当用户问AI"XX品牌怎么样"的时候，AI不会直接搬运某一条评价，而是综合所有评价，提取出一个总体印象。比如"这个品牌的产品质量总体不错，但售后服务有些差评"。这个总结会直接呈现给用户，而且是AI以"客观事实"的口吻说的。
一个有意思的发现：AI对负面信息的"记忆"比正面信息更深刻。10条好评和1条差评同时存在，AI在总结时往往会提到那条差评。这就是为什么管理用户评价在AI时代变得更加重要——一条差评在AI里的"杀伤力"远超想象。
除了传统的"鼓励好评、处理差评"，AI时代的口碑管理还需要：确保正面评价的结构化和关键词化（方便AI提取）、在多个平台保持评价的一致性、对恶意差评及时在信源层面进行"对冲"——通过增加正面信息的密度来稀释负面信息的影响。
品牌故事不是给消费者看的，更是给AI"读"的。一个好的品牌故事，能让AI在推荐时"有话说"。
如果把AI看作一个招聘官，你的品牌就是求职者。AI手里有一份关于你的"数字简历"——这份简历写得好不好，决定了你会不会被推荐。
用户第一次通过AI了解你的品牌，AI的几句话就决定了用户对你的印象。这几句话怎么来的？能控制吗？
AI最讨厌的内容就是"我多牛、我多大、我多强"。AI最喜欢的内容是"你有什么问题，我来告诉你怎么解决"。
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