当AI原生APP月活逼近5亿，消费者买东西不再看10天小红书，而是问一句“推荐哪个”——AI搜索正从流量渠道演变成消费决策的“裁判员”，一场看不见的算法心智争夺战，已经摆在所有消费品牌面前。为什么你的产品销量靠前，AI却只推竞品？品牌花大价钱投的种草软文，AI为什么不认？
本期「大牌小局」，CBNData的研究员们将深度拆解AI搜索如何重构用户消费意图，结合典型的真实案例，给大、中、新锐小众品牌一套可直接上手的 AI 搜索场域下的品牌营销行动清单。
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*本播客由扣子空间（coze.cn）根据CBNData报告和实际脚本内容生成，若AI生成存在内容偏差，请以报告内容为准。欢迎前往《AI搜索时代：2026品牌营销策略洞察——智能硬件篇》了解更多内容。
引言：你有多久没"自己搜"了？
主持人：
嗨，大家好，欢迎来到 CBNData 的消费观察栏目。不知道你最近有没有这种感觉：想买个东西，以前是先打开淘宝搜、小红书翻，再去 B 站看测评；现在呢，直接打开 AI，问一句“我最近想入个智能手环，学生党，预算 200，推荐哪个”，AI 就给你列出三五个选项，连优缺点都整得明明白白。
我自己就试过。上次想挑一个智能戒指，AI 给我推荐了三个品牌，还帮我算了一笔账——哪个续航长、哪个数据准、哪个性价比高。我当时就一个感觉：这比刷 10 天小红书笔记效率高太多了。
对，这不是你一个人的感受。
CBNData研究员：
我们CBNData最近和GEO数据平台WhatTheyOS一起做了一份《AI搜索时代：2026品牌营销策略洞察》，里面有个数字挺震撼的：到2026年6月，AI原生APP月活已接近5亿，同比增长85%。什么概念？差不多每2.6个移动网民里就有一个。
更关键的是，这些用户不只是用AI聊天、写文案，而是真的在用AI做消费决策。有调研显示，买消费电子和家电时，55%的消费者会部分、主要甚至完全依赖AI搜索来做决定。
主持人：
55%，一半以上了。那这对品牌来说意味着什么？以前大家投抖音、投小红书、做内容种草那一套打法，放到AI时代还管用吗？这就是我们今天要聊的核心。
CBNData研究员：
AI搜索不只是多了一个流量渠道那么简单，它是在重构消费者的决策逻辑。过去的营销是“人找货”或者“货找人”，现在变成了“意图找方案”——消费者把模糊的想法说给AI听，AI帮他整理成一套推荐方案。
那问题来了：AI凭什么推荐竞品，不推荐你？你的品牌在AI的“算法共识”里到底排第几？这个问题如果答不上来，以后可能不是“投不投流”的问题，而是消费者根本看不到你。
四大触点长期共存，但AI正在成为"决策裁判"
主持人：
说得有点扎心。那先跟我们说说，现在消费者的决策链路到底发生了什么变化？
CBNData研究员：
我用一句话总结：四大触点长期共存，但AI正在成为决策裁判。
哪四大触点？线下、电商平台、内容平台，再加一个AI搜索。这四个不是谁替代谁的关系，它们各有各的活：
内容平台负责种草。刷到一个好看的东西，心动了，这是感性的上半场。
线下触点负责体验。你得摸一摸、试一试，建立真实信任。
AI搜索卡在中间的问询环节。消费者被种草了，但拿不定主意，就去问AI：这个到底值不值？和另一个比怎么样？有没有坑？
最后电商平台完成下单和售后。
主持人：
哦，我明白了。以前消费者可能是“小红书种草—淘宝比价—下单”，现在多了一步：小红书种草，先去问 AI 验证一下，再决定买不买、买哪个。
CBNData研究员：
没错，而且这一步特别关键。因为 AI 给的回答是高度理性、结构化的——它会给你列参数、做对比、讲优缺点。消费者一看，觉得这是客观的、中立的，信任感特别强。
