随着生成式AI日益成为用户获取信息与决策的核心入口，品牌影响力的构建路径正在发生根本性转变。为应对这一变革，百分点科技正式发布一站式AI品牌力洞察平台——“AI镜界”。该平台旨在通过创新的量化评估模型，帮助品牌系统性地衡量、分析并提升其在AI生态中的影响力，为企业在新时代的竞争提供关键决策支持。

01 新挑战：当AI成为决策“第一站”，传统品牌力评估面临失灵

当消费者的第一问从搜索引擎转向AI，品牌与用户建立认知、影响决策的关键触点发生了结构性前移。

传统品牌力模型的核心，在于衡量品牌在人的心智中建立的认知深度（知名度）与情感认同（美誉度）。然而，在AI主导的对话式信息获取场景下，品牌竞争的第一现场转移至“人机对话”之中：品牌能否被用户看见，首先取决于它能否被AI系统“看见”并有效呈现。

分析显示，部分在传统市场凭借高声量占据优势的品牌，未必能在AI的答案中脱颖而出。这是因为AI的推荐逻辑更依赖于其训练数据中的信息结构与质量，而非简单的市场声量。这一根本性变化，使得依赖传统媒介监测与消费者调研的品牌评估方式，在洞察品牌于AI世界中的真实地位时，面临“失灵”的挑战。一套全新的、能够量化品牌在AI生态中表现的评价体系，已成为品牌的迫切需求。

02 新标尺：首创“AI品牌力”，衡量算法心智

应对上述挑战，“AI镜界”首次系统性提出并量化了“AI品牌力”这一全新维度。它将评估焦点从“人对品牌的感知”，转向“AI对品牌的认知与表述”。

这一模型植根于经典品牌理论，并针对AI作为信息中介的新范式进行了关键重构。品牌资产的形成逻辑，从在消费者心智中逐步构建的线性链条，前置为在AI知识体系中被识别、组织与调用的效率与质量。因此，“AI品牌力”由两个相互关联、共同作用的核心维度构成：

AI可见性：量化品牌被AI提及的广度与频率。它衡量的是品牌信息进入AI“候选集”的能力，是产生任何影响的认知基础。

AI好感度：量化品牌在AI描述中被呈现的立场与推荐强度。它反映的是AI在综合信息后，对品牌形成的价值判断与输出倾向。

二者的关系揭示了算法影响力的关键规律：可见性是触达的前提，好感度是认同的放大器；二者缺一不可，且协同增效。这一模型已通过我们对主流AI平台的海量真实对话进行持续分析与验证。

“AI品牌力”的提出，旨在将品牌在AI语境中的“无形存在”，转化为清晰、可比、可优化的数据指标，为品牌在算法时代管理自身影响力提供了至关重要的行动标尺。

03 新能力：三大核心功能，提供全景到细分的决策洞察

基于核心模型，AI镜界构建了三大功能支柱，赋能全链路决策：

1 全景竞争定位：

通过“AI品牌力象限图”，将品牌置于“可见性-好感度”矩阵中，直观揭示其在行业中的战略位置。结合行业影响力排行榜，可快速完成宏观格局对标。

2 细分赛道对标：

提供从行业总榜到子品类分榜的纵深分析。所有排名均提供精确数值，支持按可见性指数、AI首推率、AI前三推荐率等关键指标排序，实现精细化竞争分析，精准定位优势与差距。

数据周期：2026/01/26 - 2026/02/01

3 信源与内容逆向洞察：

通过“AI信源热力图”分析不同AI平台的内容偏好与媒体依赖；通过“AI热门参考内容榜”直接展示被高频引用的具体内容，逆向解构AI的“信息食谱”，为内容策略与投放提供精准指导。

04 基石：多维、动态、可追溯的数据资产体系

所有前沿洞察均依赖于坚实且独特的数据基础。AI镜界构建了专门针对AI生态的评估数据池：

• 覆盖广度：持续监测主流生成式AI平台的公开输出，确保评估基准与用户真实接触点一致。

• 数据深度与动态性：系统动态追踪超过47.6万个活跃品牌的表现，并维护一个持续更新的17.9万+媒体信源数据库，确保洞察反映最新信息流动。

• 行业穿透力：数据架构覆盖20多个一级行业及100多个细分品类，支撑从宏观到微观的分析。平台已率先开放汽车、母婴、保险、保健品、家居五大行业及35个子品类的深度分析。

05 赋能：为多元业务角色提供精准决策输入

AI镜界的终极价值在于将洞察转化为各业务单元的可执行策略。它不仅是监测工具，更是品牌在AI时代的“战略镜鉴”：

• 对市场与品牌负责人：提供设定KPI与优化预算分配的AI维度核心指标。

• 对用户增长与内容团队：提供基于AI偏好的内容策略与渠道投放直接建议，提升内容转化效率。

• 对公关与营销服务机构：提供构建差异化服务与效果评估的前瞻性数据维度。

• 对行业分析师与战略决策者：提供通过“AI透镜”观察市场格局演变与趋势预测的新视角。

生成式AI正在重塑品牌口碑与决策场域。百分点科技推出“AI镜界”，旨在通过量化“AI品牌力”，为企业提供一套适应新竞争范式的决策基础设施。它帮助品牌将AI生态中的无形影响力，转化为可衡量、可优化、可增长的战略资产，从而在未来的竞争中赢得先机。

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