丁俊杰：AI营销时代，什么最重要？共识

AI已经把营销的执行环节改造完了：内容生成的边际成本趋近于零，文案、图片、视频、投放优化、竞价调价，都能被机器以人无法企及的效率和精度完成。于是行业里流行一个判断——营销的竞争，将变成“谁更会用AI”的竞争。

笔者不同意这个判断。当一项能力变成所有人的标配，它就不再是竞争力。当每个品牌都能生成无限素材、都能自动化投放、都能把参数优化到小数点后三位，这些能力会迅速趋同，趋同之后归零。

在趋同之后，剩下什么还是差异化的？只剩一样东西——共识：有多少真实的人，真的相信同一件事。

AI营销时代，最重要的能力将是建立共识。与此同时，当AI开始参与消费者决策，让已经形成的共识被AI准确读取，也将成为品牌的一项必要工作。

前者决定品牌积累了多少信任，后者决定这些信任能否在新的决策入口中发挥作用。理解这两者的关系，才能理解AI时代营销竞争正在向哪里迁移。

01

当执行能力趋同，竞争就会向共识迁移

过去，内容生产、素材测试、投放优化和效果分析，都有相当高的专业门槛。优秀的创意团队、经验丰富的优化师以及成熟的数据能力，本身就能为企业建立竞争优势。

AI正在降低这些门槛。当竞争双方都拥有类似的工具，工具本身就越来越难解释最终的胜负。当执行层被打平，竞争必然向上迁移。从“谁更有效率地传递信息”，转向“谁能让信息形成稳定的认知与信任”。

这就是共识开始升值的原因。

本文所说的共识，包含三个层次：一，我知道这个品牌（认知）；二，我认可它，并愿意优先选择它（偏好/首选）；三、我知道其他人也知道它、认可它（共同性）。前两个层次属于个人认知和偏好，第三个层次则赋予品牌社会确认，是共识与“知名度”的分水岭。一个品牌可以很有名却没人买，也可以口碑很好却没人讨论。共识是“我们共同相信”的状态——它只能由集体经历产生，不能被单方面宣称。

消费者选择一个品牌，往往不仅因为自己了解它，也因为相信它经过了更多人的检验。品牌由此成为一种共同参照，帮助人们降低研究、比较和选择的成本。

为什么这种共同参照在AI时代更加重要？因为AI在提高信息生产效率的同时，也在改变共识形成的条件。

首先，内容通胀，注意力通缩。生成成本下降，意味着品牌可以生产更多内容，但人的注意力和心智容量没有同步增长。结果是每一条内容的平均影响力急剧下降。内容越多，单个品牌越容易消失。当所有企业都在高频表达，消费者未必能更清楚地区分它们。相似的话术、模板和卖点，内容场会出现双重塌缩：一是同质化塌缩——一万条AI生成的内容，在消费者眼里是同一种噪音，品牌之间不再有可辨识的边界；二是信任塌缩——消费者面对真假难辨、被AI内容淹没的信息环境，变得更迟疑。

当消费者无法从内容中建立判断时，企业的竞争手段就只剩下一招：降价。这是AI内容平权最隐蔽的代价——它没有削弱任何一个品牌，它同时削弱了所有品牌，并把所有人推向价格战。

一旦消费者说不清不同品牌有什么区别，价格就更容易成为主要的选择依据。因此，摆脱价格竞争的关键，并不在于生成更多内容，而在于让消费者记住一个明确的选择理由。企业可以讲出一百个优点，顾客选择它，往往只需要一个答案。

其次，算法个性化，共同经验碎片化。推荐算法把每个人装进自己的信息茧房。一个品牌可能在某个圈层里十分热门，在另一个圈层里几乎没有存在感。精准地找到潜在购买者，与建立“这是一个被广泛认可的品牌”的认知，正在成为两项需要分别完成的任务。而品牌的价值本来就建立在“我们都知道”之上——共识的供给在减少，需求却没变，价格必然上涨。

再次，生成能力的扩张提高了真实信任的价值。当测评、评论、种草笔记和体验分享都可以低成本制作，消费者更需要判断：哪些表达背后，有真实的产品、真实的用户和真实的体验？声量可以迅速制造，稳定的信任却仍要靠承诺的兑现来积累。这让真实共识的价值被急剧抬高。