那反过来想：如果 AI 在推荐时压根儿没提到你的品牌，或者提到了但说的都是负面的，那消费者前面被种得再深，到 AI 这一步可能就被劝退了。
主持人：
有点像以前是用户自己做研究，现在 AI 帮他做研究了。那品牌的竞争对手就不只是隔壁品牌了，还包括 AI 的推荐逻辑。
CBNData研究员：
可以这么理解。而且更有意思的是，我们在报告里发现一个现象：AI采信的内容，和品牌现在习惯投的内容，正好是错位的。
品牌爱投什么？强商业导向的种草文、带货视频、硬广。但 AI 偏好什么？专业的、有深度的、权威的、结构化的内容——比如媒体深度报道、专家评测、行业榜单、第三方数据。那些被大模型判断为高商业性的导购内容，被引用的概率比基准低了 18 个百分点。
主持人：
也就是说，品牌花了大价钱投的内容，AI 根本不认，那这钱不就白花了吗？
CBNData研究员：
不能说白花。内容平台的种草依然有价值，它负责吸引和情绪点燃。但到了 AI 验证这一关，你的内容如果不具备“被 AI 引用”的属性，就缺了一道关键防线。
这也是为什么我们 CBNData 提出：现在品牌营销进入了新常态——你不能只做内容种草，也不能只做电商转化，你得在AI搜索这个新阵地上，把自己的品牌内容资产变成AI愿意采信的“信任语料”。
三类数据，是品牌做AI品牌营销的抓手
主持人：
说到这儿，我特别好奇：品牌要做 AI 营销，得从哪儿入手呢？总不能直接去跟大模型说"你多推荐我家产品"吧？
CBNData研究员：
那肯定不行。AI 是算法驱动的，你得用数据的语言跟它对话。在我们的报告里，我们把 AI 交互沉淀的数据分成了三类：提问、回答、信源。这三类数据就是品牌做 AI 营销的抓手。
1. 提问数据：用户在问什么
提问数据就是消费者跟 AI 说的那些话。别小看这个。AI 搜索和传统搜索不一样：传统搜索你可能只敢搜“智能手环推荐”，但在 AI 面前，用户敢说真话、敢问细节。比如我们研究智能硬件时发现，用户问的问题千奇百怪——“智能眼镜对眼睛有伤害吗？”“孕妇能戴智能手环吗？”“智能戒指连接不上怎么办？”这些都是高纯度的消费决策问题，直接反映了用户的真实顾虑和期待。
我们有一套“风险—机会识别方法”，把所有提问分成三类：偏风险、偏中性、偏机会。
风险类：用户在担心、在避雷、在吐槽。比如“智能手环测血糖准不准”“智能戒指会泄露隐私吗”。这类问题，品牌得主动拦截风险，把答案说清楚、讲明白，消除用户顾虑——不然这些就是转化的卡点。
机会类：用户好奇、向往、想探索。比如“智能眼镜能用来观影吗”“女生戴什么手环好看”。这类问题，品牌要放大机会，把产品功能和体验讲透，甚至拓展新的场景和人群。
举两个具体的例子。比如智能眼镜这个品类，我们统计了近三个月的数据，发现“近视适配”相关的提问超过 23.8 万次——这是一个巨大的机会点。很多人想买智能眼镜，但最大的顾虑是“我近视能戴吗”。那品牌该怎么做？很简单：把近视配镜的方案讲清楚，是一体式镜片还是磁吸的、去哪里配。这些内容做出来，AI 就会引用；用户一问 AI，AI 就把你的方案递过去，机会就接住了。
再举个风险的例子，还是智能眼镜：健康安全顾虑的提问近三个月超过 32.7 万次——辐射呀、伤眼睛呀、隐私泄露呀。还有“考试能不能带 AI 眼镜”这个问题，提问超过 7.2 万次。这就不是简单的产品问题了，涉及公关、监管、风险，品牌必须有明确的态度和发声，不然很容易踩红线。
2. 回答数据：AI到底推荐了谁
回答数据就是 AI 到底推荐了谁、怎么推荐的、排名第几，这直接反映了你的品牌在 AI 心智里的位置。比如消费者问“智能手环哪个好”，AI 第一个推荐谁？前 5 个里面有没有你？提到你时说的是优点还是缺点？这就是“AI 心智画像”。
