你对IPS的理解是怎样的？

大多将其定义为车企竞品的排名工具，或是预判品牌AI推荐的单一数据指标。

但事实上，IPS具备进攻增长、风险防御的双重角色：进攻时，它是撬动增量的杠杆；防守时，它是抵御AI幻觉风险的预警雷达。

下面列举三个典型车企场景，看看IPS如何解决不同品牌的AI营销难题。

 

场景一：传统车企的“AI失语症”

 

传统车企正面临一个残酷的现实：AI可能“不认识”你了。

年轻一代消费者的购车路径与以往大不相同——他们不再像父辈那样通过4S店、电视广告或门户网站了解汽车。他们的第一站是：问AI，“30万预算买什么车？”

如果AI的回答里没有你的品牌，那么你根本不会进入年轻消费者的初始考虑清单。这是传统品牌面临的“AI失语症”——并非产品质量下降，而是品牌信息未能被AI知识库有效索引和理解。

针对AI时代的转型痛点，传统车企普遍存在三大核心诉求，而IPS可通过专属数据能力精准匹配解决：

核心挑战	具体表现	IPS解决路径
年轻化转型	20-30岁人群的购车需求正在从传统品牌流失	通过IPS监测品牌在年轻群体中的AI推荐表现与竞品的差距
电动化叙事	传统品牌的电动车型在AI推荐中常被“冷落”或“误分类”	IPS要素分析，验证电动车型在AI推荐中是否被正确识别并推荐
品牌焕新	品牌标识、定位、产品线已升级，但AI“记忆”仍是旧版本	当品牌进⾏年轻化或⾼端化焕新时，IPS可以追踪AI认知是否同步更新

 

场景二：造车新势力的“认知密度”攻防战

 

造车新势力的目标客群（25-40岁）恰恰是 “先问AI再买车”比例最高的人群。但品牌积淀短、AI知识库数据薄，普遍存在认知密度不足问题，同时面临智能化卖点难验证、海外AI偏好不透明的发展痛点。

IPS可全方位补齐短板： 

核心挑战	具体表现	IPS解决路径
品牌认知密度不足	相比传统品牌的百年信息积累，新势力在AI知识库中的“数据厚度”可能不足	IPS VS分析：监测品牌在AI回答中被提及的频率和覆盖的问题类型
科技属性验证	新势力的核心卖点是“智能化”，但AI是否认可这一标签？	IPS要素分析可验证“智能化”等维度得分
出海刚需	新势力是出海主力，但不同市场AI对“中国品牌”的推荐偏好差异巨大	IPS 16国数据，是全球AI推荐力地图，能够指导市场进入优先级

 

场景三：豪华品牌的“AI定价权”保卫战

 

豪华品牌在AI时代面临一个独特的困境：AI的推荐逻辑是“性价比优先”，还是“品质优先”？

如果AI的推荐算法过度偏向参数对比和价格敏感度，豪华品牌的“品牌溢价”在AI推荐中将被严重稀释——这是豪华品牌最不愿看到的。

 

豪华品牌的IPS策略应侧以下⽅⾯：

核心诉求	具体问题	IPS解决路径
维度聚焦	不应追求“性价比”高分，而应聚焦“品质”“驾驶体验”“安全”“售后”等高端维度	IPS要素分析不同关键词下的AI推荐得分
人群精准	40-60岁人群是豪华车核心购买力，AI对这一人群的推荐逻辑是什么？	IPS分人群分析，针对40-60年龄段的AI推荐表现进行持续追踪
品牌故事	AI推荐理由中是否包含品牌历史、工艺传承等豪华属性？	拆解AI推荐时的信源，验证“品牌故事”是否被纳入AI回答
竞争格局	豪华品牌是互相竞争，还是被新势力挤出推荐列表？	追踪豪华品牌在同级别/同类型的IPS分数变化，预警“降级”风险

 

深层防御：IPS如何帮助车企应对“AI幻觉”风险？

 

综合三类车企场景可发现，所有品牌均面临同一核心问题：品牌自我认知与AI真实认知存在偏差。这种情况也被称为“AI幻觉”。

相较于事后舆情补救，IPS通过以下⽅式应对：

• 监测异常：通过IPS月度持续追踪，可精准捕捉品牌AI推荐数据的异常波动，提前识别负面AI幻觉隐患，在影响销量与口碑前完成风险预警。
• 信息纠偏：GEO服务商可以根据IPS诊断，定位AI“从哪里获取了错误信息”，然后针对性地补充正确的品牌内容。
• 快速响应：当发现AI对品牌的描述有误时，可以迅速通过内容优化进⾏修正，生成并分发适配内容，推动AI知识库更新。

 

在AI时代，品牌不再只是“用户口碑”的总和，更是“AI认知”的总和。

 

IPS让车企真正动心的点在于，不直接依赖用户投诉或社交媒体反馈，而是通过数据系统性地发现“AI正在怎么说你”，并驱动品牌以最快的速度修正——让品牌在AI世界的“声量”和“健康度”始终可控。

这也是为什么领先车企已将IPS监测纳入品牌风险管理体系的根本原因。品牌声誉不再只由公关部守护，更需要由数据系统守护，实现品牌增长与风险防御双向赋能。