中国国家广告研究院正式发布《2026AI品牌资产建设发展白皮书》中英全文

近日，世界未来科技发展峰会在伦敦泰晤士河畔IET皇家工程殿堂举办。在此次峰会上，中国国家广告研究院联合UCL人工智能研究中心、世界未来科技发展联合会、欧洲时报英国分社及国际品牌网等机构，共同发布了《2026AI品牌资产建设发展白皮书》（以下简称《白皮书》）。这是国家广告研究院在AI与品牌交叉领域的最新研究成果，历时12个月完成，系统覆盖北美、欧洲、亚太三大核心区域，深入研究了企业服务、零售电商、本地生活、内容IP与教育文旅等五大主赛道，以及机器人、新能源、智能穿戴、医疗器械等23个科技细分领域。

品牌资产的“双重存在”：心智世界与语义世界

《白皮书》梳理了从“数字品牌”到“数智品牌”演进的三个阶段。在流量时代，品牌竞争围绕搜索引擎展开，焦点是关键词排名与点击率；在内容时代，品牌以社交媒体为载体，重心转向注意力争夺与用户关系经营。生成式AI的普及，则从根本上改变了品牌建设的底层逻辑。

据《白皮书》数据，当前已有近八成的全球互联网用户形成“先问AI，再做决策”的习惯，AI已成为信息获取的首要入口。在这一背景下，《白皮书》提出一个核心判断：未来品牌的总价值，是心智世界与语义世界资产价值的总和，二者缺一不可。品牌资产将呈现“双重存在”形态——不只沉淀于消费者认知之中，还必须在AI的语义空间中形成清晰、稳定、可复用的知识画像。若品牌在语义世界缺失，将面临“隐性出局”的风险——即使在传统渠道仍有曝光，也可能无法进入用户借助AI形成的决策候选范围。

《白皮书》进一步指出，品牌竞争的逻辑已从“流量博弈”转向“公信力经营”。在生成式AI的采信机制中，数据支持、语义深度与权威来源成为三大核心标准。传统搜索引擎优化已演变为RAG（检索增强生成）链路中的语料筛选环节，单纯的内容铺量反而可能制造语义噪音，导致AI采取保守策略，直接过滤相关信息。

“四位一体”理论体系：从定义到评估的完整框架

针对AI时代品牌建设“看不见、算不清”的痛点，《白皮书》首次构建了“四位一体”的理论体系：

AIBE（AI Brand Equity，AI品牌资产）作为总概念，用于描述品牌在主流AI大模型与AI应用场景中的综合价值表现。它衡量的不是品牌是否“被提到”，而是是否被AI准确理解、稳定表达、合理推荐和可信引用。

KNIT（Knowledge Network of Integrity & Trust，可信知识网络）作为AI品牌资产建设的核心方法论与底层基础设施。它以真实世界数据、权威研究结论、结构化图谱与可追溯来源为构成要素，通过认知基线诊断、真实世界验证、权威事实锚定、知识结构化工程、可信内容扩散与持续监测六层路径，将企业分散的非结构化信息编织成可被AI稳定理解、引用与复用的标准化知识体系。

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）被重新界定为面向生成式引擎的一组实施方法。凡是有助于提升品牌知识真实性、结构化程度与可引用性的建设性方法，都应被纳入AI品牌资产建设的有效动作；而依赖虚假投喂、伪造信源与结果操纵的做法，则应被明确排除。

AIBV（AI Brand Asset & Value Development Index，AI品牌资产建设表现指数体系）作为统一的量化评估框架。它采用“三大主指数+两个校准因子”的结构——AIP（AI表现基础指数）衡量品牌在AI输出端的实际表现，AIC（AI建设指数）衡量品牌的知识资产与治理能力，AIR（AI风险与稳定性指数）衡量错误、偏差与操纵疑似等风险状况，辅以UAF（用户-AI对齐系数）和MCI（方法置信度指数）进行校准。

行业落地与全球治理价值

《白皮书》系统梳理了不同行业的AI品牌资产建设路径。在企业服务领域，重点在于从“流量曝光”转向“专业代入”，建设技术白皮书、行业词条库与可验证案例等结构化知识资产；在零售与电商领域，核心是从“搜索排名”转向“消费意图精准匹配”，搭建场景化标签体系与结构化参数库；在本地生活领域，重心从“高分评价”转向“即时决策入口”，强调实时动态语料与深度语义评价的积累；在内容IP与教育文旅领域，关键是从“单向输出”转向“交互式生态搭建”，打造可被AI直接调用的模块化知识结构；在医疗、金融、法律等强合规行业，则需从“模糊回答”转向“权威合规源”，建设经合规审核的标准问答与权威认证语料库。

就应用转化层面而言，《白皮书》的理论体系具有三重价值：

学术创新层面，填补了AI时代品牌资产研究的空白，建立了从定义到评估的完整学术范式。

产业应用层面，为全球企业跨越AI时代的认知鸿沟提供了科学指引。《白皮书》提出，AI时代品牌竞争的本质已转变为“可信知识供给能力”的竞争。企业需要完成的，不是一次性的营销升级，而是一套面向AI时代的品牌信息基础设施工程——围绕品牌事实、语义定位、问题集、答案资产、引用资产与持续治理机制，建立能够被AI理解、调用、引用和复用的知识供给体系。

全球治理层面，回应了欧盟《人工智能法案》等监管趋势，将品牌建设与AI合规相融合。随着欧盟《人工智能法案》等法规要求品牌信息必须具备可追溯的证据链与清晰的风险边界，不合规内容将面临平台系统性降权、内容过滤甚至跨国法律风险。合规的可信知识体系，正在成为品牌进入全球市场的关键要素。

国家广告研究院将围绕AI大模型等前沿技术对品牌建设与传播生态带来的持续影响进行研究。后续研究将重点关注多模态大模型对品牌资产识别与表达的影响机制、AI Agent自主决策时代的品牌可调用性构建、跨境场景下多语言模型的品牌认知一致性等前沿课题。研究院计划联合国内外高校、数据机构与行业组织，持续发布年度性研究白皮书、行业观察报告、评估指数与国际标准，为全球企业应对AI时代的品牌认知挑战提供系统性的方法论支撑与决策参考。