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　　2026年4月的最后一周，全球AI大厂罕见地同时将枪口指向了同一个方向。

　　OpenAI发布GPT-5.5，将Agentic Coding（智能体编程，指让AI能够自主编写、修改和执行代码的能力）列为核心能力。DeepSeek推出V4预览版；月之暗面开源了支持300个子Agent（智能体）并行协作的Kimi K2.6。Google Cloud Next大会则直接定调：2026年，要从AI工具转向Agentic企业操作系统。这个月，从美国硅谷到中国海淀，所有人都在谈论同一件事——AI智能体（AI Agent）。

　　一家开在海淀区杏坛路的手工饺子馆，在4月初悄悄上线了一个SKILL（技能）。老板把营业时间、饺子馅料、排队规则打包成一个能被AI读取的数字文档，还在代码里写下一句耐人寻味的要求：“用朴素、实在、有温度的方式回答问题。不要用营销套话。”

　　消息传出后，美团主动找上门对接接口，大厂的产研团队挤在饺子馆角落里取经。一家饺子馆与大厂产品在同一时间节点交汇，传递出一个清晰的信号：AI智能体正在从概念走向真实的商业场景。

　　波士顿咨询的报告显示，2026年全球约67%的企业将采用AI智能体系统；到2028年，AI智能体预计将承担至少15%的日常商业决策。沃尔玛已公开表态，AI购物智能体将成为“下一个顾客”。亚马逊也宣称，生成式AI将“彻底重塑客户体验”。

　　这意味着营销史上一个重要转向正在发生：企业不再只需要让产品对人类消费者具有吸引力，还必须让它们能被AI智能体读懂、选中、推荐。

　　当消费者把越来越多的决策权交给算法，品牌和人的直接接触也将变少。那么，品牌的忠诚度该如何维系？营销学的经典框架是否正在失效？当AI代理了消费决策，营销还剩下什么？

　　上海纽约大学商学部主任、全球杰出商学讲席教授陈宇新，对这些问题有着深入观察。作为国际顶级营销期刊《Marketing Science》的前资深主编，他在量化营销、大数据和AI营销领域深耕多年，近期联合大湾区人工智能应用研究院开展AI对营销的影响研究。

　　在陈宇新看来，AI智能体带来的不是效率工具的简单迭代，而是对营销底层逻辑的一次正本清源。AI淘汰的不是品牌，而是“注水”，真正的好产品，反而更容易被AI筛选出来。“权威性”正在成为AI时代最稀缺的营销资源。内容可以用AI批量生产，成本趋近于零，但权威性需要几十年甚至上百年的积累，不是靠技巧就能获得的。

　　与此同时，陈宇新还指出，营销学教科书里那些经典的框架——4P（产品、价格、渠道、促销）、5C（顾客、公司、竞争者、合作者、环境背景）、消费者旅程——正在被AI瓦解。渠道正在消失，价格变成动态，促销的逻辑完全改变。

　　“但不变的是人的需求。营销学需要更新的不是对人性的理解，而是触达的方式。” 陈宇新说。

　　经济观察报：试想一下，未来如果都是AI智能体帮助消费者做购物决策，这背后似乎有个悖论：品牌方本来是要给人营造消费体验的，如果被智能体代劳，品牌与人的接触就会越来越少。这会如何影响品牌的忠诚度？

　　陈宇新：当品牌和消费者的接触变少时，品牌的打造就成为问题。AI智能体没有消费体验，品牌也很难给AI一种人的体验，因此必须要有其他通路。

　　品牌要加入到各种有体验感、教育意义的活动中去，做线下展示、线下活动。需要注意的是，这些活动不是放在购物链路里，而是在消费者的购物旅程之外。以买米这件事为例，消费者可能对品牌并不敏感，但如果在《舌尖上的中国》里介绍五常大米的来源，消费者看了以后，感兴趣的人就会给AI下达指令：我要这个品牌，告诉我它是谁。

　　品牌营销的传统做法是在购买决策过程中不断增加广告、增加信息。现在，我们要跳出这个逻辑，做更宽泛、更广义的品牌打造。如今我们可以看到，很多品牌已经在做体验类营销，比如赞助演唱会、体育活动，做体验式或教育式的内容，而不是在消费过程中直接推广。

