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人民网上海8月12日电 近日，由复旦大学传播与国家治理研究中心主办的“AI时代品牌健康度与管理创新研讨会”在上海举行。会上，研究团队发布《AI时代品牌健康度与管理创新报告》(以下简称《报告》)，系统梳理了人工智能背景下品牌健康管理面临的结构性变革、潜在机遇与发展趋势，并基于对全球200个品牌样本的数据验证，为企业构建长期数字认知资产与健康治理体系提供实践指南。
来自高校、媒体及业界的多位专家围绕智能时代的品牌健康管理议题展开深入研讨。
《报告》主持人、复旦大学传播与国家治理研究中心主任张志安教授指出，AI时代信息传播的底层环节正经历深刻变化，品牌健康管理面临一系列结构性挑战，集中体现在五个方面：用户信息入口向智能问答与AI聚合平台迁移，品牌竞争从“可见度”延伸至“认知质量”；内容供给规模急剧膨胀，真实、专业、可验证的信息来源更趋稀缺；虚假与误导性信息的生产门槛大幅降低，企业核实与纠错成本持续攀升；主流媒体在智能分发中的能见度被稀释，权威信源触达效率受到冲击；传统品牌管理方法在控制力、稳定性和可测量性上出现新的不适应。
挑战之中亦蕴藏机遇。研究团队认为，优化品牌在AI推荐场景中的呈现质量，有助于放大“首因效应”，缩短用户决策路径；建立可被AI采信的数字认知资产，既能形成跨平台的统一品牌印象，也能降低长期维护的边际成本；同时，AI优化的品牌曝光成本低于传统搜索方式，可为中小品牌创造更多增长空间。此外，AI技术本身能提升舆情响应效率，助力企业更及时地识别隐患、预警风险。目前，已有部分品牌率先布局生成引擎优化(GEO)，以提升在AI模型中的可见性，为行业提供了有益参照。
不过，GEO在实践中也暴露出“AI投毒”等问题，部分机构通过批量生产带有商业导向的内容，干预大模型的抓取、引用和推荐结果，导致品牌曝光度与信息真实性错位。
针对这一乱象，《报告》开创性地提供了一套涵盖多维度指标的系统评估工具，旨在扭转唯曝光数字导向的短期思维，推动企业建立可追溯、可修正、可持续的健康管理机制。
针对传统舆情监测和SEO效果评估难以清晰回答“AI如何理解并呈现品牌”这一核心痛点，复旦大学研究团队首次提出“AI品牌健康度指数”。作为《报告》的核心亮点，该指数也是团队在理论创新与实践探索方面取得的阶段性成果。
围绕该指数，《报告》在理论层面构建了自下而上的“C-B-A三层架构”，力求实现“评价—诊断—改进—治理”的实践闭环。其中，C层为资产健康度，衡量企业公开数字资产的完整性、一致性与可验证性，是品牌数字世界的底层基础；B层为机制健康度，评估内容结构与AI信息处理逻辑的适配程度，关乎品牌信息能否被AI有效理解；A层为表现健康度，用于衡量品牌在各类AI终端(如对话式搜索、智能问答工具等)中的实际呈现效果。三层建议权重配比为2:3:5，也可根据行业特征和企业发展阶段灵活调整。
研究团队对全球200个品牌样本的回归分析证实，C、B、A三层之间存在自下而上的严格因果传导关系，下层质量直接约束上层表现的提升空间。这提示企业，唯有从底层数字资产入手、自下而上系统治理，才能构建从诊断、改进到常态化巡检的完整闭环。
为便于企业对上述指标进行常态化追踪与管理，团队同步推出了AI品牌健康度指数评估系统。该系统基于三层评估模型开发，支持企业自主录入品牌信息、一键生成健康度评估报告，并可针对不同大模型进行多维度对比分析，直观呈现品牌在各大AI平台上的表现差异与改进方向。
与会专家对研究成果给予高度评价，认为《报告》搭建的理论框架回答了AI时代品牌健康度的“已然”与“应然”问题——即现状如何、该怎么做，兼具前瞻性与实操性。
面向未来，《报告》总结了AI时代品牌健康管理的三大演进趋势：竞争逻辑上，品牌正从短期“流量获取”向长期、结构化的“认知资产积累”过渡；信任机制上，由品牌、用户、AI平台、媒体等多方共同参与的“人机协同信任体系”正在形成；管理重心上，从“事后灭火”转向“日常免疫”的常态化健康维护成为大势所趋。
针对AI品牌健康度指数的落地应用，《报告》建议区分行业场景与企业发展阶段，并提出四大整体建设路径：在认知资产层面，建立全渠道统一口径库，持续沉淀高权重信源；在生态布局层面，平台阵地与AI可见性双线并行，针对不同模型差异化布点；在风险防御层面，将多模型巡检纳入舆情体系，建立事实披露闭环；在组织能力层面，由高层牵引，将品牌健康管理嵌入日常运营流程。(复旦大学课题研究团队供图)
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