冬奥复盘，解锁生成式AI搜索洞察工具&媒体监测丨Trajaan

“冬奥会结束了，赞助商都有谁呀？”看到这个问题，很多人第一反应可能是打开DeepSeek、ChatGPT等大语言模型，默默敲出一行字，而不是像过去那样一条条翻阅百度搜索结果。越来越多用户习惯通过“AI搜索”去认知品牌、形成判断。

如今AI搜索，已成为品牌认知的核心入口。内容传播的主要挑战，正从传统搜索引擎中的文章可见度，转向AI大模型回答中的信任度与存在感。

如何衡量品牌的AI大模型收录效果？

AI大模型深度重构了信息获取的方式，品牌传播分析也随之需突破媒体报道监测的单一维度，拓展到生成式AI搜索洞察这一领域，开展AI生态的传播价值研判，如收录推荐及呈现效果，挖掘大模型的内容筛选逻辑、信源偏好与收录规则，从而以更前瞻的方式获得更有效的指引，驱动传播策略的精准构建。

近日，美通社媒体监测组，通过全新亮相的兄弟公司Trajaan（文末有详细介绍）推出的消费者搜索行为分析工具，以2026冬奥会顶级赞助商的全球传播数据为核心样本，从 AI 搜索视角，深度解读了这场顶级体育 IP 的品牌传播实战数据，带您厘清 GenAI 时代品牌数据洞察的底层逻辑。相信当您看完这篇内容，您会对大模型数据分析工具有更加深刻、具体的认知。

构建品牌传播全周期内的可靠分析数据图谱

我们知道，与媒体监测不同，大模型的回答不稳定、不可预测，人工测试得到的数据样本有效性远不达标。我们需要使用大量有针对性的问题，覆盖不同国家和语种的数据，在多样化的各种大语言模型中进行全面测试，才能让监测分析结果更有代表性、更接近真实情况。

本次研究中， Trajaan平台选取了多语种国家/地区的奖牌榜TOP10，并结合CisionOne推荐的TOP10市场进行重点分析。值得一提的是，Trajaan可结合Google常见问题与AI推荐功能，自动生成真实且与品牌高度相关的搜索指令，确保数据样本的真实性与代表性。

核心发现 1

AI搜索结果与媒体效果同频，优质内容决定大模型认知

Trajaan进一步观测发现，尽管不同大模型在品牌提及上存在细微差异，但头部赞助商的认知格局高度一致，体现出头部品牌在AI生态中具备稳定且普遍的认知基础。

并且对比 Trajaan 监测的大模型推荐提及排名与 CisionOne 呈现的媒体声量排名可以发现，两者呈现高度一致性。

Trajaan智能报告分析结果显示，排名靠前的赞助商”——”VISA”、”可口可乐”、”三星”、”欧米茄”和”安联”，几乎总是出现在”最佳”、”最具辨识度”或”顶级”冬季奥运会赞助商的名单中，这表明GenAI已有效地将它们内化为谈论奥林匹克合作伙伴关系时的默认示例。

在双平台均表现突出的品牌，均实现了与冬奥赛事的深度绑定，品牌内容不仅在传统渠道获得高曝光，更成为大模型理解品牌、输出答案的关键依据，帮助品牌实现传统传播与 AI 生态的双重领先。

这一结果清晰揭示了 GenAI 时代的传播规律：大模型对品牌的判断与呈现，本质上由优质、权威、高相关度的内容所塑造。

核心发现 2

大模型拥有明确信源偏好，渠道布局决定AI可见度

此次研究中，Trajaan数据包含了超过5.2万个单独的信息来源引用，分布于437个不同的域名——但仅前10个域名就占了总引用量的约三分之一。这表明，大模型在解读冬奥赞助相关信息时，呈现出清晰的信源偏好。

同时，奥运官方顶级赞助商之外的许多本地或小型赞助商，普遍仅在非常具体的上下文环境中才能在GenAI搜索结果中闪现一次。（例如当提示词聚焦于特定国家、行业或一次性活动时）。这种碎片化意味着，GenAI对赞助商的呈现高度依赖于少数信息来源。

品牌在未来的传播布局中，需要采取 “传统渠道 + AI 偏好信源” 双线策略：一方面通过大众媒体覆盖广泛受众，另一方面在权威垂直渠道布局高质量内容，提升在 AI 生态中的可见度与可信度，实现传播效果最大化。

核心发现 3

AI生态舆情不容忽视，全域口碑管理成为新刚需

双平台情感分析显示，冬奥赞助商整体口碑表现稳健，正面与中立内容占据绝对主体，负面占比极低。但媒体报道与 AI 生态的情绪结构、关注点存在细微差异，这也为品牌带来新的启示：舆情管理必须延伸至大模型环境。

Trajaan 能够有效捕捉大模型对品牌的解读倾向与潜在风险，当传统渠道出现负面信息时，品牌可及时观测其是否被 AI 生态引用、放大，并通过权威内容进行校准与修复，确保品牌在 AI 时代的认知安全与口碑稳定。

此次冬奥赞助商能够在AI 生态保持高美誉度，核心正是依靠媒体内容的正向性引导，这也成为全域口碑管理的关键逻辑。长期投入、权威背书、优质内容与正向体验，共同构成了 AI 时代品牌认知的基石。

关于Trajaan

Trajaan致力于帮助品牌精准把握在各大搜索引擎，电商平台，尤其是GenAI 时代大模型生态中的用户真实搜索表现。可通过洞悉消费者的真实需求和意图，将海量搜索行为数据转化为可执行的洞察，从而帮助品牌精准优化传播内容、渠道和时机，制定更具前瞻性和投资回报率的传播策略。

聚焦其中的GenAI大模型搜索洞察模块来看，Trajaan可以重点解决以下实战命题：

✅可针对数千个提示词，监测各主流大语言模型如何引用和推荐品牌，清晰呈现品牌在AI生态中的声量与认知。

✅ 支持多语种、跨市场的 AI 搜索监测，为全球化品牌提供更完整的 AI 视角传播洞察。

✅ 挖掘大模型更倾向引用的信息来源与内容形式，为品牌内容投放与媒体布局提供明确方向。

✅大语言模型生成的叙事中出现品牌的负面提及，及时获得预警。

当用户从“搜索信息”转向“询问答案”，品牌的传播战场已悄然从搜索引擎迁移至大模型之中。AI搜索不再是未来趋势，而是当下必答题。我们建议传播者拥抱AI搜索思维，借助Trajaan等专业工具，将传播分析拓展至生成式AI搜索洞察，主动监测品牌在大模型中的呈现方式与情绪倾向，围绕权威渠道持续布局高质量内容，让品牌成为AI回答中的“默认选项”。AI不会创造品牌，但它会让真正有内容的品牌，被更多人看见、记住、信任。点击阅读原文，填写资料申请Trajaan产品Demo，开启您的品牌AI搜索洞察之旅。

作者：美通社媒体监测与洞察部门副经理IreneLi(李洁)

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