　　陈宇新：AI时代到来后，特别是当平台凭借算法掌握了与消费者的连接权，个体消费者与品牌的直接接触点会显著减少。接触点的缺失使品牌价值难以有效传递，市场便容易陷入以价格为导向的同质化竞争，导致整体价格水平承压。同时，AI驱动的智能比价工具进一步强化了消费者的价格敏感度，持续对价格形成下行压力。

　　国家统计局数据显示，这两年的全国居民消费价格指数（CPI）整体呈现低位运行态势。这背后除了产能因素外，电商平台的低价竞争也是重要推手。以餐饮行业为例，外卖平台的价格战已对商户经营造成实质性冲击。据相关研究数据，在外卖补贴大战高峰期，餐饮商户整体利润平均下降约8.9%，美团方面也公布了，堂食价格回到十年前。平台的逻辑在于：通过极致优化消费者购买体验，帮助用户找到最优性价比的商品。但当品牌与消费者的情感和价值连接被弱化，品牌溢价能力随之下降市场的竞争焦点便只剩下了性能和价格的比拼。

　　陈宇新：在美国，我们看到一种现象：线下大型活动的广告费居高不下，比如超级碗这类体育赛事的广告位依然抢手。对品牌来说，体育比赛是难得的、能让消费者集中注意力的场景。在中国，情况类似——演唱会、体育比赛、马拉松等大型线下活动，正在变成品牌打造的主阵地。原因在于，其他场景正在被线上分流：线上电视的观众以老年人为主，品牌投放很难触达主流消费人群；而投到互联网平台的内容，则被平台算法掌握，AI搜索甚至可能直接将品牌信息过滤掉。因此，大品牌纷纷走向线下大型活动；小品牌则专注细分市场，真正把产品做好，争取被权威媒体报道或行业认证。

　　所谓权威媒体报道或行业认证，具体来说，AI会给信息来源分级，最高权重是如新闻联播等权威媒体和柳叶刀等学术期刊的报道或介绍；其次是一些有公信力的用户平台，如Reddit，但AI也会识别灌水；再次是一些结构化数据，如权威排名、销量排名、表格数据等。

　　小品牌如果能在权威媒体上获得一篇客观报道，或者被纳入某个行业认证、第三方测评榜单，AI就会在生成回答时给予更高权重。这不是靠“买广告”或“刷好评”能做到的，而是要靠产品本身过硬、有故事可讲、有第三方愿意为之背书。

　　AI时代的品牌打法，与搜索时代有本质不同。过去，搜索引擎看重的是链接——谷歌的算法以链接为基本单元，链接越多、权重越高，靠的是“量”。如今，AI强调的是可信度（credibility）。一个典型路径就是与著名体育赛事、权威媒体或行业认证建立连接。赛事本身具有权威性，品牌通过与它连接，也就获得了权威性的加持。换句话说，以前是靠量取胜，现在靠的是权威性。

　　经济观察报：很多品牌试图运营GEO（生成引擎优化），品牌未来如何让AI读懂自己？

　　陈宇新：品牌运营GEO，靠注水不可能长久。从AI角度来说，这实际上是正本清源的过程。AI有理解能力，会读取理解内容、别人的评价、评分和专家意见。权威性越高的人的内容，在AI的体系中的权重越高。真正做得好、质量过硬、有内容的品牌，反而容易脱颖而出。

　　真正的GEO应该是鼓励品牌回到本心，把产品做好，让消费者满意，真正创造价值。做一款药，就要真正有效；做车，就要好开、耐用。这些真实的东西会被AI抓住。

　　陈宇新：不全是这样。AI抓取的逻辑，第一优先的是权威性。它会看新闻联播、柳叶刀这些权威来源报道过的东西，这些权重最高。接下来是那些相对难灌水的用户平台，如一些平台的真实留言，但现在也有人在灌水，AI也在做鉴别。

　　在数字信息方面，权威机构自然会有大量数据，表格、权威排名也很受重视。品牌方的官网也会被读取，但排名相对靠后。

　　至于一些小技巧，如用AI喜欢的格式写内容，现在看确实有效果，但这类方法很快会被迭代、被纠正。真正稀缺的不是内容，而是权威性。内容可以用AI批量生产，成本极低，但权威性是靠时间、信誉和背书积累起来的。

　　陈宇新：依靠广告轰炸、渠道铺货等方式的品牌肯定会受到影响。以后，广告、渠道、定价这些内容基本上都是给AI看的，不是给人看的，这对品牌忠诚度、品牌溢价的影响会很大。新品牌需要更多去做体验式和教育式的内容，与社会活动、消费者的生活挂钩。

