AI大模型认知优化进入精准测量时代——智擎尺(iMeter)横空出世

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作者：微信文章
在中国广告协会学术与教育工作委员会年会“十五五规划与广告业创新发展暨妈祖文化传播研讨会”开幕式上，中国广告协会AIGC工作委员会执行主任田涛以《AI时代品牌认知突围的理论建构》为题发表演讲，探讨AI技术驱动下品牌内容传播的范式变革，从“流量争夺”向“AI答案占位”的逻辑跃迁，解析GEO与传统内容的理论框架及评估体系差异，阐述从GEO触达走向GAO智慧的品牌破局路径，并在中国广告协会学术与教育委员会年会上介绍了iMeter（智擎尺）量化评估体系。



田涛先生发表《AI时代品牌认知突围的理论建构》演讲
时代转折点信息入口重构，AI成为品牌传播新枢纽
新的传播环境中，AI已经成为很多人日常获取信息的主要入口。《2026中国AI用户行为与态度研究》的数据显示：电商平台仍是第一入口（57.8%），但生成式AI工具已经排到第二（52.8%），而传统搜索引擎降到37.0%。AI已经取代传统的搜索引擎成为获取信息和消费决策的重要渠道。

研究数据显示：在购买智能设备消费决策链较长的品类时，64.3%的用户会明显参考AI建议。也就是说，AI不只是查资料的工具，它正在影响用户决策。

所以，品牌竞争不再只是谁排名靠前、谁曝光更多，而是能不能出现在大模型的回答里、能不能被大模型优先推荐。



生成式AI的普及：超一线、新一线领先，下沉市场潜力大。研究显示，生成式AI的使用率在不同城市差异明显：超一线城市达到54.0%，新一线为42.1%，二线到四线城市则在33.5%～16.2%之间，全国平均为36.1%。超一线与新一线用户合计占总用户量的64.4%，本科及以上学历用户占65.2%，这两类人群是当前深度使用AI的主力。

品牌可以采取两步策略：当前重点布局超一线与新一线城市，影响高消费人群；同时提前在二线至四线城市布局内容与渠道，为未来增长做好准备。



国产AI工具已成主流，品牌策略需要分层。在各类AI工具中，国产平台已占据用户心智。数据显示：豆包以72.9%的使用率排第一，在各个城市都普及较广；DeepSeek以49.5%排第二，在北京、广州、杭州、深圳等城市使用率均超过50%，在高知用户中尤其受欢迎；第三梯队则包括腾讯元宝（33.9%）、夸克（31.8%）、百度AI搜索（29.2%）、Kimi（26.5%）等，适合覆盖更细分的场景。

品牌在做AI答案占位时，建议优先与头部国产平台做好内容对接；针对DeepSeek这类高知用户集中的平台，提供更专业、可信的内容；再用第三梯队平台把零散的小场景补齐，覆盖更多人群。



品牌内容不仅要写给人看，也要写给AI看。用户使用AI的场景非常分散，但有几个尤其高频：工作办公（65.2%）、内容创作（57.8%）和日常生活（57.4%）；学习教育（41.1%）和数据处理（40.9%）也是常见需求；而购物决策（27.8%）和编程开发（14.2%）则属于更专业或阶段性的用途。

品牌的内容策略也要随之调整：从追求单篇爆款转向为高频场景提供结构化内容——比如把工作、创作、生活中常见问题拆解成问答、清单、步骤、决策要点等模块，让AI在回答用户时能持续引用和推荐你的品牌。



AI逐渐成为影响消费决策的关键，品牌必须意识到：营销的目标不再只是让消费者在搜索结果里找到你，而是让AI在生成答案时主动推荐你。

理论重构

双通道认知优化

为了解决品牌在大模型中的“认知占位”问题，田涛先生正式提出了双通道认知优化理论：GAO=GEO+优质品牌语料库GEO（生成式引擎优化）解决的是AI大模型基于联网搜索的前提下，对品牌/产品的可见度、推荐性的问题。通过结构化的内容提供品牌信息，提高被大模型抓取和引用的概率。

GAO（生成式内容优化）解决的是AI大模型对于品牌的长期正向认知的问题，让 AI 在回答用户相关问题时主动推荐、优先提及。将品牌核心认知转化为权威结构化语料，注入大模型训练 / 微调流程，让 AI 形成稳定正向的品牌认知，实现从 "被引用" 到 "主动推荐" 的升级。

递进协同关系：GEO与GAO是品牌认知构建的递进式协同关系：GEO解决"能否被AI看到"的触达问题，GAO解决"能否被AI认可并推荐"的深化问题，共同实现从基础触达到深度认可的认知升级。

以前品牌写内容，主要给消费者看。现在要让大模型看得懂、记得住。只做GEO可能换来短期内的抓取和引用，而GAO才能实现 AI 大模型对品牌的长期认知，使其能够持续学习和理解品牌，实现用户行为从信息检索转向AI答案获取的根本转变。


iMeter六大指标，量化品牌AI影响力

“没有度量，就没有管理。”在AI这个看起来像黑盒的环境里，企业最焦虑的往往是：如何知道大模型对自身品牌的认知？怎样衡量品牌在AI语境下的价值？

针对这些问题，在中国广告协会学术与教育委员会年会上推出大模型认知优化量化评估体系iMeter（智擎尺）。它强调可量化、可评估、可迭代，并以ACBS（品牌AI认知现状诊断）为载体，把品牌在大模型语境下的表现拆成一组可以追踪、可以优化的指标。

iMeter（智擎尺）包含六个核心指标，全面量化品牌的AI影响力与认知占位水平。

这套体系的价值，在于把模糊的感觉变成看得见、能考核的指标，帮助企业测量认知优化后的结果。

走向更融入生活的AI

在演讲最后，田涛先生不仅分析了现状，也对未来作出了判断。他认为，大模型正从定期训练走向实时感知，从单纯处理文本向逻辑推理演进。

未来文字大模型会发展为物理大模型，走出屏幕，融入生活。对于行业来说，AI擅长的交给AI，品牌要做的，是持续提供高质量语料和清晰价值观，让AI能更准确、更稳定地表达品牌。
借助iMeter（智擎尺），企业可以把认知优化从理念转化为可监测、可归因、可迭代的实际操作。在这个快速变化的时代，谁能先完成从抢流量到抢占AI答案的转变，谁就更可能在下一轮竞争里拿到先发优势。


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