AI 时代,你的品牌故事,别人说了算

前几天,我在一个营销人的群里,看到一组数据,愣了半天。

2025 年,一家叫 AirOps 的公司,研究了 21311 条品牌提及。所谓品牌提及,就是 AI 工具在回答问题时,顺嘴提到某个品牌的那些瞬间。

结果呢?

85% 的提及,来自第三方网站。品牌自己官网说的话,占的那点份额,几乎可以忽略。

我第一反应是:天呐。也就是说,AI 怎么介绍你,主要是看别人怎么说你。

这事值得好好聊聊。

什么叫 AEO?

AEO,Answer Engine Optimization,答案引擎优化。

大白话讲:以前我们做 SEO,伺候的是搜索引擎。用户搜一下,出十个蓝色链接,你排得靠前,就赢了。

现在呢?很多人不点链接了。他直接问 AI:哪个牌子靠谱?这家公司是干什么的?

AI 会直接给他一个答案。

你的品牌,在这个答案里,还是不在这个答案里,就是 AEO 要操心的事。

那 AI 是怎么决定提不提你的?

这就说到一个关键机制了:AI 也会上网查资料。这个技术有个名字,叫 RAG,检索增强生成。听起来很玄,其实说白了,就是 AI 在回答你之前,先像你一样去网上搜一圈,把最新的资料抓回来,再组织成一段答案。

它搜到什么,很大程度决定了它怎么说你。

好,那问题就变成了:AI 搜到的,是谁在说?

答案就是开头那组数据:主要是第三方。

AI 的记忆,是拼出来的

什么叫知识图谱?

你可以把它想象成 AI 对一个行业的"记忆"。你的公司,在这份记忆里,是一个"实体"。AI 对你的全部了解,都是从全网各处收集来的:你的官网,媒体的报道,论坛的讨论,别人介绍你时的措辞……

如果这些地方的说法五花八门,AI 就拼不出一个清晰的"你"。

拼不出来,会怎么样?

它就不提你。

在知识图谱里查无此人,在 AI 的答案里,就查无此牌。

反过来说,只要你的故事清晰、一致、在全网扎得够深,这个知识图谱是可以被你影响的。

从哪开始呢?我给你拆成六件事。

第一件事,把"为什么"想明白

很多人的品牌故事,是从"我们公司哪年成立"开始的。

不对。

品牌故事不是公司简历,也不是销售张口就来的那句电梯推销。它要回答的问题是:用户为什么要关心你?

你到底是干什么的?为什么干这个?你帮谁,解决了什么麻烦?

这三个问题没想清楚之前,别急着投广告、做活动。因为你想不清楚,每一个 campaign 都会把品牌搅浑一次。

想清楚了,把它压成一段话,写进你所有的自我介绍里。这就是后面所有动作的地基。

第二件事,盘一次家底

然后,做审计。

你自己发过的每一篇内容、每一个客户触点、全网所有提到你的地方,统统拉出来,列一张表。

盘完至少有两个收获。

第一,你知道自己在哪里"失声"了,或者被说得很难听。

第二,惊喜往往藏在副产物里:盘着盘着,你会冒出一批从没打过交道的新社区、新受众,顺便看清竞争对手都在哪儿出没。

第三件事,先改自己家的东西

拿着表,从你说了算的地方下手。

官网文案、销售话术、PR 模板、邮件模板、对外的介绍 PPT,统统换成新故事。

当然,这事在公司内部未必顺利。

你想想看,销售手里总有一份"秘密 pitch deck",三年没更新,但人家用得顺手。你让他改,他能给你八百个理由。

但这个坎必须过。故事不统一,出门就是两个版本。

第四件事,去请别人改

自己家的改完了,就该去找第三方了。

那些报道过你的媒体、刊登过你介绍的行业网站,发邮件,礼貌地请人家更新措辞。

大多数编辑是愿意改的。网站信息保持新鲜,对人家自己也是好事。哪怕很老的文章,请人小修一下,通常也不难。

至于论坛里那个随口聊你的哥们?管不了。但请求一下,没坏处。

别小看这些改动。用 AEO 的话说,你这是在修正知识图谱里,属于你的那部分"实体措辞"。

这里有个特别好的例子。

SparkToro 的创始人 Rand Fishkin,2025 年做过一个实验。他的团队在每一处简介、每一份公司介绍里,都写同一句话:"makers of fine audience research software"(优秀的大众研究软件开发商)。

然后他去问各家 AI 工具:SparkToro 是干什么的?

AI 的回答里,把这句话原封不动地端了回来。甚至在回答别的问题时,也把这个短语顺嘴带了出来。

同一句话,在全网每一处自我介绍里都出现,AI 就把它当成了事实。

强!

第五件事,给核心页面定期体检

下一步,回到老本行:SEO。

你的核心流量页面,该更新的更新,再顺手加点 AEO 友好的元素,比如常见问题、要点总结。页面在传统搜索里排名越靠前,被 RAG 检索抓到的概率就越大。

但注意,更新得是"实质性更新"。加新的数据、补细节,或者干脆调整结构,让信息更饱满。敷衍地改个日期,搜索引擎看得出来。

把这件事当成给车做保养。不是做一次就完,是隔一阵就得做。

多久一次?给你算个账:

新闻类、追热点的内容,30 到 60 天就得动一次。产品介绍、对比评测页,30 到 90 天。常青的科普内容,可以半年到一年。

对了,多说一句:那些常青的入门科普页,流量本来就被 AI 聊天抢走一大截了。更新照做,但别太恋战。

第六件事,把故事写进公司的制度里

最后一步,也是最容易漏的一步。

你的内容日历,翻出来,对着品牌故事重新过一遍。不贴合的选题,砍掉;用户此刻正在问的问题,补上。

什么叫 fan-out queries?就是用户问一句,AI 会把这一句拆成八个小问题,挨个去查。你的内容,最好能接得住这些小问题。

别忘了员工手册和招聘物料,也统一成同一个故事。因为你的员工,现在和将来,都会在第三方平台上谈论公司。他们眼里那个真实的公司,和你对外讲的故事,最好是一个故事。

不然呢?你对外说一套,员工在论坛上说另一套。AI 两个人都听见了。

最后,再往深一层说

LLM 靠共识运转。它把被引用最多的那个说法,当作权威。

这意味着什么?

如果竞品的故事严丝合缝,而你的版本散落一地,AI 会记住谁?

所以,审计做了、文案改了,别把成果丢进公司网盘的犄角旮旯,让它慢慢烂掉。把品牌故事揉进内容日历里,揉进每一次行动号召里,揉进受众画像里。

回到开头那组数据:85% 的提及,来自第三方。

你控制不了别人怎么说你。但你能让"别人怎么说你"这件事,有据可依:把一个清晰的故事,种到全网每一个角落。

AI 每一次回答,都是一次投票。你没法给自己投票,但你可以让更多人,替你说话。

祝你的品牌,早日住进 AI 的记忆里。