“冬奧會結束了，贊助商都有誰呀？”看到這個問題，很多人第一反應可能是打開DeepSeek、ChatGPT等大語言模型，默默敲出一行字，而不是像過去那樣一條條翻閱百度搜索結果。越來越多用戶習慣通過“AI搜索”去認知品牌、形成判斷。

如今AI搜索，已成為品牌認知的核心入口。內容傳播的主要挑戰，正從傳統搜索引擎中的文章可見度，轉向AI大模型回答中的信任度與存在感。

如何衡量品牌的AI大模型收錄效果？

AI大模型深度重構了信息獲取的方式，品牌傳播分析也隨之需突破媒體報道監測的單一維度，拓展到生成式AI搜索洞察這一領域，開展AI生態的傳播價值研判，如收錄推薦及呈現效果，挖掘大模型的內容篩選邏輯、信源偏好與收錄規則，從而以更前瞻的方式獲得更有效的指引，驅動傳播策略的精準構建。

近日，美通社媒體監測組，通過全新亮相的兄弟公司Trajaan（文末有詳細介紹）推出的消費者搜索行為分析工具，以2026冬奧會頂級贊助商的全球傳播數據為核心樣本，從 AI 搜索視角，深度解讀了這場頂級體育 IP 的品牌傳播實戰數據，帶您厘清?GenAI 時代品牌數據洞察的底層邏輯。相信當您看完這篇內容，您會對大模型數據分析工具有更加深刻、具體的認知。

構建品牌傳播全周期內的可靠分析數據圖譜

我們知道，與媒體監測不同，大模型的回答不穩定、不可預測，人工測試得到的數據樣本有效性遠不達標。我們需要使用大量有針對性的問題，覆蓋不同國家和語種的數據，在多樣化的各種大語言模型中進行全面測試，才能讓監測分析結果更有代表性、更接近真實情況。

本次研究中， Trajaan平臺選取了多語種國家/地區的獎牌榜TOP10，并結合CisionOne推薦的TOP10市場進行重點分析。值得一提的是，Trajaan可結合Google常見問題與AI推薦功能，自動生成真實且與品牌高度相關的搜索指令，確保數據樣本的真實性與代表性。

核心發現 1

AI搜索結果與媒體效果同頻，優質內容決定大模型認知

Trajaan進一步觀測發現，盡管不同大模型在品牌提及上存在細微差異，但頭部贊助商的認知格局高度一致，體現出頭部品牌在AI生態中具備穩定且普遍的認知基礎。

并且對比 Trajaan 監測的大模型推薦提及排名與 CisionOne 呈現的媒體聲量排名可以發現，兩者呈現高度一致性。

Trajaan智能報告分析結果顯示，排名靠前的贊助商”——”VISA”、”可口可樂”、”三星”、”歐米茄”和”安聯”，幾乎總是出現在”最佳”、”最具辨識度”或”頂級”冬季奧運會贊助商的名單中，這表明GenAI已有效地將它們內化為談論奧林匹克合作伙伴關系時的默認示例。

在雙平臺均表現突出的品牌，均實現了與冬奧賽事的深度綁定，品牌內容不僅在傳統渠道獲得高曝光，更成為大模型理解品牌、輸出答案的關鍵依據，幫助品牌實現傳統傳播與 AI 生態的雙重領先。

這一結果清晰揭示了 GenAI 時代的傳播規律：大模型對品牌的判斷與呈現，本質上由優質、權威、高相關度的內容所塑造。

核心發現 2

大模型擁有明確信源偏好，渠道布局決定AI可見度

此次研究中，Trajaan數據包含了超過5.2萬個單獨的信息來源引用，分布于437個不同的域名——但僅前10個域名就占了總引用量的約三分之一。這表明，大模型在解讀冬奧贊助相關信息時，呈現出清晰的信源偏好。

同時，奧運官方頂級贊助商之外的許多本地或小型贊助商，普遍僅在非常具體的上下文環境中才能在GenAI搜索結果中閃現一次。（例如當提示詞聚焦于特定國家、行業或一次性活動時）。這種碎片化意味著，GenAI對贊助商的呈現高度依賴于少數信息來源。

品牌在未來的傳播布局中，需要采取 “傳統渠道 + AI 偏好信源” 雙線策略：一方面通過大眾媒體覆蓋廣泛受眾，另一方面在權威垂直渠道布局高質量內容，提升在 AI 生態中的可見度與可信度，實現傳播效果最大化。

核心發現 3

AI生態輿情不容忽視，全域口碑管理成為新剛需

雙平臺情感分析顯示，冬奧贊助商整體口碑表現穩健，正面與中立內容占據絕對主體，負面占比極低。但媒體報道與 AI 生態的情緒結構、關注點存在細微差異，這也為品牌帶來新的啟示：輿情管理必須延伸至大模型環境。

Trajaan 能夠有效捕捉大模型對品牌的解讀傾向與潛在風險，當傳統渠道出現負面信息時，品牌可及時觀測其是否被 AI 生態引用、放大，并通過權威內容進行校準與修復，確保品牌在 AI 時代的認知安全與口碑穩定。

此次冬奧贊助商能夠在AI 生態保持高美譽度，核心正是依靠媒體內容的正向性引導，這也成為全域口碑管理的關鍵邏輯。長期投入、權威背書、優質內容與正向體驗，共同構成了 AI 時代品牌認知的基石。

關于Trajaan

Trajaan致力于幫助品牌精準把握在各大搜索引擎，電商平臺，尤其是GenAI 時代大模型生態中的用戶真實搜索表現。可通過洞悉消費者的真實需求和意圖，將海量搜索行為數據轉化為可執行的洞察，從而幫助品牌精準優化傳播內容、渠道和時機，制定更具前瞻性和投資回報率的傳播策略。

聚焦其中的GenAI大模型搜索洞察模塊來看，Trajaan可以重點解決以下實戰命題：

✅可針對數千個提示詞，監測各主流大語言模型如何引用和推薦品牌，清晰呈現品牌在AI生態中的聲量與認知。

✅ 支持多語種、跨市場的 AI 搜索監測，為全球化品牌提供更完整的 AI 視角傳播洞察。

✅ 挖掘大模型更傾向引用的信息來源與內容形式，為品牌內容投放與媒體布局提供明確方向。

✅大語言模型生成的敘事中出現品牌的負面提及，及時獲得預警。

當用戶從“搜索信息”轉向“詢問答案”，品牌的傳播戰場已悄然從搜索引擎遷移至大模型之中。AI搜索不再是未來趨勢，而是當下必答題。我們建議傳播者擁抱AI搜索思維，借助Trajaan等專業工具，將傳播分析拓展至生成式AI搜索洞察，主動監測品牌在大模型中的呈現方式與情緒傾向，圍繞權威渠道持續布局高質量內容，讓品牌成為AI回答中的“默認選項”。AI不會創造品牌，但它會讓真正有內容的品牌，被更多人看見、記住、信任。點擊閱讀原文，填寫資料申請Trajaan產品Demo，開啟您的品牌AI搜索洞察之旅。

作者：美通社媒體監測與洞察部門副經理IreneLi(李潔)

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