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在单仁牛商对营销的持续研究中，我们分析“品牌，是消费者心智中，由品牌知识所导致的用户对营销活动的差异化反应。”

不管是过去，今天还是未来，品牌所展现的内容形式可以千变万化，但内核都离不开三件事。

1、强化认知，解决的是“认得出”的问题，借助全域多平台矩阵的高频触达，让用户看的到我，记得住我，想得起我。

2、管理联想：解决的是“想得好”的问题，让用户想到我的时候，总是他熟悉的、符合需求、讨人喜欢的词跟画面。

3、建立信任，解决的是“用得上”的问题，通过短中长视频，把“我是谁”跟“我很好”连接到具体的场景中，让目标对象从熟悉到信任，再到行动购买。

但是，我们讲到在今天的AI视播时代，这个系统还缺了另一半。

什么呢？

那就是AI。

今天越来越多的消费者不只会根据内容做判断，还会让AI辅助决策，AI的回答在很大程度上影响了消费者会不会深入了解这个品牌，购买它。

这件事的本质，不只是说品牌渠道多了一个、流量入口多了一个，而是品牌进入用户的大脑之前，多了一层AI的预处理。

品牌不只是因为视频内容进入用户的认知，更会被写进AI的证据链，再被AI翻译成用户能理解的答案。

这是今天营销一个非常重要的变化，因为它意味着，企业不再只需要说服消费者，还要说服AI算法。

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过去，我们所做的品牌营销，是一个相对完整的联想跟叙事体系，就像讲到沃尔沃，你可能会想到安全、稳健；讲到苹果，你可能想到设计感、隐私；讲到华为，你可能想到创新、情怀。

这个联想通常是由广告、公关、产品体验跟口碑共同编织，它是连贯的，独特的、带有情绪共鸣的。

但AI不会这么工作，它不会听完品牌故事再下判断，它会把品牌拆成各种维度的参数，比如说技术专利、用户评价、新闻、论坛讨论、产品页、官网FAQ、测评、结构化标签、用户反馈等等等等。

然后，它会根据问题场景，推算用户跟他想要的那个最终结果，包括产品服务、解决方案之间的行为关系，修正“更应该向用户推荐谁”的概率。

这意味着，用户的心智不再是一个被品牌能够独占的高地，而是因为AI变成了一种动态关系。

特别是在单仁牛商我们对AI大模型的大量测试，以及我们对企业进行玄琨GEO服务的过程中，我们会发现，今天用户越来越少的去问“这个品牌怎么样？”，他们会问：“我现在遇到了什么问题，谁可以解决我的问题，怎么解决？”。

那么，当问题从“是谁”转向“能不能帮我、怎么帮我”的时候，品牌就不再只是一种身份符号，而是一种任务节点。

所以，AI视播时代的营销，一半是全平台、多账号矩阵、多维度内容、高频触达的全域营销；另一半就是把抽象价值翻译成AI可验证的事实，把情绪共鸣翻译成AI可追溯的材料，把品牌主张翻译成AI可检索的关系图谱。

当然，这个概念对很多人，特别是不深度了解AI的企业来说，会非常抽象。

所以，单仁牛商我们在对生成式引擎优化（GEO），以及我们研发跟使用玄琨GEO的实战经验中，总结了一个理论“模型心智份额” 。

它的定义是：在AI驱动的信息生态中，当目标对象通过自然语言表达潜在需求的时候，品牌信息被AI以积极、准确、显著的方式抓取、合成并呈现的概率跟强度。

当然，它不是一个空泛的概念，我们把它拆解成了六个实实在在、可管理的维度。

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1、语义关联度：AI能不能看懂你？

很多品牌内容面对AI最大的问题，不是讲得不漂亮，而是讲得不结构化。

你写“更健康、更环保、更安全”，这类词人看得懂，但AI不行，它真正能抓取的，是“采用了什么材料、通过了什么测试、在哪些场景下表现更好”。

举个例子，我们在对学员企业进行GEO服务的时候，我们会发现，AI在理解他们家这个品类“环保”概念的时候，抓取的不是漂亮的形容词跟营销辞令，它抓取的是“面料采用100%可回收PET塑料，生产碳排放减少30%”这样的实际数据。

