《2026年中国AI品牌资产发展白皮书》由沙利文发布。
本报告共计：91页。完整版PDF电子版报告下载方式见文末。
一、核心范式转变：从“流量主导权”到“认知主导权”
用户行为变化：生成式AI的普及使用户信息获取方式从“搜索链接、自行判断”转向直接向AI提问、获取整合结论，决策环节大幅前移。
竞争逻辑重构：品牌竞争的关键从争夺搜索排名和点击（流量），转变为争夺在AI生成答案中的“出现资格”与“引用依据”（认知）。品牌面临的新风险是“认知稀释”与“隐性出局”，即在关键问题的AI答案中逐渐缺席。
中国市场特点：由于入口融合与商业闭环更强，中国市场的这一转变速度更快、程度更深。
二、核心概念与方法体系：AIBE、可信知识网络（KNIT）与GEO
AI品牌资产（AIBE）：指品牌在主流AI系统语义空间中的价值存在，是品牌资产的新维度。其建设路径分为五层：可识别、语境相关、认知一致、引用可信、治理可持续。
可信知识网络（KNIT）：是AIBE建设的核心方法论与底层基础设施。目标是将企业分散、非结构化的信息，通过六层路径（诊断、验证、锚定、结构化、扩散、监测治理），转化为可被AI稳定理解、引用和复用的标准化、可验证知识体系。
生成式引擎优化（GEO）的边界重构：GEO不应被理解为操纵AI结果的“黑帽”手段，而是KNIT在“知识工程层”与“可信扩散层”的具体运行机制。其正当目标是提升品牌信息的结构化、准确性、可验证性与可引用性，帮助AI更准确地理解和表达品牌。
三、核心评估体系：AI品牌资产发展指数（AIBV）
评估体系革新：传统指标（如点击、曝光）在“答案时代”逐渐失效，需建立以“影响答案的能力”为核心的新评估体系。
AIBV指数框架：采用“3+2”结构。
三大主指数：
两大校准因子：UAF（用户-AI对齐系数）和MCI（方法置信度指数），用于校准结果的可靠性与场景适用性。
AIP（AI表现指数）：衡量品牌在AI答案中的实际表现，包括认知准确度、可见性与召回度、场景适配度、一致性与调性匹配。
AIC（AI建设指数）：衡量品牌在知识资产、认知治理、信源证据方面的建设能力。
AIR（AI风险与稳定性指数）：衡量品牌在AI语义空间中的错误、偏差、波动等风险状况。
关键管理指标：包括答案份额（SoA，在关键问题答案中的占位）、引用率（被AI作为可信证据使用的比例）、认知一致性（AI对品牌判断的稳定性） 和情感倾向。
四、行业现状、乱象与规范建设
所处阶段：行业处于高增长（预计2026年中国市场规模达137亿元）与“前标准期”（规则、方法尚未统一）并存阶段。
当前乱象：包括虚假信息与数据污染（如伪造报告、站群堆砌）、身份欺诈、以及缺乏可验证承诺的服务。
规范与治理方向：行业正从“机会叙事”转向“原则表达”和规则收敛。白皮书提出了以真实性、透明性、可验证性、边界清晰、治理导向为核心的基本原则，并倡导建立涵盖禁止性行为清单、推荐性建设规范、评估规范（AIBV）以及未来可能的语料、内容、服务认证机制的完整治理框架。
五、行业落地指南（分赛道策略）
文档为不同行业指明了“认知主导权”的争夺重点与建设内容：
企业服务（SaaS/B2B）：从流量曝光转向“专业代入”，重点建设技术百科、ROI语义具象化、竞品对比锚点。
零售与电商：从搜索排名转向“消费意图精准匹配”，重点建设场景化标签体系、结构化参数库、本地可得性信息。
本地生活：从高分评价转向“即时消费路由”，重点建设实时动态语料、深度语义评价、场景化标签属性。
内容IP与教育文旅：从单向输出转向“交互式生态搭建”，重点建设结构化教程、多维评价体系、动态政策库。
强合规行业（医疗/金融/法律）：从模糊回答转向占据“权威合规源”，重点建设经审核的官方标准问答、专家语义背书、清晰的边界与风险提示。
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