专访GEO商学院院长罗长才：AI时代，品牌必须从“人可读”进化到“机器可读”

在AI重构信息分发方式的今天，品牌营销正面临一个根本性的挑战：你的信息是否真的“存在”于AI能检索到的知识体系中？

带着这个问题，我们专访了GEO商学院院长罗长才。在他看来，品牌不能再只依赖广告投放和营销内容来触达用户，而必须系统性地构建“知识资产”——这是品牌在AI时代获得推荐和被信任的基础。

GEO商学院院长罗长才

AI无法检索不存在的信息

记者：罗院长，您提出“知识资产构建”这个命题的背景是什么？

罗长才：根本原因在于，当品牌信息需要被AI理解并推荐时，它必须存在于一个AI可检索的知识体系之中。如果品牌信息只存在于广告投放或营销内容里，而没有进入公共知识体系，它在AI知识网络中的权重会非常有限。

这引出了第一个核心原则：信源存在性原则。AI无法检索到不存在的信息。品牌想要被AI推荐，首先要在主流内容平台和行业渠道中，有合规、优质、结构化的品牌信息，并且要覆盖核心关键词、品牌优势、服务案例等关键维度。零散、模糊、低质的信息，无法被AI有效抓取——这等同于“信息不存在”。

记者：那么，品牌具体应该从哪些信息开始梳理？

罗长才：第一步是梳理企业已有的知识资产，包括三块：公司基本信息（主体、品牌、产品线、资质认证）；核心优势与服务边界（适合谁、不适合谁、差异化的价值主张）；以及可验证的证据（客户案例、资质证书、第三方引用）。这些信息构成了品牌在AI知识体系中的基础档案。

从“人可读”到“机器可读”，很多人走错了方向

记者：很多企业会说，我的官网内容丰富、排版精美，AI难道看不懂吗？

罗长才：这是一个非常普遍的误区。人类阅读网页时，能自动识别标题、段落、列表这些结构；但AI模型需要更明确的信号来理解内容的组织方式。所以，内容必须从“人可读”升级为“机器可读”。

具体怎么做？一种有效的方法是使用结构化数据标记，比如JSON-LD，来标注企业信息、FAQ、产品参数、案例成果等，方便AI快速提取。我们做过对比：用JSON-LD标注产品参数（比如“光伏逆变器的全球市占率Top3”），AI抓取效率可以提升200%。

更进阶的做法是构建知识图谱，将产品手册、FAQ库、专家知识等非结构化文档，转化为机器可读的语义网络。有一家金融企业，通过构建包含12万个节点的产品知识图谱，AI回答准确率提升了62%。

知识原子化：告别笼统宣传，拥抱语义切片

记者：除了结构化，您还提到“知识原子化”，这又是什么概念？

罗长才：生成式AI对内容的抓取逻辑，已经从“关键词密度”转向了“语义单元识别”。传统的笼统宣传内容，比如大段讲“我们是一家优秀的公司”，很难被AI精准拆解和引用。你需要把核心信息拆解成独立的语义模块。

我们称之为“语义切片化构建”。方法包括：把业务核心优势拆解成“可量化能力点”，比如“覆盖500+垂直行业”“7×24小时智能监控”这样的精准表述；然后按照“问题定义—证据支撑—结论建议”的三段式结构重组内容，每500字左右植入核心技术关联词与业务标识。

举个例子，一家金融行业客户用这个方法优化后，他们的内容在豆包、DeepSeek等平台的AI引用率提升了42%。

三个常见误区，品牌必须避开

记者：在构建知识资产的过程中，企业最容易犯哪些错误？

罗长才：我总结三个常见误区。

第一个是知识资产过于泛化。模糊的表述，比如“我们是最好的”，很难被AI识别为有价值的信息。AI需要的是具体、可量化、可验证的事实。

第二个是信息不一致。品牌在不同平台的信息描述——包括LOGO、联系方式、产品描述等——如果不一致，AI会识别出矛盾，从而降低对品牌的可信度。

第三个是忽视结构化的力量。高质量的内容需要配合高质量的结构，二者缺一不可。你有再好的内容，如果不按AI能理解的方式组织，效果也会大打折扣。

记者：总结一下，您对品牌在AI时代的核心建议是什么？

罗长才：一句话：从为人类写文案，转向为“人类+机器”共建知识体系。AI不会因为你投放多就推荐你，但会因为你信息完整、结构清晰、可被验证而信任你。知识资产，正在成为品牌在AI时代最基础、最核心的竞争壁垒。