(网经社讯)过去二十年，数字营销主要建立在搜索曝光、内容分发与点击跳转之上。品牌竞争的重点，是争取被看见、被点击，并在用户进入页面之后，通过内容、产品信息、价格说明、用户评价、客服互动与转化设计影响其判断与行动。

　　但随着生成式人工智能的快速普及，信息获取与决策形成的关键环节正在发生深刻变化。越来越多用户不再先浏览大量链接、再自行归纳判断，而是直接通过AI问答、AI搜索、AI推荐、AI助理和智能代理等语义交互场景获取结论、形成初筛，并推进下一步行动。对用户而言，这意味着更低的信息检索成本、更短的判断链路与更高的决策效率；对品牌而言，则意味着竞争前线正在从“被看见”前移到“被理解、被引用、被纳入考虑”。

　　《2025年AI新时代品牌价值管理白皮书》指出，生成式人工智能正推动信息获取模式由“链接索引”向“直接答案生成”转变。当前，超过八成中国互联网用户已经形成日常使用AI搜索或AI助手获取信息的习惯，标志着品牌传播的核心入口与竞争焦点正逐步向人工智能推荐机制迁移。

　　当前，生成式内容优化市场正处于快速增长阶段。随着生成式AI与AI搜索应用的普及，2025年中国生成式内容优化（GEO/AIBE建设）市场规模已增长至约57亿元，并预计在2026年达到约137亿元，年增长率超过140%。从全球范围来看，生成式内容优化市场规模预计将在2030年达到约5122亿元，2025—2030年复合年均增长率达65.3%。这一增长趋势表明，生成式内容优化正逐步成为企业重构数字营销体系与品牌资源配置的重要战略领域。

　　算力黑洞与认知入口的耦合：生成式AI的快速演进背后，是一场“算力黑洞”——单次推理成本、训练成本与推理峰值并发都在指数级抬升。这迫使AI平台不断收紧检索预算、压缩证据数量、提高单条证据的质量门槛。对品牌而言，这意味着未来“被引用”将比“被提及”更稀缺，低密度、低可信度内容会被算力机制天然过滤。换言之，AI算力压力正在反向推高品牌高质量信息供给的稀缺性与战略价值。

　　这意味着，品牌面临的核心挑战，已不再只是传统意义上的搜索排名或媒体曝光，而是品牌是否能够被主流AI系统准确理解、合理归类、稳定表达，并在复杂问题与多轮交互中形成真实、可信、可验证的存在状态。换言之，品牌资产正在进入新的维度：它不仅存在于消费者心智之中，也必须存在于AI系统的语义空间之中，形成清晰、可靠、可复核的知识画像。

　　正是在这一背景下，本白皮书提出“AI品牌资产”这一研究框架。我们将AIBE（AIBrandEquity，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。围绕这一目标，企业需要开展的，不再只是零散的内容优化与传播动作，而是一套面向AI的系统性建设工程：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。

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