Ai时代，企业品牌TOA数字化建设调研及解决方案

先解释一个概念，TOA=To Agent，面向AI智能体。

搜信息、找资料…甚至点外卖，以Agents为界面的AI软件层出不穷，网民的搜索习惯正在进行翻天覆地的变革。AI正在成为用户获取信息、作出购买消费决策的新入口。而笔者建议作为品牌强国工程的企业主力军，也应顺应时代，开发TOA数字化建设来传播和管理品牌资产，来与用户进行更有效、多元的互动。笔者认为，尤其是实体经济企业，应抢抓AI新质生产力发展机遇，构建适配AI时代的品牌竞争能力。

一、背景

2026年6月，美团王兴在2026年一季度财报电话会上说，“未来美团的服务对象，不再只是消费者(To C)和商家(To B)，服务AI Agent(To A)正变得越来越重要。”，他把Agent重新定义成了客户。

改革开放后，品牌传播经历两次变革，第一阶段为大众媒体时代，企业的产品依托电视、报纸中心化渠道触达对象；第二阶段为互联网时代，企业升级为品牌，依托搜索引擎、社交媒体实现品牌与用户双向互动。现在，进入AI时代，Agent智能体成为用户获取信息、完成消费决策的全新入口。美团、京东、OpenAI、腾讯等国内外科技企业纷纷布局Agent生态，将AI智能体作为重要服务对象，企业的商业竞争从争夺人的注意力，转向争取AI智能体的调用与优先推荐权。

在全新商业逻辑下，传统品牌内容、宣传物料主要面向真人阅读，大量非结构化、模糊化的营销话术，AI智能体难以精准识别、提取、采信，极易出现AI输出信息失真、品牌不被检索推荐的风险。品牌传播效果公式演变为“传播效果=信息质量×Agent传播效率”，信息缺陷会被AI的高效分发能力成倍放大。

在此背景下，TOA品牌建设核心就是企业要同时服务三类超级对象，消费者、企业组织（统称人类用户）与AI智能体，既要满足人类用户的阅读体验，也要提供AI能够读懂、采信、调用的结构化品牌资产，完成面向Agent的品牌体系重构，这将成为企业数字化转型的全新挑战。

二、企业TOA数字化建设内涵

基于背景，企业一般要进行TOA品牌资产梳理、品牌信息工程化体系化建设、Agent赋能品牌新场景等内容。    

其中，品牌资产梳理核心目标是主动向 AI 智能体输出权威事实，避免 AI 通过碎片化网络信息猜测品牌信息，1、构建品牌知识图谱，对卖点进行原子化拆解，关联使用场景、用户痛点、竞品差异，支撑Agent自动调用组合；内容覆盖品牌架构、核心卖点、技术参数、服务标准、价格体系、标杆案例。2、搭建结构化证据库，客户证言、权威认证、奖项荣誉、业务数据、媒体报道、专家背书全部标注来源、时间、可信度评分，做事实佐证。3、明确品牌官方主张，消除模糊营销描述，把使命愿景、定位、价值主张整理为第一方权威素材，作为引用基准。

品牌信息工程化体系化建设，包括搭建品牌视觉系统，制定符号、布局交互规则，为AI生成品牌物料提供统一模板；开发品牌机器技能库，沉淀提示词工程文档，实现文案、海报、网页、详情页等内容的标准化生成；面向AI重构官媒（第一信源），需要完成语义化架构改造、问答式内容建设，开放Agent访问接口，降低Token与算力消耗；建设标准化品牌语料库、证据链文档库，采用机器友好格式，适配各类主流Agent调用。

Agent赋能的品牌新场景，依托完成工程化的品牌资产，拓展全新业务场景，把内容产出周期压缩到 “按小时迭代”，实现多模态内容延展。

三、调研现实问题与痛点

调研发现，国内绝大多数企业尚未建立TOA数字化转型认知，不管是大型企业还是中小微实体企业，普遍面临认知、成本、人才、生态四大方面障碍，制约TOA数字化建设。

认知，多数企业的品牌工作依旧停留在传统To C、To B 逻辑，将AI仅视作文案生成工具，没有意识到AI Agent正在成为独立的决策参与者。很多企业尚未意识到，如果品牌信息无法被Agent识别采信，即便产品过硬，也会在AI的筛选环节直接出局。部分企业把TOA等同于普通AI营销，简单使用AI生成广告文案，没有开展底层品牌资产梳理与信息结构化改造，无法解决 AI“认错品牌、错误转述卖点” 的根源问题。