所以，我们要把内容变成结构化数据跟事实，AI才有机会把品牌跟用户问题精确配对。

2、溯源关联度：AI会不会相信你？

AI生成回答的时候，会额外注重逻辑链跟证据链。

如果品牌没有一个权威、稳定的原始信息源跟分发源，AI就会去到处去找答案，它可能找到的就不是你，还可能从某个不可信的文章、帖子找到你的负面消息。

所以，企业需要主动成为AI能够抓取跟信赖的第一手信息源，建立一个干净、准确、及时更新的品牌知识库。

3、情感关联度：AI会不会优先推荐你？

AI不一定会直接给品牌打分，但它会通过大量语料形成倾向：

你是首选，还是备选；你是值得考虑，还是有明显短板；你是适合某些场景，还是综合更稳定。

这类倾向一旦形成，就会反复出现在推荐跟后续的对话里。

所以，我们今天很难控制AI的喜好，但我们必须确保企业一定要有公关内容，要有第三方的测评，如果有电商评论区，产品详情页，更要优先保证整体评价是正面的。

那么，当AI抓取关于品牌相关信息的时候，它看到的用户主流情感倾向就是正向的。

4、场景关联度：品牌能不能满足用户的场景？

这是非常重要的一点，就像我们在前面讲到，品牌不是被认识，而是被AI调用。

那么，当用户今天去问AI说“我计划在什么时间，去哪里露营三天，我要准备什么东西？我是什么类型的企业，我设备现在遇到了什么问题，有什么解决方案？我是多少岁的女生，我想找一个适合敏感肌的护肤方案？”

这个时候，AI真正需要的是一个可以满足用户提问场景，符合用户需求的解决方案。

谁能进入具体的场景中，谁就能进入最终的推荐。

5、竞争防御关联度：你能在AI的比较中胜出吗？

这个是专门指AI在面对“A和B哪个好？A的平替是什么？”这类比较问题的时候，你的品牌是被推荐的一方，还是被替换的一方。

这就要求企业必须主动向AI喂养差异化的数据跟内容，不断去强化一个锚点，直到AI形成一种逻辑上的肌肉记忆。

比如用户对某个指标、需求有优先考虑，除了我之外，目前没有其他品牌能提供同级别方案，这是企业在AI算法世界的独门专利。

6、多模态关联度：在多维的感官世界，AI能认出你吗？

今天的AI正在从纯文本向视频、音频、图片多模态跃迁的前夜。

那么，当用户向AI发送一张破损设备的照片，问AI推荐换什么牌子，或者通过语音描述一种机器的特殊异响，询问该找谁维修的时候，我们的品牌能不能被优先识别出来呢？

这就要求品牌的管理边界，必须覆盖包含图、文、音、视频的立体数据库。

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所以，未来AI视播时代的营销竞争，会非常残酷，我们不仅要向用户心智传播品牌，更要向算法的认知证明品牌。

但这也给了很多企业一个参与竞争、赢得竞争的新机会，我们可以重新去定义用户眼中的自己。

这也是我们单仁牛商提出“模型心智份额”这个理论的价值，它抓住的不是技术热词，而是品牌在未来的核心生存指标。

我的品牌事实，是不是足够清晰，能被AI抓取？我的品牌证据，是不是足够权威到能被AI采信？我的品牌场景，是不是足够明确到能被AI调用？

这些问题的答案，就决定了品牌未来在AI世界里隐身，还是会出现在AI的答案里，这也是我们目前玄琨GEO在做的事情。

谁能率先把品牌变成一套能被AI信任的语料系统，谁就更有机会在未来持续的营销变化中，既被看见，也被选中，抓住下一个时代最有价值的品牌红利。

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