ICS 03.080.01
团 体 标 准
T / CAAAD 041—2025
人工智能驱动下品牌力提升效果评估指标体系
Evaluation Index System for Brand Power Enhancement Driven by AI
2025 - 12 - 18 发布 2026- 01 - 01 实施
中 国广告协会 发布
前 言
本标准由中国广告协会提出并归口。
本标准起草单位：中国广告协会学术与教育工作委员会、杭州阿里妈妈网络技术有限公司、北京知萌咨询有限公司、国家广告研究院、中国传媒大学广告与品牌学院、北京大学新媒体营销传播研究中心、中国人民大学新闻学院、华南理工大学新闻与传播学院、首都经济贸易大学文化与传播学院、北京国信品牌评价科学研究院、北京值得买科技股份有限公司、秒针信息技术有限公司、北京纷析数据科技有限公司、北京清蓝智汇科技有限公司、北京清博智能科技有限公司、北京国信品牌评价科学研究院、迪思传媒集团、智度科技股份有限公司、致维科技(北京)有限公司。
本标准主要起草人：张国华、丁俊杰、周文芳、刘邦政、肖明超、王昕、段淳林、沈虹、王树良、王水、董浩宇、杨曦沦、赵一鹤、谭北平、宋星、鲁扬、郎清平、江忠锋、陈志峰、刘伟、雷蕾。
引 言
随着人工智能、大数据与算法技术在广告与营销领域的深度应用，品牌建设正进入以数据智能和算法驱动为特征的新阶段。人工智能通过精准洞察用户需求、智能辅助决策与全链路优化执行，显著提升了品牌传播的精准性与效率，而消费者在 AI 技术赋能下，已从被动信息接收者转变为主动搜索者、互动参与者与体验反馈者，品牌与消费者之间的互动方式被彻底重构。从主动检索品牌信息、自主分享消费体验，到通过搜索行为表达真实需求，消费者的主动行为已成为品牌心智沉淀的核心驱动力。
伴随技术能力的持续提升与消费者主权意识的觉醒，传统以静态指标和事后评估为主的品牌力评价方法，已难以全面反映消费者对品牌的动态感知与心智变化，更无法充分捕捉消费者主动行为背后的品牌价值认同，亦难以系统衡量人工智能驱动下品牌心智沉淀与长期资产积累的实际成效。在此背景下，行业亟需建立一套科学、统一、可操作的评估标准，用以规范品牌力提升效果的衡量方法，既回应品牌在营销投入、效果归因与品牌资产管理方面的核心需求，也充分尊重并体现消费者主动行为的价值，推动品牌在技术变革中实现高质量发展。
本标准立足于人工智能技术在品牌营销中的深度应用，紧扣消费者主动性崛起的市场特征，构建了一套兼具科学性与实用性的评估框架。通过系统界定人工智能全链路营销场景下的关键指标，重点纳入反映消费者主动搜索、互动反馈等行为的评价维度，明确其定义、维度与评价原则，旨在为品牌主、平台方、代理机构及研究机构提供具有行业共识的评估依据与方法指引，助力品牌在人工智能时代建立可量化、可追踪、可持续优化的品牌力管理与评估体系，推动品牌力评估在人工智能应用背景下实现方法统一、科学衡量与长期管理，同时通过对消费者主动行为的重视与引导，实现品牌价值与消费者需求的精准契合。
人工智能驱动下品牌力提升效果评估指标体系
1 范围
本标准提供了在人工智能驱动的营销环境下，评估品牌力提升效果的基本原则、框架、指标体系、定义与说明及应用指南。
本标准适用于品牌方、营销服务机构、广告平台、第三方监测机构等相关主体，在开展人工智能驱动的品牌营销活动时，进行品牌力提升效果的评估、分析与优化工作。
2 规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
——GB/T 34090.1-2017 互动广告 第 1 部分：术语概述
——GB/T 34090.3-2017 互动广告 第 3 部分：效果测量要求
——T/CAAAD 002-2021 AI 营销人才能力标准
3 术语和定义
