刚完成8000万人民币B轮融资的明略科技发布全网首个"品牌AI认知榜"，每月处理超50万次AI对话数据，帮助小米发现ChatGPT比文心一言更推荐其旗舰机型，让某传统制造业品牌90天内从AI"零提及"跃升至行业前三推荐。传统营销已逝，AI认知时代已来，不想在智能化浪潮中掉队的品牌必须重新审视自己的"数字身份证"。
你是否意识到，品牌营销的游戏规则可能已经彻底改变？过去十年，我们专注于在抖音、小红书上获得更多曝光，学习算法推荐、内容营销、KOL合作。但现在，当90后、00后开始习惯性地询问ChatGPT"推荐一款性价比高的手机"、向豆包咨询"哪个品牌的护肤品更适合敏感肌"时，AI模型已不再是营销的辅助工具，而是影响消费决策的关键中介。这意味着什么？意味着那些传统的社交媒体营销策略正面临全面重构，而像明略科技这样的公司正在为这场变革提供全新的解决方案。
最近，明略科技宣布完成8000万人民币B轮融资，由经纬创投领投，包括来自腾讯、阿里、字节等巨头的战略投资者参与。这家专注于企业级AI应用的公司，正在构建首个企业级AI认知管理平台。我发现他们解决的问题格外重要：如何让品牌在AI模型的"认知体系"中获得正确定位，以及如何主动影响这些AI的"推荐逻辑"。这不仅仅是技术创新，更是一个关乎品牌未来生存的战略议题。
我认为明略科技的实践揭示了一个更深层的变化：我们正在从"算法推荐"时代跨入"AI认知"时代。这种转变不是线性演进，而是跨越式变革。当消费者开始依赖AI获取购买建议、进行品牌比较、做出消费决策时，品牌在AI模型中的"认知权重"将直接决定商业成败。而这正是明略科技要重新定义的核心赛道。
AI认知已成为品牌竞争的新战场
我观察到一个令人震撼的现象：AI对话的普及速度远超我们的想象。根据明略科技提供的数据，76%的中国网民现在已经使用过AI对话功能，ChatGPT在中国的日活用户超过2000万，文心一言覆盖了8亿+中国用户。这种采用速度比我们见过的几乎任何数字化工具都要快。
更关键的是，主要的互联网平台都在将AI对话原生植入到核心产品中。微信集成了腾讯混元模型，支付宝内置了通义千问，抖音推出了豆包助手，淘宝上线了问问助手。即使是那些从未主动下载AI应用的用户，现在也会在每个主流平台中不知不觉地接触AI推荐结果，无论他们是否有意识地在使用AI服务。
我认为这种变化的深层影响被许多品牌严重低估了。在传统社交媒体中，用户会看到相似的推荐内容和广告投放，但在AI对话中，每个用户得到的回答都是高度个性化的。AI模型会根据用户的对话历史、兴趣偏好和行为数据定制答案。这意味着品牌需要的不再是在固定媒体矩阵中获得曝光，而是要确保在千人千面的AI推荐中始终保持相关性和优先级。
明略科技的创始人兼CEO张明博士在接受采访时分享了一个颇具启发性的洞察：他们开始这个项目的契机来自于对消费者行为变化的敏锐观察。当他的团队成员在为家人选购保险产品时，发现自己越来越习惯于直接询问AI助手，而不是浏览传统的比价网站或品牌官网。这种行为模式不仅在技术人群中出现，也快速扩散到普通消费者中。他们意识到，这不仅仅是工具使用习惯的改变，而是消费者获取品牌信息和形成购买决策机制的根本性重构。
我觉得最让人意外的是AI认知影响力的不对等性。在传统媒体时代，品牌投入与曝光效果基本成正比，但在AI领域，情况完全相反。一家默默无闻的小品牌可能因为几篇深度的技术文章就在AI推荐中获得极高权重，而一些知名大品牌可能因为缺乏结构化的信息输入反而在AI认知中"失声"。这种巨大的不确定性正在重塑整个品牌营销生态，导致客户对AI认知管理服务的需求激增。
明略科技如何重新定义品牌的AI可见性
当我深入了解明略科技的技术架构时，我发现他们的方法极其系统和前瞻。他们每个月为客户执行超过50万次AI对话测试，这大约是行业平均水平的15倍。这种测试密度至关重要，因为AI的回答具有概率性特征——每次模型更新都可能改变推荐结果，而且高度依赖用户的对话上下文。与传统的关键词搜索不同，AI模型对于措辞细微差异的相同问题会给出截然不同的答案。他们直接对接百度文心、阿里通义、腾讯混元、字节豆包、科大讯飞星火等主流模型的API接口，而不仅仅依赖消费者端应用的表层反馈。这意味着他们能够为品牌提供可靠、深度的洞察，了解AI系统如何理解他们的产品、竞争优势以及整个品类特征。