最后，AI需要共识，才能替人做决定。这一条最关键，也是最容易被忽略的。当消费者开始向AI提问，AI给出的候选清单凭什么排序？凭可验证的信号。参数可以验，价格可以比，但“哪个品牌更可靠”依赖的是品牌长期积累的声誉、评价与市场认可。所以AI越普及，对共识的依赖越深。

这四个变化指向同一个结果：在一个内容无限、经验碎片、真假难辨、决策外包的世界里，共识是唯一还稳固的东西。

02

共识越稀缺，建立共识的媒介就越有价值

能够真正建立共识的媒介，正在成为全行业最稀缺的资产。下一个问题就是：什么样的传播，才能真正建立共识？

至少需要三个条件。

第一个是规模。共识有临界点，低于临界点只是“知名度”。需要几亿量级的人群在同一时期被同一信息反复覆盖，共识才会自发生长、自我强化（引发讨论、形成口头传播、进入公共话语）。

第二个是注意力与重复。需要真正的注意力，3秒划过的信息不产生记忆，只有连续、封闭、无法回避的注意力才能把信息写入“第一反应”。所以“完播率”为什么重要，这是共识生产的关键指标。

第三个是真实性。传播所触达的应当是真实的人，品牌所承诺的价值也需要经得起真实体验的检验。刷量可以制造热闹，却很难支撑长期的指名购买、复购与推荐。

规模决定共识的广度，注意力与重复决定认知的牢固程度，真实性则决定它能否持续。三者相互制约：缺少规模，认知难以扩散；缺少注意力，曝光难以沉淀；缺少真实性，声量越大，承诺落空后的反作用也可能越大。

由此再看媒介，价值判断就不能只停留在“能触达多少人”，还要进一步追问：它能否让足够多的人，在相近的时间里，反复接触一个清晰的品牌信息，并逐步形成共同记忆？

凯度BrandZ在2023年给出的品牌增长媒介组合是著名的“一抖一书一分众”——抖音做引爆、小红书做种草、电梯媒体做共识固化；到了2026年，这个公式更新为“一抖一豆一分众”——抖音的位置还在，小红书换成了豆包（AI），而分众依然在列。凯度在2026年报告的“机会点”部分更进一步指出：增长来自“从社媒到AI再到线下梯媒触点”的多触点协同。

以电梯媒体为代表的、以数亿人最日常的生活必经场景和高频重复为机制的共识型媒体，其价值将被系统性重估——因为它是这两套组合里唯一没有被AI稀释的一环。

电梯媒体依托人们日常必经的生活动线，将相对稳定的品牌信息反复带入几亿人的真实场景。在不断刷新、快速滑过的信息环境里，这种共同经历尤其值得重视。品牌需要的，既有针对个体的精准信息，也有能够跨越个体、建立公共认知的传播。前者帮助找到需求，后者帮助品牌成为需求出现时的优先答案。

更深一层看，数字内容的供给可以迅速扩张，真实生活场景中的动线、停留与注意力却有其边界。AI能够加快素材生产，也无法无限扩张一个生活场景所承载的注意力。

社交平台激发讨论，内容社区提供解释，线下场景强化记忆，电商承接交易，产品与服务持续验证承诺。真正有效的组合，是让这些触点围绕同一个品牌认知形成积累。

也正因此，共识型媒体需要证明的，不应只有曝光规模，还有它如何提升品牌被想起、被认可和被优先选择的可能性。从“卖曝光”走向证明“建立共识的能力”，才是其价值重估的基础。

不过，建立共识还不是AI时代营销链条的终点。新的问题是：消费者已经相信的东西，AI是否也能读到？

03

共识必须进入人心，也必须被AI读取

过去，品牌影响购买决策，主要围绕消费者展开：先被看见，再被记住，继而进入搜索、比较和购买。今天，AI正在介入其中一些环节，帮助消费者解释需求、筛选品牌、比较方案。

这意味着，“增长属于消费者心智和AI都选择的品牌。”

对于饮料、零食、日化等习惯性较强的消费，消费者往往凭借熟悉感和既有偏好直接选择，共识主要在人心中发挥作用。对于汽车、家电、装修等需要更多研究和比较的消费，消费者则可能先向AI提问，再据此缩小考虑范围。

在后一种路径中，隐藏了一个残酷的事实：AI给出的五个候选，就是全部的战场。而品牌即使已经积累了良好的认知和口碑，也需要让相关信息能够被AI发现、理解和核验。否则，现实中的品牌优势，未必能充分转化为AI回答中的存在感。

