随着生成式AI的广泛应用，消费者正逐步用生成式AI工具取代传统的信息获取方式。埃森哲最新研究显示，72% 的消费者已频繁使用生成式AI工具，其中一半的活跃用户表示曾根据生成式AI推荐购买过产品。此外，近十分之一的消费者已经将生成式AI作为购物决策时最信任的单一信息来源。

来源：Accenture：《Me, my brand and AI:The new world of consumer engagement》

这意味着，品牌与用户的连接路径已被生成式AI重塑，也对品牌触达用户的方式提出了全新要求。能否突破生成式AI带来的认知壁垒，已成为品牌在变革中占据主动的关键。

当消费者趋于依赖大模型进行购物决策 —— 比如咨询 “哪款手机拍照好” 时，大模型会根据自身算法给出推荐。

此时品牌正面临双重认知盲区：既不清楚自身在生成式AI系统中的 “形象”，也不了解大模型的推荐逻辑（如算法如何筛选信息、竞品因何有更多展现、自身内容为何被忽略等）。

如同在起跑线上就已落后，品牌若在生成式AI认知体系中缺乏关键的“可见性”，将在消费者决策漏斗最前端即失去准入资格。

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在生成式AI驱动的消费决策链条中，品牌在大模型中的 “可见性” 已成为核心竞争力之一。这种“可见性”并非抽象概念，而是可以通过技术手段被精准量化、分析和优化的。

品牌方可能认为，主流大模型存在固有的偏好逻辑：例如文心一言优先呈现百度生态内资源，豆包倾向于推荐字节系矩阵内容，DeepSeek 则更青睐技术类内容。但事实果真如此吗？大数据分析往往能揭示出尚未被察觉的深层规律。

而我们研究发现，针对 “哪款手机拍照好” 这一问题，豆包在字节系矩阵内容之外，对 “中关村在线” 的引用频次较高，与今日头条不相上下。此外，豆包在回答 “拍照手机” 相关问题时，对品牌官方网站数据存在明显偏好。vivo、OPPO 官网凭借其信息结构化设计与展示的优势，被豆包引用的频率显著高于其他品牌官网。

与常规认知中 “偏向技术类信源” 的特点不同，DeepSeek 对新闻门户类网站的引用更为突出，且其信息来源较其他大模型更为广泛，同时对一些小众论坛及海外网站表现出更高关注度。而 Kimi 则更倾向于关注微信公众号、知乎等平台的内容。

同时，我们还观察到DeepSeek在生成内容时，会检索大量参考资料，但最终回复中平均实际引用数却较少，引用率明显低于豆包和Kimi等。

就“拍照手机”相关问题，我们发现大模型在内容引用方面遵循三大核心规律：

其一，需求驱动特征显著，用户高频提问所涉及的词汇与模型引用内容中的词汇呈现出高度重叠性；

其二，存在严格的筛选机制，唯有具备高质量、高实用价值，且带有品牌、评测属性的内容能够在筛选中脱颖而出；

其三，呈现出共性与差异并存的特点，各模型引用的高频词汇大致趋同，但在偏好上存在区别，例如豆包、Kimi倾向于引用垂直平台的内容，DeepSeek则更侧重技术性词汇，同时模型会将用户的泛化需求转化为具象化内容，诸如将 “推荐” 转化为 “排行榜” 等。

大模型词义扩展示例

因此，基于大模型的运行规律，品牌需构建 “平台 —— 内容 —— 关键词” 三位一体的形象塑造体系。

在平台维度，要依据不同模型的偏好进行精准渠道布局。针对豆包、Kimi 对垂直平台的倾向，可重点入驻相关领域的专业平台；对于侧重技术词汇的 DeepSeek，则可选择技术论坛等平台，让品牌信息融入模型常抓取内容的渠道。

内容层面，需打造高质量、高实用且带品牌和评测属性的内容。结合用户高频需求，将泛化需求转化为具象内容，如把 “推荐产品” 转化为 “产品评测排行榜”，提升内容被模型引用的概率。

关键词方面，紧扣用户高频提问词与模型引用高频词，将品牌核心信息与这些词汇深度绑定，使模型在处理相关需求时，能快速关联到品牌，从而在大模型生态中占据有利位置。

用户决策虽非完全受大模型推荐主导，但大模型在用户认知（Aware）、兴趣（Appeal）、问询（Ask）阶段承担着信息供给的核心职能。而到最终行动（Act）阶段，消费者常通过社交媒体、评价平台完成信息验证。

比如，大模型推荐几款手机后，用户往往会转向小红书等平台比对真实评价，再完成购买决策。

因此，品牌需将大模型纳入全域渠道管理体系，构建 “认知 —— 验证 —— 转化” 的协同运营策略。在大模型、社交媒体、评价平台等触点保持一致的品牌叙事与产品定位，既借大模型抢占用户心智入口，又依托其他渠道形成信任闭环，进而提升全链路转化效率。

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