近日（2026年8月9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”在上海召开，发布《AI时代品牌健康度与管理创新报告》（以下简称《报告》）。《报告》系统梳理了AI时代品牌健康管理面临的结构性变化、机遇与趋势，并基于对全球200个品牌样本的数据验证，首次提出可量化的AI品牌健康度指数（AI Brand Health Index）及“C-B-A三层架构”，为企业构建长期数字认知资产与健康治理体系提供指南。

信息生态剧变，品牌为何需要一轮新体检

“AI时代，信息传播底层环节正在发生深刻变化，品牌健康管理面临新的结构性挑战。”《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认为，这些挑战主要包括五个方面：用户信息入口向智能问答与AI聚合平台迁移，品牌竞争从“可见度竞争”延伸至“认知质量竞争”；内容供给规模急剧扩张，真实、专业、可验证的信息来源更显稀缺；虚假与误导性信息的生产门槛降低，企业核实与纠错的成本不断上升；主流媒体在智能分发中的能见度被稀释，权威信源的触达效率面临挑战；传统品牌管理方法在控制力、稳定性和可测量性方面出现新的不适应。

挑战的另一面是机遇。张志安带领的研究团队指出，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，也能降低长期品牌维护的边际成本；此外，AI优化的品牌曝光成本低于传统搜索优化，可为中小品牌创造更多增长机会；AI技术本身也能提升舆情响应效率，帮助企业更及时地识别潜在隐患、开展风险预警。目前，已有品牌率先布局GEO（生成引擎优化）以提升在AI模型中的可见性，为行业提供了有益参照。

然而，GEO在实践中也暴露出“AI投毒”乱象。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。对此，《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，以期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。

AI品牌健康度指数发布，品牌健康度有了量化诊断工具

针对传统舆情监测、SEO效果评估等工具难以清晰回答“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》的主要亮点，该指数也是研究团队在理论创新与实践探索方面取得的阶段性成果。

围绕AI品牌健康度指数，《报告》在理论层面构建起自下而上的“C-B-A三层架构”，以期实现“评价—诊断—改进—治理”的实践闭环。其中C层为资产健康度，旨在测量企业公开数字资产的完整性、一致性与可验证性，是品牌在数字世界的底层基础；B层为机制健康度，主要评估内容结构与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。

为帮助企业对上述指标进行常态化的追踪与管理，研究团队同步推出了AI品牌健康度指数评估系统。该产品基于报告中的三层评估模型开发，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平台中的表现差异与改进方向。

体检之后怎么办：从“查指标”到“强体质”的行动路径

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。在竞争逻辑上，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；在信任机制上，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；在管理重心上，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》建议区分行业场景和企业发展阶段，并提出四大整体建设路径：认知资产上，建立全渠道统一口径库，持续沉淀高权重信源；生态布局上，平台阵地与AI可见性双线并行，针对不同模型差异化布点；风险防御上，将多模型巡检纳入舆情体系，建立事实披露闭环；组织能力上，由高层牵引，将品牌健康管理嵌入日常运营流程。