GB-T 34090.1-2017、GB/T 34090.3-2017 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1 智能营销( Intelligent Marketing)
在算法与网络泛在的环境下，以人工智能与数据科学为核心驱动，对品牌营销全链路(涵盖策略制定、人群洞察、内容生成、投放优化与效果归因)进行自动化决策、个性化触达与动态化运营的营销范式。其核心特征在于通过算法的持续学习与迭代，实现营销效率、用户体验与品牌资产的系统性提升。
3.2 品牌广告(Brand Advertising)
以传递品牌核心价值、塑造品牌形象、构建消费者品牌心智为主要目标，通过长期、持续的传播活动，提升品牌知名度与美誉度，并致力于建立品牌与消费者之间情感连接与信任关系的广告形式。其区别于以直接销售转化为导向的效果广告，核心价值在于积累品牌资产、支持企业长期发展。
3.3 品牌力(Brand Power)
品牌在目标消费者心智中形成并持续积累的认知强度、情感认同与行为驱动力的综合体现，反映为消费者对品牌的稳定选择倾向，可通过用户行为数据与市场表现进行量化评估。
3.4 主动搜索 (Active Search)
用户在无直接广告刺激下，包括但不限于在搜索引擎、电商平台、社交媒体、智能助手及新兴人工智能平台等渠道，主动查询品牌、产品或相关场景信息的行为。
3.5 搜索竞争力(Search Competitiveness)
指品牌在用户主动信息获取与决策阶段的心智占位能力，是品牌力由“被感知 ”转向“被选择 ”的关键衡量维度。
3.6 品牌心智词 (brand mental keyword)
用户在搜索、评论或社交表达中，与品牌核心价值、形象、产品特征及使用场景强关联的关键词。
3.7 人工智能驱动(AI-driven)
应用机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等人工智能技术，对品牌营销的
策略制定、人群洞察、创意生成、投放优化及效果归因等全链路进行智能化改造与赋能的过
程。
3.8 数据合规边界(Data compliance boundary)
在《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规及平台政策框架内，进行数据采集、处理、存储、传输与应用的行为准则与限度。
4 评估基本原则
4.1 真实合规原则
评估全过程应遵循国家相关法律法规，确保数据来源合法、处理规范、用途明确。所有数据采集、存储、传输与处理行为须可追溯、可审计，保障用户信息安全与个人隐私。
4.2 消费者导向原则
评估应以消费者真实行为为基础，避免以品牌或平台意志替代用户判断，防止人为干预算法结果，确保评估结果客观反映品牌在用户心智中的真实地位。
4.3 内容相关性原则
评估所采用的数据与指标应与品牌力提升的核心目标直接相关，避免无关信息干扰。评估模型与内容需结合品牌所处行业、发展阶段及具体营销场景，确保评估结果对实际决策具有指导价值。
4.4 长期价值原则
评估应平衡短期效果与长期价值，在关注动态数据的同时，纳入品牌心智沉淀、用户长期忠诚度及品牌资产增长等长效指标，引导品牌策略向可持续增长优化。
5 评估框架与指标体系
本标准采用“三维驱动 ”评估模型，从“全域触达力”“用户互动力 ”和“搜索竞争力 ”三个维度系统衡量人工智能驱动下的品牌力提升效果。该模型以“搜索竞争力 ”为品牌心智沉淀的关键锚点，综合反映品牌从市场存在到用户认同，最终形成主动心智占位的完整链路。
5.1 指标体系总览
人工智能驱动下品牌力提升效果评估指标体系包含三个一级指标，分别为全域触达力、用户互动力、搜索竞争力，各一级指标下细分若干二级指标，具体框架如下：
图 1 人工智能驱动下品牌力提升效果评估指标体系标准图
5.2 人工智能驱动下品牌力提升效果评估指标体系的定义
5.3 指标体系的详细定义与说明