供给，新数字化建设融合品牌咨询、大模型提示词工程、知识图谱、网站语义改造多领域能力，属于交叉型新业态。市场上大多是传统营销服务商或者纯AI技术服务商，同时懂品牌战略、又懂Agent技术标准的复合型服务商稀缺。完整TOA 改造涉及资产盘点、知识库建设、官网重构、技能库开发，前期投入成本对中小企业压力较大，投入产出难以量化评估，企业投入意愿不足。

人才，TOA数字化建设工作需要既懂品牌定位、营销传播，又理解大模型检索、RAG知识库、Agent运行逻辑的跨界人才。传统品牌团队不懂AI技术标准，技术团队缺乏品牌业务思维，企业内部缺少可以牵头TOA建设的岗位，人才供给成为普遍短板。

生态，目前国内没有形成TOA品牌建设的统一行业规范。一是不同大模型Agent的抓取、采信标准各不相同，企业完成结构化改造后，适配多平台的工作量巨大；二是存在潜在商业风险，Agent推荐机制尚不透明，不排除未来可能出现竞价排名，企业需要额外支付排名费用；三是AI引用信息出错后的责任划分尚不清晰，一旦Agent输出错误品牌信息，企业维权缺乏明确路径。

且近几个月来，市场上出现一大批所谓“GEO”引擎优化机构，但笔者通过调研，发现大部分都是虚假服务，利用企业的急迫心理，收费后，输出一个官网和发稿SAAS平台，草草了事，根本对企业起步到什么作用，但针对这方面，上级部门尚未出台一些规范。

四、解决方案

一）加强产业引导，开展企业认知普及。

1、将企业TOA数字化建设纳入企业数字化转型、新质生产力相关培训体系，面向制造业、服务业企业开展专题宣讲，提高企业对 Agent时代TOA数字化建设的认知。

2、鼓励地方工信、市场监管部门，结合中小企业数字化赋能项目，开展试点示范，遴选一批TOA转型标杆案例，向社会推广可复制经验。

二）推动行业共建，探索建立TOA相关指引。

1、支持行业协会牵头，联合品牌咨询机构、大模型企业，研究发布TOA数字化建设行业指引蓝皮书，梳理品牌知识库、官网语义适配、证据库建设的通用参考标准，降低企业多平台适配成本。

2、推动厘清AI Agent信息引用的权责边界，针对AI 错误转述企业品牌信息，完善企业申诉纠错渠道，保障企业合法权益。

三）强化人才培育，补齐复合型人才短板。

1、鼓励高校、职业院校、社会培训机构增设品牌+ AI交叉课程，培养既懂品牌营销，又掌握知识库、Agent基础技术的复合型人才。

2、支持企业开展内部人才培训，将TOA思维纳入品牌、市场岗位的能力提升内容。

四）分层施策，降低中小企业转型门槛。

1、在中小企业数字化转型券等现有政策工具中，把轻量化TOA品牌改造纳入可支持服务范围，减轻中小企业改造成本压力。

2、鼓励大模型平台面向中小商家开放轻量化品牌知识库工具，提供标准化模板，降低技术门槛，让中小微企业也可以低成本完成品牌信息结构化。

五、企业自身层面，平衡AI效率与人的价值

企业推进TOA数字化建设，不能完全依赖机器。TOA本质是同时服务超级消费者和AI两大客户，AI提升信息分发、内容生产效率，但对消费者真实需求洞察、品牌温度、信任构建依然需要人来完成。企业要坚持“既要满足人，又要满足机器”，避免过度技术化，忽略用户真实情感与体验。

总之，除了政府、行业、平台协同完善产业生态，助力国内企业在AI时代筑牢品牌护城河，赋能实体经济高质量发展，助力新质生产力，建设品牌强国外。企业也要主动把握变革窗口，循序渐进完成品牌资产梳理、信息工程化与场景创新。