这就是GEO，即生成式引擎优化，所要解决的问题。

它的工作不是生产共识，而是确保已经存在的共识，在AI那一端被准确、完整、优先地识别和表达。它可以帮助品牌了解自己在不同AI回答中的呈现情况，完善公开资料，统一名称、产品、资质和服务信息，并通过可靠来源，让品牌事实更容易被检索和准确表达。

AI 推荐优化是“读取层”，不是“生产层”。GEO改善的是信息进入AI回答的条件，不能替代产品竞争力、用户体验和长期信任。一个缺乏真实认可的品牌，可能通过信息优化增加被提及的机会，却无法仅凭这些工作建立稳定的消费偏好。

反过来，一个已经获得市场认可的品牌，如果公开信息缺失、混乱或相互矛盾，也可能无法在新的决策入口中充分表达自身优势。

因此，共识建设与AI推荐优化应当串联起来理解：前者积累消费者选择品牌的理由，后者帮助这些理由及其证据，在AI参与决策时被准确呈现。

可以借用一个比喻：共识是新时代的石油；共识型媒体是油田，AI推荐优化是炼厂和输油管。没有资源，管道再完善也无法创造长期价值；拥有资源却缺少通路，也可能错失新的需求入口。

品牌未来需要同时争取两个位置：消费者心中的优先位置，以及AI辅助决策时的有效候选位置。共识先被生产出来，再被AI精准读取，形成完整的商业闭环。

04

营销投入的重心，要从制造声量转向积累共识

很多企业陷入的营销误区在于，AI时代营销的变化，不只是增加一项工具或一笔GEO预算，而是需要重新审视投入究竟在积累什么。

对品牌而言，内容生产效率提高之后，节省下来的资源不必全部用于生产更多内容。更值得投入的，是明确品牌的核心选择理由，持续强化这一认知，从“卖曝光”升级为“卖共识产能”，让产品体验与传播承诺相互印证。

在此基础上，再完善品牌面向AI的信息表达，才能让效率提升转化为长期资产。

预算也不宜只按“品牌广告”与“效果广告”作简单切分。企业既需要承接当下需求，也需要为未来的购买建立偏好；既需要让人产生兴趣，也需要在搜索和AI咨询时提供可靠依据。不同投入可以承担不同任务，但最终应当服务于同一个清晰的品牌认知。

相应地，评价营销的指标也需要向选择结果靠近。除了曝光、点击和互动，还要观察：品牌是否更容易被想起，消费者是否更清楚它代表什么，是否有更多人主动指名购买，以及体验之后是否愿意继续选择和推荐。

对媒体而言，下一步的竞争力，在于更充分地证明自己如何改变认知、建立信任、促进选择。对AI推荐优化服务而言，长期价值则在于帮助品牌建立准确、可靠、持续更新的信息体系，让真实优势得到充分表达。

共识型媒体最大的历史软肋是“说不清效果”。今天的技术条件已经足够解决，通过真实的转化数据，把“共识增量”变成可审计的报告。一旦共识可以被测量、被定价，媒体就从“费用项”变成“投资项”，从“按千人成本卖”变成“按共识产能卖”。同时，共识型媒体必须守住两条线：规模不能碎，真实性不能丢。

在这一过程中，有三个误判尤其需要避免。一是把AI当答案，而不是当变量。二是把“声量”当“共识”。三是把“技术优化”当“品牌建设”。

这三个误判，指向同一个问题：把传播的手段，当成了营销的目的。

回到最初的问题：AI营销时代，什么最重要？

不是更便宜的内容，不是更精准的投放，不是更高明的算法——这些都会被AI拉平。

是共识。

由此可以推出两个必然的结论：

第一，建立共识的能力将变得极度稀缺。它受制于物理供给，无法被技术加速，因此成为AI时代营销的产能瓶颈。以电梯媒体为代表的共识型媒体，其真实价值——共识产能——将被系统性重估。

第二，读取共识的能力将成为新的必需品。当AI成为决策入口，共识必须在AI那一端被准确识别、优先表达。以GEO行业为代表的AI推荐优化服务，承担的就是这个"炼厂与管道"的角色，让共识从人心里流向候选清单。

所以，对这个时代最准确的判断不是“AI改变了营销”，而是——AI把营销从“告知的时代”推进到了“共识的时代”。在告知的时代，谁的声音大谁赢；在共识的时代，谁被真正相信，谁赢。

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