性、上下文和语义密度构建的——这超越了单纯的权威信号或链接结构。数据显示，这些关联性即使对于成熟品牌，也可能在一个月内出现几个百分点的波动。这种波动性，正是LLM感知漂移的核心体现，它决定了一个品牌是在模型输出中持续显现，还是在无提示回想中悄然消失。
在与B2B客户的合作中，我们越来越关注“AI品牌信号稳定性”这一指标，它衡量的是品牌在LLM输出中长期存在和定位的一致性。如果一个品牌的得分波动剧烈，说明模型对其理解可能较为脆弱，容易受到再训练周期、数据稀疏性或竞争内容扩展的影响。如果得分保持稳定，则表明该品牌具有强大的语义锚定：模型“知道”它属于该品类，且对其认知清晰。
预计到2026年，AI品牌信号稳定性将与市场份额（share of voice）和关键词排名一起，成为核心的可见性指标。对于国内从事跨境电商和B2B出海的企业来说，提前关注并优化这一指标，将有助于品牌在全球AI语境下的长远发展。
项目管理领域正在发生的变化，同样也发生在其他各个垂直行业——从客户关系管理（CRM）到人力资源技术（HR tech）、数据分析、网络安全以及其他每一个B2B品类。LLM正在不断地重新校准哪些品牌属于哪些上下文。随着模型重新诠释品类边界，它们也在重塑买家的购买旅程。
模型关注度的微小下降或激增，都可能改变哪些品牌会出现在总结、比较和决策支持的工作流中。今天看似几个百分点的变动，正是我们窥见下一个营销战场的窗口：AI记忆。
这种转变代表了SEO的自然演进，它从为搜索引擎索引优化，转向为模型记忆优化。
未来的关注点将日益集中在：
- 衡量并影响品牌在AI生态系统中的存在方式。
- 追踪品牌的表述。
- 强化品牌关联。
- 确保品牌在模型再训练时保持上下文相关性。
我们正在从“如何提高排名？”转向“如何确保AI准确回应？”这需要新的工具、新的数据管道和思维模式的转变：将LLM视为动态的感知系统，而非静态的终端。
美国Evertune公司最新的数据集揭示了比美国Asana、Trello或Monday.com等品牌月度变化更大的图景。它捕捉到了AI系统对一个品类的认知能够多快发生变化的早期迹象。这些变化现在已经足够明显，可以追踪；足够稳定，可以分析；并且其影响力之大，使得营销团队很快就会像关注任何核心营销指标一样，密切关注它们。
到2026年，品牌在AI生成的摘要和比较中的出现，将比页面浏览量或点击量更能影响决策。那些追踪品牌在这些模型驱动时刻的表现，并学会强化这些信号的公司，将在AI成为数字研究主要层面时获得真正的优势。国内跨境从业人员应密切关注此类动态，及早布局，以适应全球营销格局的深刻变革。
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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-resets-b2b-80-trust-ai-brands-drift.html