5.3.1 全域触达力(Omnichannel Reach Capability)
指品牌在多平台、多场景环境中，通过人工智能投放与优化手段，实现对目标用户的有效覆盖能力，反映品牌的基础可见度与覆盖率。
5.3.1.1 品牌曝光广度(Brand Exposure Breadth)
指品牌广告在各类投放渠道中，剔除无效曝光后，通过用户唯一标识去重计算得出的“有效曝光覆盖独立用户数 ”。
说明：该指标是品牌知名度建设的基础，AI 技术可用于识别并过滤无效流量，确保数据真实性。
5.3.1.2 目标人群覆盖精度(Target Audience Coverage Precision)
指通过人工智能人群模型(整合行为、兴趣、场景等多维度数据)圈选出的目标人群，在广告总触达人群中所占的比例。
计算公式： 目标人群覆盖精度 = (触达的目标人群独立用户数 / 广告总触达独立用户数) × 100%。
说明：该指标衡量 AI 定向的精准度，比例越高，表明无效触达越少，营销效率越高。
5.3.1.3 品牌广告触达频次(Brand Ad Reach Frequency)
指在特定评估周期内，目标用户群体接触同一品牌广告的平均次数。
说明：基于 AI 技术，可以对用户记忆曲线与媒介环境的研究，动态优化频次策略，避免触达不足或过度骚扰。
5.3.2 用户互动力(User Engagement Capability)
衡量品牌与用户之间互动深度及关系质量，反映品牌内容的吸引力和用户转化潜力。
5.3.2.1 品牌互动量(Brand Engagement Volume)
指用户在特定周期内，与品牌广告或内容产生的所有有效互动行为(如点赞、评论、分享、收藏、加购、入会等)的加总数量。
说明：AI 驱动下能帮助品牌剔除机器互动、恶意互动等无效数据，综合体现广告及品牌内容对用户的吸引力与用户参与度。
5.3.2.2 品牌联想度(Brand Association Degree)
指用户接触品牌信息后，能将其与品牌核心价值、产品卖点、品牌主张等形成关联认知的程度，并包含情感倾向(正面、中性、负面)。
测量方法：可借助 AI 情感分析技术挖掘用户评论、社交内容中的情感态度，综合评估品牌关联认知与好感度的协同变化。
说明：该指标是质化评估的关键，需确保测量方法的标准化与一致性。
5.3.2.3 购买意向度(Purchase Intention Level)
指用户接触品牌广告及品牌店铺、商品相关内容后，产生购买意愿的比例。
计算公式：购买意向度 = (产生购买意向行为的独立用户数 / 触达或互动独立用户数) × 100%。
购买意向行为可包括：立即购买、加入购物车、收藏商品、咨询客服、预约体验等。
说明：核心统计互动后产生的咨询、预约、付定、下单、成交等意向行为，需剔除误操作等无效数据;AI 归因模型可追踪从互动到购买意向的转化链路，精准衡量广告对购买决策的推动作用，为优化广告内容、定向策略提供数据支撑。
5.3.3 搜索竞争力(Search Competitiveness)
以用户主动搜索行为为核心，衡量品牌在用户心智中的显性地位与需求转化能力。
5.3.3.1 品牌搜索量(Brand Search Volume)
指在特定周期内，用户主动搜索 3.6 定义的品牌心智词(包括品牌名、核心产品名及“品牌+场景”组合词等)的总搜索次数。
说明：该指标是用户主动关注与需求外显的直接体现，跨平台搜索量的增长是品牌心智提升的强信号。
5.3.3.2 搜索转化率(Search Conversion Rate)
指主动搜索用户中产生点击、访问、收藏、咨询、注册、加购、下单、付定、成交等预设目标行为的比例，直接反映用户主动搜索意图向实际行动的转化能力。
计算公式：搜索转化率 = (搜索后完成目标行为的独立用户数 / 发起相关搜索的独立用户数) × 100%。