3. 信源数据：AI的话从哪儿来
信源数据更关键：AI 说的这些话是从哪儿来的？它引用了哪些网站、哪些文章？我们研究发现，AI 特别喜欢引用新闻资讯、社交媒体、专业评测、权威机构发布的内容。知道了 AI 信什么，品牌就知道该在什么地方、说什么话。
独家诊断方式：定位你的品牌落在哪个竞争象限
主持人：
光看 AI 推荐排名好像也不够吧。有些品牌可能在 AI 里被推荐得多，但实际卖得一般；反过来，有的品牌卖得很好，但在 AI 里没什么存在感。
CBNData研究员：
你这个问题问到点子上了。这就是为什么我们 CBNData 在报告里原创提出了“AI心智—现实市场”双域竞争分析矩阵——把 AI 心智表现和现实市场表现放在一起看，才能真正判断品牌的竞争水位。这是我们这次报告的原创核心分析框架之一。
简单来说，就是用两个维度画一个四象限图：横轴是现实市场的市占率情况，纵轴是 AI 心智的表现（比如提及率、首推率）。品牌就分成四类：
市场引领型： AI 心智高，现实销售也高，双高。这是最理想的状态，品效合一。
AI心智倒挂型：AI 心智高，但销售低。说白了就是叫好不叫座——大家都知道你，但就是不买你。
销售牵引型：销售很高，但AI心智低。这种品牌往往靠渠道和效果营销撑着，但长期来看风险很大——消费者越来越依赖AI 做决策，你在AI 里没存在感，以后增长就没后劲。
长尾聚焦型：双低，可能在某个细分场景有一席之地，但整体还没起来。
主持人：
这个框架听起来特别实用。那不同类型的品牌，营销思路应该不一样吧？
CBNData研究员：
完全不一样，我简单说一下：
市场引领型的品牌，核心任务是守住优势，通过技术和产品创新继续拉高行业门槛。AI心智倒挂型的品牌得往下钻：转化卡点到底在哪儿？是定价太高、生态不兼容，还是评论区有硬伤？找到问题再针对性优化，把AI 心智的优势变现成销量。销售牵引型的品牌反而是最该焦虑的。你卖得好，但消费者问AI 时，AI 不推荐你——这说明你的增长是靠砸钱砸出来的，不是靠心智赢来的。这种品牌必须系统性地建设内容资产，把AI 心智补上来。长尾聚焦型的品牌不用急着全面铺开，先想清楚自己下一步要冲哪个象限：先冲销量还是先建心智？结合资源和目标来定。主持人：
那能不能用报告里的智能硬件案例给我们具象化一下？
CBNData研究员：
比如智能眼镜赛道，雷鸟在 8 月份同时引领了 AI 心智和现实市场，属于市场引领型；智能手环赛道，华为、小米双头部，AI 提及率都是 100%，也是典型的市场引领。
但也有很有意思的长尾机会。比如智能手环里的 dido，主打银发健康监测，虽然整体规模不大，但在细分赛道里 AI 心智很强——这就是长尾聚焦里跑出了差异化心智。
智能戒指赛道更有意思：我们看到在国内某线上平台份额中，RingConn领先；但 AI 心智里，Oura 首推率 65% 排在第一。这就很典型——一个是现实市场的王者，一个是 AI 心智的定义者，竞争格局还在流动。
标杆案例拆解：三个品牌，三种打法
主持人：
说到品牌案例，我知道报告里拆解了好几个。今天你就给我们挑几个最有代表性的，讲讲他们到底做对了什么，让其他品牌也能“抄抄作业”。
CBNData研究员：
好，我挑三个：雷鸟、佳明和 Oura，各代表一种不同的 AI 营销打法。
雷鸟——把AI内容资产嵌入整合营销战役
雷鸟「雷鸟 io」新品上市时，不是单独做 AI 内容优化，而是把内容资产构建直接嵌入到整个整合营销战役里。从预热期的品牌短片，到发布会、明星代言、创始人采访、科技媒体报道——整个战役下来，沉淀了大量 AI 偏好的内容：产品手册、科技媒体深度评测、财经媒体销量战报、高管发声。
