几个月前，如果你在ChatGPT里问“喝红牛会导致焦虑吗”。这大概率会得到一个肯定的回答。这种结论对品牌而言无疑是灾难性的——毕竟，没人希望一款能量饮料跟心理健康问题扯上关系。但这“锅”，其实不在红牛。而是AI“自主学习”的结果。那些散落在互联网角落里的旧闻、论坛里的碎片化讨论，甚至是一些看似权威却断章取义的健康类网站内容，被大语言模型（LLM）抓取、整合，最后生成了带有偏见的答案。更可怕的是，只要你不主动去问，你永远不知道AI正在如何对外描述你的品牌。这正是当下所有品牌在AI搜索浪潮里面临的隐秘危机。当搜索从找链接变成要答案，品牌的第一要务就不再是死磕SEO排名，而是搞清楚——AI到底在怎么“说”你？传统搜索的逻辑很简单：用户输关键词，搜索引擎甩出一堆链接，用户点进去看。在这个游戏里，品牌只要把官网和新闻稿推到前排，任务就算完成了一大半。Matthieu Danielou在现场点出了一个现实：“搜索展示的是人们想要什么，但AI真正塑造的是人们相信什么”。当用户对着ChatGPT或Perplexity提问时，AI不会给你十个蓝色链接，而是直接给你一个整合后的“标准答案”。这个答案的依据，不再仅仅是品牌官网，而是全网所有能被抓取的信息——包括那些品牌早已遗忘的旧闻、第三方论坛的吐槽，甚至是竞争对手炮制的负面内容。用一个更形象的比喻解释这种差异：过去做品牌传播像是做选择题，我们拼命增加曝光，希望品牌出现在列表前排；但现在AI搜索时代，整个过程更像是在做填空题。消费者提问，AI汇总信息形成一个结论性的观点。这个过程，直接决定了消费者信任什么、购买什么。这就带来了一个死结：如果AI抓取的信息源是负面的，或者是对品牌有误解的，那它给出的答案就是负面的。红牛遇到的“焦虑门”就是个典型。更麻烦的是，AI的答案是动态的、跨平台的，今天ChatGPT说你不好，明天DeepSeek可能换个说法，品牌根本防不胜防。面对这种失控，红牛选择跟Trajaan合作，搞了一套针对AI搜索的攻防体系。这套系统的核心，不是去修改AI的答案（这几乎不可能），而是去理解、监测，并最终影响AI获取信息的路径。Matthieu Danielou在现场拆解了这套系统的运作流程。第一步，也是最实用的一步：搞清楚用户到底在问什么。Trajaan开发了一个叫“Prompt Finder”（提示词探测器）的模块。它像张大网，撒向Google、Bing、百度等搜索平台，抓取真实用户关于品牌的提问。“我们需要知道消费者到底在向LLM问什么。”他举例，对红牛来说，除了常规的产品口味、公司信息，大量问题集中在健康领域：“孕妇能喝吗？”“哺乳期能喝吗？”“小孩能喝吗？”这些问题不仅是搜索热词，更是AI被高频提问的雷区。Trajaan会每日自动向ChatGPT、DeepSeek、Perplexity等主流AI平台发起这些提问，并记录下AI给出的每一个答案。这就好比在AI的大脑里安插了无数个探头，实时监听它对品牌的评价。一旦发现AI开始输出负面或错误信息，比如把红牛跟焦虑挂钩，系统就会触发警报。Trajaan会深挖AI得出这个结论的依据是什么——它引用了哪个网站？是哪篇旧报道？还是哪个论坛的帖子？“LLM不是凭空编造答案的，它们基于多个网络域和信息源。”他指出，在红牛的案例里，系统发现除了官网redbull.com，像Healthline这类健康网站，甚至是一些看似不沾边的宗教文化类网站（比如英国的theislamicportal.co.uk），都成了AI判定“红牛致焦虑”的信息源。