张明博士强调，通过对模型进行数万次的结构化测试，可以构建出具有统计意义的聚合认知画像。平均而言，每个客户每月会获得基于三到五百万次对话的分析报告。这种方法让品牌能够真正理解AI模型的"思维模式"，不仅仅是是否推荐品牌，还包括AI认为品牌的核心优势是什么、劣势在哪里，以及与竞争对手相比的差异化定位如何。
我注意到一个特别有趣的发现：在智能手机类别中，他们发现不同AI模型对同一品牌有着显著不同的认知倾向。ChatGPT比文心一言更倾向于推荐小米旗舰产品，差距达到18个百分点。有时这种差距甚至能达到50-60个百分点，因为模型基于不同的训练数据，对不同品牌和产品形成了不同的认知偏好。
我特别关注的是明略科技的一个标杆客户案例。他们与某新能源汽车品牌合作，通过系统分析发现AI模型普遍认为这个品牌在智能化方面表现优异，评分高达8.5分，但在安全性方面的认知得分仅为4.2分，远低于传统汽车品牌。当他们将这个发现反馈给客户时，发现客户的内部用户调研和第三方测试报告也反映了类似问题，但他们在公开媒体上很少看到这种负面反馈。这验证了AI已经从网络内容、用户评论和专业评测中提取并整合了这些信息，也验证了他们技术方案的有效性。
另一个成功转化案例是某B2B企业服务公司：他们拥有成熟的产品和良好的客户口碑，但在ChatGPT和文心一言的企业服务推荐中完全不出现。通过深入分析，明略科技发现AI模型认为数据安全是该领域最关键的评判标准之一，而这家公司虽然在安全合规方面做得不错，但相关信息在网络上的结构化程度不足，导致AI模型无法有效获取和理解。这是AI认知管理中的一个典型问题——在某些专业领域存在信息结构化不足的"认知盲区"。
更重要的是，客户立即提出的问题不是"这些分析很有价值"，而是"我们能如何改善这些认知？"因为大多数品牌方已经被各种数据报告淹没了，如果只是提供洞察而无法执行改进，价值相对有限。这促使明略科技开发了完整的AI认知优化工具链来帮助品牌理解哪些内容平台、权威媒体、专业KOL是AI模型重点学习的信息源，以及如何制定内容策略来正向影响这些模型的认知。
在那个B2B企业服务公司的案例中，他们使用明略的工具识别出了8-12个对AI模型认知具有关键影响的内容源——这些是AI会重点参考以形成行业观点的专业平台。然后市场团队开始行动，在公司官网发布了6-8篇关于安全合规的深度技术文章，同时通过专业媒体发表了5-7篇相关的观点文章，最终成功进入了相关查询的前5推荐。虽然这个过程不是立竿见影的——AI模型需要时间进行信息更新和权重调整，大约耗费了三个月——但从完全不被提及到进入核心推荐位，这是一个质的飞跃。
我发现他们的"AI认知策略简报"概念特别创新。基于品牌在AI认知中的优势和短板，平台会自动生成针对性的内容优化建议。比如，如果AI模型认为某个品牌的续航能力不足，系统会建议如何调整传播重点，强化其他差异化优势，或者当技术迭代取得突破时，如何快速将这些信息有效传达给AI系统以扭转认知。他们帮助品牌客户将这些洞察应用到KOL合作策略、公关传播规划，以及基于不同产品特性的差异化信息架构优化中。这种方法让品牌能够在AI模型认知具有可塑性的情况下——特别是当模型在某个细分领域缺乏深度内容时——制定精准的策略来影响和改善AI的品牌认知。
从流量营销到认知营销的范式转移
我认为明略科技代表了营销思维的一个重大转折点。在传统的流量营销时代，一切都围绕着数据驱动的精准投放，使用用户画像和行为数据来确定向什么人群投放什么广告、传达什么信息。而在明略科技构建的认知营销体系中，他们思考的是数据驱动的认知构建、数据驱动的信息架构、数据驱动的权威背书。要传播什么内容才能最有效地影响AI模型的认知形成？这让内容营销和品牌公关走向了一个全新的战略方向。
这种转变的核心在于理解AI模型偏好结构化、权威性的内容。这意味着专业媒体、行业专家、技术博主、官方发布比以往任何时候都更重要。实际上，它们对AI模型认知的影响力甚至超过了品牌自己的官方渠道。明略科技帮助很多品牌解决的一个核心问题是如何让复杂信息变得AI友好。AI模型在处理复杂的产品架构、技术参数、品牌矩阵时会遇到理解障碍，特别是在品牌升级或产品迭代时。