结果呢？一个月时间，整体提及率从 62% 升到 93%，首推率从 11% 升到 23%，线上销售额环比增长 225%，市占率直接冲到第一。
核心密码是什么？我总结两条：
不是单独做AI营销，而是把AI内容资产当成整合营销的"副产品"来做。你正常做新品战役，但每一步都要想：这个内容 AI 会不会喜欢？能不能被引用？
感性种草加理性验证的节奏踩得特别准。先用品牌片和明星打情绪、破圈层，再用权威数据、媒体报道、高管采访来做理性背书。AI 一搜，全是正面的、有深度的内容，心智自然就上来了。
佳明（Garmin）——精准卡位，后来者居上
佳明做无屏手环时其实是个后来者，Whoop、Fitbit、Amazfit 都比它入局早。但佳明一进来就能起来，做对了一件事：精准卡位，加本土化内容资产建设。
它瞄准了几个先行者的软肋：Whoop在中国是订阅制，消费者不习惯；Fitbit 在中国生态不行，很多功能用不了。佳明呢，有自己成熟的运动生态，直接降维打击。
然后它在国内做了大量本土化内容：Q&A 手册、官方教程、小红书种草、科技媒体专访、商业媒体报道，甚至找了张钧甯等明星做联动。结果就是产品上市才一个多月，AI 提及率就冲到了 2.5%，超过了 Fitbit 的 1.3%，后来者居上。
这个案例对很多想切入新赛道的品牌特别有参考价值：不是说先来的就一定赢。你把内容资产做扎实了，AI 就会替你说话。
Oura——把自己定位成品类定义者
Oura 这个更绝。它把自己定位成“品类定义者”，在 IPO 之前通过 B 端、C 端、资本端三条线同时讲故事：C 端讲高质感单品，绑定精英人群和体育明星；B 端讲智能硬件营销典范，讲它怎么做品类教育；资本端讲“硬件＋订阅”模式跑通了，讲估值和想象力。
结果就是 8 月底的时候，Oura 整体 AI 提及率 90.6% 排第一，首推率 65% 也是第一。消费者一问"智能戒指推荐哪个"，AI 第一个说的就是它。
主持人：
这个品类定义者的思路很高级啊。不是说“我家产品好”，而是说"这个品类是什么、怎么选、标准是什么"都由我来定义，那 AI 自然就把你当成权威来源了。
CBNData研究员：
对，这是最高级的玩法：进入新闻，不如成为新闻。当你成了品类定义者，AI 引用你的概率就最高，你的心智防线就最稳固。
不过我得补一句：这三个案例各有各的前提——雷鸟是有整合营销的预算和资源，佳明是有成熟的产品生态，Oura 是赶上了 IPO 的窗口期。其他品牌不用完全照搬，关键是提炼底层逻辑：你的内容资产，有没有“被 AI 引用”的价值。
落地方法论：T.A.L.K营销模型
主持人：
聊了这么多现象、数据、案例，我相信很多听众朋友最关心的是：我知道 AI 营销重要，但具体怎么做？有没有一套系统的方法？
CBNData研究员：
问得好。刚才讲的"双域竞争矩阵"是帮品牌诊断自己在哪儿；怎么做的部分，就是我们 CBNData 原创提出的T.A.L.K营销模型，这也是本期报告的另一个核心方法论。
T.A.L.K 四个字母，对应品牌 AI 营销的四个核心模块，也刚好对应品牌面临的四大痛点：
T — Translate价值转译（对应痛点：知识的诅咒）
品牌自己觉得产品特别牛，参数一堆黑科技，但消费者听不懂——不知道这些参数对我有什么用。AI 时代这个问题更突出了，因为 AI 特别擅长做逻辑推导。如果你的产品参数和消费者的痛点之间没有清晰的逻辑链，AI 就不会把你推荐给用户。
所以价值转译就是要做一件事：把技术参数翻译成消费者能听懂的好处，再翻译成具体的场景。比如不说"我们用了第三代传感器"，而是说“你晚上戴着它睡觉，第二天起来就能知道你的睡眠质量打几分、哪个阶段睡得浅、怎么改善”。