这些网站被AI算法视为“可信来源”，哪怕它们跟红牛八竿子打不着，甚至内容有误。Trajaan的最后一步，是提供具体的行动指南。它不再只告诉品牌“你有负面了”，而是直接指路：“你应该去影响哪些媒体，发布哪些内容，才能让AI下次引用正确的信息。”数据显示，在跟Trajaan及美通社合作一段时间后，红牛官网redbull.com在AI眼中的“可信权重”显著上升，而那些传播负面信息的第三方网站影响力则被成功稀释。“我们不仅提升了品牌作为可信来源的重要性，还降低了那些对红牛不友好的信源权重。”这种对AI搜索的监测和影响，只是Trajaan定义的“搜索智能”（Search Intelligence）的冰山一角。真正的搜索智能，覆盖了传统信息搜索、零售搜索、社交搜索和GenAI搜索四大渠道。当品牌掌握了全渠道的搜索行为数据，能做的事远不止公关防御。活动现场Maria Bersteneva分享了四个应用实操场景：这就是红牛案例的核心，确保AI讲的品牌故事是你想要的。搜索数据是市场需求的早期信号。喜力啤酒（Heineken）通过分析搜索趋势，发现法国市场对IPA啤酒的兴趣激增，于是果断收购了巴黎精酿啤酒厂Gallia，四年内营收翻了近三倍。知道用户在搜什么，就能生产什么。Campari金巴利过去要雇14家不同市场的营销机构去调研各地流行的鸡尾酒配方，现在通过搜索智能，他们直接看到不同地区“尼格罗尼”或“曼哈顿”的搜索热度，精准投放内容，洞察成本直接降了45%。从“今年流行阔腿裤还是紧身裤”到“哪个区域的伊斯兰相关搜索出现异常激增”（新加坡相关部门利用此数据进行警力部署），搜索数据都能提前预判。在圆桌论坛环节，三位一线的品牌操盘手的分享，还进一步印证了这场变革的深度。中兴通讯国际传播总监吴文佳指出，对于成立41年的科技巨头，AI搜索最大的挑战是“让AI听懂人话”。我们的技术内容有门槛，如果公开信息不够清晰权威，很难被AI选中。我们正从让用户看到我们，转向让AI和用户都能理解我们。康冠科技皓丽品牌海外营销总监颜世杰，则从中小企业角度点破了痛点。对于资源有限的出海企业，老板最关心的是“品效合一”。“我们不能像大企业那样只堆品牌声量，我们必须证明AI搜索能带来商机。”他提到，过去做SEO是堆砌关键词，现在做GEO（生成引擎优化），必须构建场景化的解决方案内容，让AI认为你是个可靠的供应商，而不只是个卖硬件的。美通社亚太区媒体监测与洞察部总监李惠然用“算法重塑声誉”总结了这场变革。她提醒道，AI搜索时代，品牌传播从争夺“占位”变成了争夺“认可”。“如果你的品牌没有在全网形成高影响力的资产，你可能直接被AI无声地屏蔽掉。”她还特别指出了一个常被忽视的误区：AI无法理解人类的情绪和语境变化。 如果你在社交媒体上时而吹捧自家产品，时而因压力抱怨工作，这种不一致会被AI捕捉，并可能导致对你品牌可信度的降级。“AI喜欢结构清晰、结论明确、权威一致的内容。知乎这类QA平台之所以对AI友好，正是因为它的内容形式符合AI的阅读习惯。”对于如何衡量GEO的效果，嘉宾们普遍认为传统的点击率已失效。现场提出了一个三维评估体系：看可见度（是否被推荐、排名第几）、探信源（被哪些权威站点引用）、审叙事（AI是否在正确的语境下谈论你）。如今，GEO不是一锤子买卖，也不是短期的流量逻辑，而是一场长期的信任博弈。AI不是敌人，也不是黑盒，它是可以被理解、被洞察的。我们需要做的，是持续地向AI输送准确、权威、一致的信息，让它成为品牌最信赖的推荐官。