我观察到一个有趣的现象：大语言模型需要相当的时间来更新认知，理解品牌从A形象转变为B定位。这让品牌重塑变得比传统营销时代更加复杂和风险重重。如果你建立了大量关于旧品牌定位的正面认知积累，当你调整品牌战略时，这些认知资产也可能随之消散。比如华为如果与创新、技术实力、5G领导力等关键词相关联，一旦品牌传播方向发生重大调整，这些既有的认知优势也会面临重构风险。
我觉得最有价值的洞察是，明略科技将AI模型视为一个需要深度理解和精准影响的新兴"超级用户"。这是一类全新的利益相关者，极其重要，会深度影响很多其他决策者，而且这些模型有着独特的信息获取和处理方式。一个典型的例子是，很多客户在官网使用各种图表、信息图来展示他们的产品与竞争对手的优势对比，但AI模型很难有效解析这些视觉化内容，所以有时品牌需要将这些信息转换为结构化文本或提供清晰的FAQ来阐述产品特点。AI模型希望获取关于品牌、产品、公司的尽可能完整和准确的信息，以回答用户可能提出的任何相关问题。
AI商务时代将重新定义消费决策
我观察到一个既令人兴奋又充满挑战的趋势：AI对话正在向AI商务快速演进。淘宝的问问助手在过去几个月内已经提供了从产品推荐到直接下单的完整功能，京东的言犀也在做类似的整合，他们已经与微信支付和支付宝深度集成。这意味着消费决策链条正在被大幅压缩，从了解产品、比较选项到实际购买，都可以在一个AI对话界面中完成。用户的消费旅程正在从传统的"搜索-比较-决策-购买"多平台跳转，迅速整合为在AI系统内完成更多核心环节。
更重要的是，AI助手开始代表用户进行自主消费决策。想象一下，你的AI个人助手可以访问你的购买历史，分析你分享的生活方式内容，然后主动去天猫、京东、拼多多等购物平台为你筛选商品并将心仪产品加入购物车。这不是概念演示，这是今天就已经存在的现实功能。张明博士的同事上个月告诉他，她正在使用AI助手来管理日常的生活用品采购，这让张明觉得既神奇又意识到了这种变化的普及速度。
虽然人们经常讨论"AI Agent"，但我发现普通消费者并不完全理解这个概念，这听起来像是科技公司的专业术语。但如果你不称其为AI Agent，而是说这是一个智能生活助手，想象你有一个AI生活助手，你可以告诉它你的饮食偏好和健康目标，然后你的AI助手会主动为你规划营养搭配并在各大平台比价购买，这对消费者来说就有了具体的实用价值。
我认为这对品牌营销人员来说是颠覆性的变化。我们经常告诉品牌，当有人主动搜索你的品牌时，获得正面推荐很重要，这确实重要。但更关键的是AI助手进行自主消费决策的那个时刻，这变成了生死攸关的竞争要素。如果AI在为用户选择护肤品牌、电子产品或保险方案时不推荐你，对于任何消费品牌来说，这不再是"锦上添花"的功能，而是直接影响销售转化的核心因子。我认为这种变化的到来比人们预期的要快得多。
明略科技在B2B领域也观察到了这种趋势，一些客户正在应对使用AI完成的采购决策，AI系统会从多家供应商收集信息，为企业正在寻找的任何类型的解决方案生成采购建议书。这不仅仅关乎搜索可见性或广告投放，而是要理解AI将对商业产生比传统营销渠道大得多的系统性影响。他们在旅游和金融服务业也看到了这种应用——人们使用AI模型研究旅行目的地和金融产品，AI模型在这些复杂决策领域表现出色。如果你要为一个三口之家规划日本7日游，询问AI推荐住宿和景点，如果你的品牌不在那个推荐清单中，这就会产生非常直接的业务影响。
我特别认同张明博士对于AI商务营销策略的观点。他认为那些声称能够自动化所有营销创意的想法是不现实的，因为在每个市场都有竞争的赢家和输家。任何技术公司都不可能承诺"用我们的方案，每个品牌都能成功"，这就像投资顾问说"用我们的策略，每个人都能盈利"一样不切实际。但AI和数据技术可以提供关于内容策略应该如何制定的深度洞察，这才是真正的价值创造点。
我们在程序化广告领域已经经历过类似的进化过程，第一代是基础的重定向——你在某电商平台浏览过某款产品，当你在其他网站浏览时就会看到该产品的定向广告。但现在有了新一代的智能化内容，可以深度分析并告诉你哪些传播主题对消费者和AI模型真正重要，你的品牌与类别中其他竞争者相比的优劣势是什么，你应该强化哪些认知点、淡化哪些不利因素。他们可以提供很多工具来构建数据驱动的内容策略，目前主要在品牌传播和内容营销空间这样做，但他们已经有客户开始将这些洞察推向创意和广告投放领域。