A — Authority信任语料（对应痛点：信任滑坡）
消费者越来越不信广告、不信软文了，他们更信 AI 说的话；而 AI 信的是权威内容。那信任语料怎么建？不是简单地发几篇公关稿。我们说要建多层信任墙：
第一层，技术背书：专家评测、第三方检测；
第二层，权威赋信：行业协会认证、央媒报道、榜单入选；
第三层，AI心智防线：你的这些高质量内容，能不能被 AI 稳定地引用到。
这不是品牌自说自话，而是要让第三方、让权威机构、让专业人士来替你说话，然后这些内容被 AI 抓取到，变成 AI 的推荐依据。
L — Link破壁连接（对应痛点：缺少连接）
很多科技品牌技术很牛，但就是困在自己的专业圈里，大众不知道你，也不喜欢你。破壁连接就是要打破圈层，让品牌从技术圈走到大众生活里。怎么破？跨界联动文化 IP、明星代言、场景化内容都是手段，但核心是一句话：让消费者觉得“这个东西跟我有关，我也能用”。就像雷鸟找范伟拍短片那种感觉——从极客玩具变成大众潮流配饰。
K — Key Conversion转化闭环（对应痛点：交易摩擦力高）
消费者被种草了，也通过 AI 验证了，但最后就是不下单，为啥？可能是链路太长、促销太复杂、服务体验不好。转化闭环就是要把 AI 心智的优势真正落到生意增长上：从 AI 推荐到电商下单，链路能不能更短？促销机制能不能更简单？售后体验能不能更顺畅？还有很重要的一点——用户买了之后的好评和口碑，能不能反过来沉淀成新的信任语料，继续喂给AI，形成一个正向循环。
主持人：
我来帮大家梳理一下：T 是价值转译，把技术翻译成用户听得懂的话；A 是信任语料，建好多层信任墙，让 AI 愿意引用你；L 是破壁连接，打破专业圈层，走向大众；K 是转化闭环，把 AI 心智变成真金白银的销量。这四个环节串起来，就是一套完整的 AI 时代品牌营销打法。
CBNData研究员：
可以这么说。很多品牌找到我们说“我知道 AI 营销重要，但不知道从哪儿下手”。我们就帮他们做 GEO 诊断：先看看你在 AI 心智里排第几、用户问你的时候 AI 怎么回答、你的信源短板在哪，然后再针对性地给策略、做落地。
不同体量品牌，如何快速上手？
主持人：
最后给大家来点干货中的干货：不同体量的品牌，现在立刻就能上手的 AI 营销动作有哪些？
CBNData研究员：
好，我分三类品牌来说，各给三条，都能直接落地。
大品牌：核心是"守"
守住优势，建AI护城河
做一次全面的AI心智诊断。搞清楚在你的品类里，消费者最常问的 100 个问题是什么？ AI 推荐排名 TOP 10 的品牌有谁？你排在第几？提到你时，正面词和负面词各是什么？信源短板在哪儿？这是基础，不诊断就不知道从哪儿下手。
把已有内容资产做一遍"AI友好化"改造。你官网的产品介绍、白皮书、新闻稿、 Q&A 能不能被 AI 轻松抓取和理解？有没有结构化的表述？有没有权威数据支撑？很多大品牌内容不少，但都是给人看的，不是给 AI 读的。
建立常态化的AI内容监测和优化机制。AI 的算法不是一成不变的，竞争对手也在动。你得持续跟踪：这个月我的首推率升了还是降了？哪些负面问题在冒头？新出了哪些机会点？
中品牌：核心是"攻"
找一个点打透，把AI心智拉上来
精准卡位，差异化卖点。别跟头部品牌硬碰硬，找一个细分的、用户真的关心、你又有优势的点，集中火力打透。比如 dido 主打银发健康监测，佳明主打无屏和运动生态。在 AI 里，你只要在一个细分卖点上排第一，就能吸引大量精准用户。
系统性建设信任语料。中品牌最缺的就是权威背书：找专业机构做评测、找行业协会做认证、上权威榜单、在主流媒体发深度报道。这些内容发出去不是给人看的，是给 AI 读的 ——AI 采信了，你在推荐里的位置自然就上去了。