　　经济观察报：有些传统品牌不想用AI，怕影响线下经销渠道，这是长期还是短期现象？

　　陈宇新：我认为是短期现象。从历史上看，面对技术变革，那些因为惧怕得罪旧渠道、不敢拥抱新事物的品牌，最终都会被没有包袱的新入者取代。比如，戴尔电脑当年就是靠直销起步，惠普、IBM这些品牌因为依赖、不愿意得罪经销商，迟迟不做直销，结果一举被戴尔反超。苹果也是一样，依赖的渠道少，转型就快。如果消费者的购买方式已经发生改变，品牌方不跟着变，肯定撑不住。

　　陈宇新：AI对重度依靠电商的品牌冲击可能最大。以中国为例，电商平台非常强势，品牌方相当于被动地跟随平台进入了AI时代——平台在做AI比价、AI推荐、AI搜索，品牌只要在平台上，就被纳入了这套体系。

　　这么做有一个直观的坏处：品牌对平台的议价能力变弱，利润被平台赚走。其次，品牌与消费者的直接接触点会进一步减少。以前，消费者还会在电商平台上搜索、浏览、比价，品牌还有机会通过详情页、评价、直播等方式建立认知和情感连接。但在AI代理模式下，消费者直接下达指令，AI直接给出结果，品牌连被“看到”的机会都变少了。另外，品牌的差异化表达空间被压缩。AI的推荐逻辑是参数化的——价格、性能、评分、销量。那些难以量化的品牌价值，比如设计感、品牌故事、情感共鸣等内容，很难被AI捕捉和传递给消费者。结果是，品牌越来越像“参数包”，溢价能力自然下降。

　　品牌方搭了平台的船，省了自己造船的力气，短期内能快速触达消费者、获得流量和销量。但代价是船的航向不由自己决定。平台的算法一变、补贴政策一调、流量分配规则一改，品牌的经营就会受到直接影响。长期来看，品牌很难积累起真正属于自己的用户资产和品牌势能。

　　所以，被动拥抱AI对中国的品牌方来说，不是绝对的好或不好，而是一种“效率换主权”的选择。好处是门槛低、见效快，不需要自己懂AI技术；坏处除了利润上可能的损失，还包括品牌独立性减弱、消费者数据被平台掌握、长期品牌价值积累困难、以及对平台规则的深度依赖。

　　经济观察报：从研究范式上看，AI 智能体会对现有营销学的理论框架造成哪些影响？

　　陈宇新：研究上看其实还好，因为最终做决策的还是人类。但一个比较大的问题是：AI怎么与人沟通、怎么理解人类的需求。人会口是心非，内心往往充满矛盾，怎么让AI去代理一个充满矛盾的主体？这是一个根本性的问题。AI 智能体毕竟是一个算法，处理问题相对简单。

　　现在的营销做法跟以前很不一样。以前品牌用声、光、色来吸引人，现在可能得用代码来吸引智能体。比如品牌拍的颜色、味道，对智能体是没用的。品牌要针对智能体去设计产品，重新编码，把产品展示转成智能体能理解的格式。以前品牌可能创意拍一张好看的图就可以了，现在这个逻辑变了。但大的思维没变，还是要满足需求。

　　经济观察报：在全面AI时代，营销学本身会发生什么变化？过往经典的理论框架会不会过时？

　　陈宇新：会有很大变化。届时的研究会更注重对“硅基”的理解，即AI怎么跟AI打交道，AI之间的博弈，以及AI怎么代理人去决策这些新问题。传统的营销学框架，如4P、5C、消费者旅程，可能会过时或者大大弱化。以渠道为例，以后AI可以直接帮品牌完成销售，就没有传统意义上的渠道了；价格会变成动态定价，不是出厂发一个价格就结束了；促销、广告也会完全不一样。

　　现在，大学的营销课程已经开始多讲AI的部分了。但其中有一点不会过时，即对消费者的理解。人的需求本身并没有变，马斯洛的理论还是对的。人的喜怒哀乐、喜欢什么不喜欢什么，几千年没怎么变，需求端相对稳定。变化的是供给侧——产品怎么开发、品牌怎么触达消费者、触达的链条如何重组，供给触达需求的方式发生了很大变化。