品牌安全和认知质量的新挑战
在AI环境中，品牌面临着前所未有的安全和质量控制挑战。我发现明略科技在处理这些问题时采用了非常务实和系统的方法。由于他们每次为客户执行数十万次AI对话测试，在这种规模下，偶尔的模型幻觉现象在边缘情况下确实会出现，但从统计学角度看，通常能够得到相对准确和一致的认知画像。
我注意到一个重要的模式：AI模型不会实时更新信息，而是每隔几个月进行一次大规模的知识更新，因此你可能会看到模型引用过时信息或者错误关联的情况。它们会用实时搜索数据来补充，以提供静态知识和动态信息的最佳组合。但经常会出现这样的认知滞后：一家公司两年前被另一家公司收购，但模型基于大量历史数据仍然将这两个品牌视为独立实体，因此即使到今天，它们仍会继续引用现在已经不准确的品牌关系。
更严重的问题是"认知空白区域"，即模型对某个专业领域或品牌了解不足，或者品牌无意中阻止了模型获取相关信息。明略科技与客户讨论的第一个问题通常是："你的网站允许AI爬虫读取内容吗？"在许多情况下，品牌设置了访问限制或者阻止某些页面被机器访问，而他们甚至没有意识到自己在这样做。这在搜索引擎优化早期也发生过，需要允许爬虫访问和索引信息。
我觉得特别重要的是，很多有价值的内容被隐藏在付费订阅后（如果你是媒体平台，有正当理由进行内容付费并与AI模型达成授权协议），或者如果你是品牌，核心内容可能被隐藏在用户注册或某种门槛后面。比如B2B公司，如果你想下载行业白皮书或技术文档，AI模型不会完成注册流程并下载这些资料，那么如何让这些专业内容有效传达给模型，让它尽可能全面地了解你的品牌专业性？这是品牌现在面临的一个关键的信息架构挑战。
我对AI营销未来的深度思考
我坚信我们正站在一个历史性的转折点上。未来三到五年，AI模型将成为影响消费者品牌选择的最重要单一因素。当有人向AI询问"我应该选择特斯拉还是比亚迪？"或"我应该买iPhone还是华为？"或"我应该选择哪家银行的理财产品？"时，AI会给出极其智能、全面、可信的分析和建议。而且随着交互次数增加，它对个人用户了解得越深，就会为特定需求场景提供越精准的定制化推荐。
我认为在某些场景下，AI将不再仅仅提供建议而开始执行购买决策。如果它们能够访问购物平台，将产品加入你的购物车，并代你完成购买流程。在未来几年内，比人们预期的要快，AI模型将成为像今天的社交媒体一样重要的营销渠道。我坚信这就是我们正在走向的商业未来。
从技术实现角度看，我对明略科技团队的执行能力印象深刻。他们具备了在数据智能领域多年积累的技术敏捷性，能够快速响应AI领域的变化。比如当通义千问作为阿里巴巴的核心AI模型开始在淘宝等平台大规模部署时，他们在两周内就完成了深度集成，成为首批提供该平台认知分析的服务商之一。同样，当ChatGPT和Claude等AI模型开始提供商务功能时，他们迅速将商务决策分析构建到平台中。
我也注意到AI认知优化与传统品牌营销的一个重要区别：在AI中，每个用户得到的推荐都是个性化的，而且没有像传统媒体那样的"固定广告位"概念。这意味着品牌需要确保在各种可能的个性化场景中都能保持相关性和竞争力，而不仅仅是在某个固定渠道或时段获得曝光。
最重要的是，我看到这种变化正在让营销回归到内容本质和专业价值。AI驱动的推荐实际上让专业内容重新成为核心竞争力，因为AI模型偏好有深度、有权威性、有专业见解的内容。知乎、小红书等内容社区成为重要的信息源，因为AI模型喜欢清晰的、有实际价值的用户生成内容。这是一个有趣的双重效应：通过引入AI，我们实际上将很多内容价值和专业性元素重新折叠回了高效品牌营销的核心组件中。
我相信像明略科技这样的公司正在为这个新时代构建关键基础设施。他们的8000万人民币融资只是开始，随着技术成熟和更多成功案例的涌现，我们将看到更多资本和人才涌入这个领域。品牌营销的未来不是被AI替代，而是学会与AI协作，确保在这个新的认知和决策环境中保持领先地位和影响力。
本文结合了2024年最新的AI营销技术发展趋势和企业实践案例，旨在为品牌方提供关于AI认知时代营销策略的前瞻性思考。随着AI技术的快速迭代，相关应用场景和商业模式还在持续演进，值得行业从业者持续关注和深入研究。