把内容种草和AI优化结合起来做。别分开投：内容团队投内容、 AI 团队搞 AI ，两张皮。要在做内容的时候就想清楚：这篇内容 AI 会不会引用？有没有结构化的对比？有没有第三方数据？能不能回答用户的真实提问？
小众新锐品牌：资源有限
但有弯道超车的机会
先把“基础款内容”配齐。不用追求大而全，先把用户最常问的那十几个问题的答案写好：你的产品是什么、有什么功能、适合谁、和竞品比怎么样、常见问题怎么解决。放在官网、电商详情页、知乎、百度知道 —— 这些都是 AI 特别爱引用的地方。
聚焦一个细分场景或人群，做深做透。比如智能戒指，你就主打 " 女性健康 " 这个场景，把相关内容全做一遍：为什么女性需要智能戒指？它能监测什么？怎么选？尺码和手链怎么搭？聚焦一个点，你反而容易在 AI 里拿到高排名。
鼓励和引导用户生成真实评价。AI 特别喜欢引用用户的真实反馈。电商评论、小红书笔记、知乎回答、 B 站弹幕 —— 这些不是你自己说的，是用户说的， AI 更信。所以把服务做好、把产品体验做好，让用户愿意说真话、说好话，这些都是免费的信任语料。
别迷信刷排名、灌语料，躲开AI营销3大致命误区
主持人：
讲完了该做什么，我再补一个“别踩什么坑”。三个常见误区：
坑一：把AI营销等同于刷排名、喂语料。有些品牌一上来就说"你能不能让 AI 第一个推荐我"。我得说实话：AI 不是搜索引擎，不是你堆关键词就能排上去的。AI 讲的是算法共识，它采信的是全网内容的综合判断。你要做的是系统性地建设内容资产，而不是投机取巧。
坑二：只做AI专属内容，和整体营销“两张皮”。有的品牌说，行，那我专门招一个人做 AI 内容。AI 内容不是一条独立的产品线，它应该是你整个内容资产的"AI 友好属性"。你本来就要发产品介绍、做评测、做传播，只是做的时候多考虑一步：这个内容 AI 会不会引用？
坑三：只看AI数据，不落地到生意。有些品牌做了半天 AI 营销，首推率上去了，但销量没涨，为啥？因为转化链路没打通。AI 推荐了你，但消费者点进去找不到购买链接，或者电商页面一塌糊涂，那还不是白搭？AI心智和现实销售是双轮驱动，缺了哪个都不行。
总结一下就是三句话：别投机、别割裂、别忘本——本还是生意增长。
结语：AI心智的窗口期，正在流动
CBNData研究员：
其实我最想说的是，现在这个时间点特别关键。AI 搜索的心智窗口还在流动，品牌格局还没有完全固化——你现在入场，还有机会把自己的内容写进算法共识里；再过一两年，等大家的 AI 心智位置都坐稳了，再想往上挤，成本就高多了。
当然我也知道，很多品牌有困惑：AI 这个事儿太新了，不知道怎么诊断、怎么优化、怎么搭建体系。没关系，这正是我们 CBNData 在做的事。我们有原创的双域竞争矩阵和 T.A.L.K 营销模型，也有从 GEO 诊断、内容优化、策略落地到资源赋能的全链路能力。
如果你是消费品牌的创始人或者市场负责人，想知道你的品牌在 AI 心智里排第几、有哪些机会和风险、该从哪儿下手调整，欢迎来找我们聊聊。哪怕只是做一次 AI 营销诊断，摸摸底，也比摸着石头过河强。
主持人：
没错，AI 时代不等人，早布局早受益。感谢CBNData研究员今天的分享，也感谢大家的收听。我们下期 CBNData 消费观察，再见！
*本播客由扣子空间（coze.cn）根据CBNData报告和实际脚本内容生成，若AI生成存在内容偏差，请以报告内容为准。欢迎前往《AI搜索时代：2026品牌营销策略洞察——智能硬件篇》了解更多内容。
后期制作 | 桬棠
封面图来源 | unsplash
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