说明：该指标直接反映品牌心智向实际行动的转化效率，高转化率意味着品牌信任度与需求匹配度高。
5.3.3.3 搜索用户资产(Search User Equity)
指通过主动搜索行为识别出的用户群体，及其基于搜索后行为(如转化价值、复访频次、生命周期等)所评估的综合价值。
说明：AI 用户分层模型可对消费群体进行精细化运营，如区分高价值用户、潜力用户与沉睡用户，为用户资产的精细化运营、唤醒激活及长期沉淀提供数据支撑。
附录 A：
人工智能驱动下品牌力提升效果指标体系的应用指南
本附录提供了评估指标体系在不同典型场景下的应用思路与侧重点，供使用者参考。
A.1 品牌健康度诊断：适用于各类品牌定期审视品牌力基线。
核心目标：全面审视品牌力现状，识别薄弱环节。
适用对象：所有品牌，尤其是计划进行战略复盘或年度规划的品牌。
指标侧重：
——综合查看“全域触达力”“用户互动力”“搜索竞争力”三大维度的基线数据
——通过横向(与竞品)及纵向(与自身历史)对比，诊断品牌在“知名度覆盖”“互动深度”及“心智占有”上的长短板。
——输出：品牌力健康度诊断报告，明确问题与改进优先级。
A.2 营销活动效果评估：适用于品牌营销活动后效果衡量，重点看增量变化。
核心目标：衡量具体营销战役(如新品上市、大型促销、品牌事件)对品牌力的即时与短期影响。
适用对象：正在或刚结束特定营销活动的品牌。
指标侧重：
——活动前：建立各指标基准值。
——活动后：重点分析指标的增量变化。如曝光广度增长、互动量峰值、活动期间及结束后品牌搜索量的提升幅度、搜索转化率的变化。
——归因分析：利用 AI 归因工具，分析活动对不同指标提升的具体贡献。
——输出：营销活动品牌效果专项评估报告。
A.3 行业对标与机会洞察：适用于竞品分析与新市场进入。
核心目标：寻找市场空白点与增长机会。
适用对象：新锐品牌、计划进入新细分市场或推出新品类的品牌。
指标侧重：
——搜索竞争力分析：深入分析行业及竞品的“品牌搜索量”与“品牌心智词”图谱，发现未被充分占领的场景或需求关键词。
——用户互动力对比：分析竞品高互动内容特征，借鉴其引发用户共鸣的策略。
——输出：市场机会洞察报告，指导内容策略与赛道选择。
A.4 品牌长期资产建设：适用于成熟品牌的核心用户维系与资产增值。
核心目标：优化用户资产结构，提升用户终身价值，实现品牌可持续增长。
适用对象：重视用户忠诚度与长期发展的成熟品牌或成长型品牌。
指标侧重：
——核心追踪：“搜索用户资产”的规模增长与价值分层变化。
——深度分析：“品牌联想度”的长期演变趋势，确保品牌核心价值的正向沉淀。
——策略结合：将评估结果与用户关系管理(CRM)策略结合，针对不同资产分层的用户(如高价值搜索用户、高互动未购买用户)制定个性化的沟通与唤醒策略
——输出：品牌用户资产健康度与运营策略季报/年报。
A.5 行业应用示例参考
—— 快消品行业：可适当提高“品牌广告触达频次”(如 3—5 次/周期)，重点关注“购买意向度”与“品牌搜索量”的快速提升。
—— 耐用品/高客单价行业：注重“品牌联想度”的深度建设，关注“搜索转化率”及“搜索用户资产”的长期培育，触达频次需更克制精准(如 5—8 次/周期，间隔拉长)。
—— 新锐品牌：初期重点评估“目标人群覆盖精度”与“品牌互动量”，验证产品市场匹配度(PMF);成长期则需强化“搜索竞争力”指标的构建与监测。
参考文献
[1]《中华人民共和国数据安全法》;
[2]《中华人民共和国个人信息保护法》;
[3]《互联网广告管理办法》(国家市场监督管理总局令第 72 号);
[4] ISO 20671:2019, Brand evaluation — Principles and fundamentals;
[5] GB/T 39169-2020《品牌价值评价要素》。
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