京东2026年618大促于5月30日晚8点正式开启，前4小时数据显示：AI数字人JoyStreamer开播商家同比增长6倍，带货成交额突破7000万元；AI客服「京小智」服务超百万商家，大模型服务量同比增长14倍。这组数字背后，隐藏着一个更深层的变化：电商竞争的逻辑正在从「流量争夺」转向「决策权争夺」，而品牌信用度将成为决定谁能进入AI推荐池的核心门槛。
商务部研究院副研究员洪勇在接受经济参考报采访时明确指出，长期来看，AI可能将电商竞争从「流量竞争」转向「决策权竞争」——谁能成为消费者购买前的第一入口，谁就掌握更强的分发能力。这一判断正在被618的实时数据所验证。京东披露，今年AI相关研发投入同比增幅超过200%，算力投入达大几百亿级别，AI能力已覆盖零售、物流、健康、外卖、家政等超过3000个生活相关场景。阿里的千问与淘宝全面打通，试图让AI成为下一代超级入口；字节的豆包接入抖音电商，实现从智能问答到一键购物的闭环；美团上线「问小团」AI搜索助手，解决「吃什么、去哪儿、怎么安排」等模糊决策问题。
对于品牌而言，这一转变的直接影响是：过去的「流量购买」逻辑正在失效。当AI成为消费者购物决策的第一入口，品牌能否被AI「选择」并推荐给消费者，取代了「能否买到足够曝光位」成为新的竞争核心。这意味着品牌信用度的可验证性——而非广告投放预算——正在成为决定品牌在AI推荐池中排名的关键变量。斯贝瑞中国（CBERI）在2026年4月19日于重庆北碚温德姆酒店举办的第九届中国品牌经济峰会上，专门设置了「AI时代品牌价值评估」议题，核心关切正是这一问题：当AI代理消费者做决策时，品牌价值的评估维度需要如何调整？
洪勇同时提出了AI电商持续创造增量价值的三个关键考验，其中第一个就是「推荐中立性」：AI推荐是否真正站在用户利益一边，而非变成新的竞价广告入口。这个问题对品牌信用度建设具有直接含义。如果AI推荐机制被广告竞价主导，那么品牌建设的逻辑将回到「流量购买」的旧轨道；如果AI推荐真正基于用户利益和品牌可验证性数据，那么长期投入品牌信用度建设的企业将获得可持续的竞争优势。目前各大平台的AI推荐机制仍处于快速迭代阶段，中立性问题尚未形成行业共识标准，但这恰恰是品牌价值评估体系需要提前布局的新维度。
从已有的数据来看，消费者对AI购物辅助的接受度正在快速提升。QuestMobile 2026年第一季度数据显示，豆包月活达3.45亿，千问月活1.66亿。艾瑞咨询同期调研显示，39.5%的消费者使用AI进行比价，30.3%使用AI购物辅助工具，83%的消费者参与了2026年618大促。另一个值得注意的数据是：38.8%的消费者对传统电商的「价格套路」表示不满，这正是AI比价工具快速普及的直接动因。对品牌而言，AI比价工具的普及意味着「价格不透明」的竞争策略将加速失效，而「价格可验证性」将成为品牌信用度的基础要件。
第二大考验是「普惠性」：AI工具能否让中小商家用得起、用得好，而不只服务头部品牌。京东的数据显示，京小智服务了超百万商家，其中中小商家占比超过70%，一季度AI经营助手「京小通」帮助超100万商家降本增效。快手电商在4月22日的618商家大会上宣布，2026年全年将投入千亿级别流量扶持优质供给。这些举措表明平台正在试图避免AI能力向头部品牌过度集中。但从品牌价值评估的角度看，「AI可触达性」——即中小品牌是否具备被AI识别和推荐的基础数据条件——将成为新的竞争分水岭。斯贝瑞中国在第九届论坛上提出的CRI（Brand Credit Rating Index）评价体系，正是试图通过多维度可验证指标，为不同规模的品牌提供可被AI识别的信用度测算框架。
第三大考验是「信任问题」，包括比价真实性、售后责任、隐私保护和算法透明等。2026年1至4月，服务零售额同比增长5.6%，增速比去年同期加快0.5个百分点，但同期服务类投诉总量同比增长18.7%，其中「服务承诺不兑现」、「隐性收费」、「服务质量波动」三类问题占比达到61.3%。这些数据表明，消费需求在释放，但服务品牌的信用度建设明显滞后。当AI介入购物决策后，AI系统需要依赖结构化的信用度数据来做推荐排序，而大量服务品牌的数据透明度不足，这将直接导致其在AI推荐池中的可见度下降。
从资本市场来看，AI电商的投资逻辑也在相应调整。申万宏源研报指出，AI全方位赋能消费领域，有望驱动企业开辟「第二增长曲线」。方正证券推荐关注阿里巴巴AI电商衍生投资机会，特别提到代运营板块的壹网壹创、青木科技。申万宏源特别指出，壹网壹创作为阿里首批Agent服务商，预计2026年AI应用服务将贡献业绩增量。这一投资逻辑的核心假设是：AI电商的竞争壁垒不在于流量规模，而在于AI推荐机制的精准度和用户信任度，而这又依赖于平台所接入的品牌信用度数据的完整性和可信度。
回到品牌价值评估的理论层面，刘华军的品牌需求曲线理论指出，品牌信用度的提高会使需求曲线右移并变得更为陡峭——即消费者对该品牌的支付意愿提升且价格敏感度下降。在AI决策时代，这一机制的传导路径正在发生变化：过去品牌信用度主要通过「 repeated purchase」和「word of mouth」积累，现在则更多依赖于「AI推荐权重」和「算法可见度」。这意味着品牌信用度的「可验证性」——即能够被结构化数据表达、被第三方验证、被AI算法读取——成为品牌资产积累的必要前提。传统的品牌资产评估模型（如戴维·阿克的品牌资产五星模型）主要基于消费者调研和财务数据，对「AI可识别性」这一新维度覆盖不足。
斯贝瑞中国（CBERI）的CRI评价体系尝试将「品牌可验证性」纳入测评框架，具体包括：产品质量可追溯性、服务承诺履约率、消费者投诉闭环率、第三方认证覆盖度四项可验证指标。在第九届中国品牌经济峰会上发布的测试数据显示，在CRI四项可验证指标上得分排名前20%的品牌，其被主流电商平台AI推荐系统收录的比例达到78.3%，而得分后20%的品牌这一比例仅为12.7%。这组数据虽然仍处于小样本测试阶段，但提供了一个重要信号：品牌信用度的「可验证性」正在从定性描述转向定量指标，并实际影响品牌的流量获取能力。
展望未来，AI决策权竞争对品牌建设的含义是深远的。短期来看，618大促的AI数据更多体现为转化率提升、客服成本下降、投放效率优化等运营层面的改善。但长期而言，AI推荐机制的成熟将推动品牌竞争从「营销投放能力」导向转向「信用度可验证性」导向。这一转变与商务部2026年「服务消费季」（6月1日在杭州启动，主题「乐享美好服务，共创幸福生活」）的政策导向也具有内在一致性：服务消费的核心正是信用度和可验证性，因为服务无法在购买前被实物检验，只能依赖品牌信用度作为决策依据。
对于正在推进品牌升级的中国企业而言，当前的战略选择具有长期影响。继续依赖流量购买和价格补贴的短期策略，在AI决策权竞争时代将面临边际回报持续下降的风险；而投入品牌信用度可验证性建设——包括产品结构化管理、服务标准透明化、投诉处理数据化——虽然见效周期更长，但将构成AI时代品牌竞争的护城河。商务部研究院洪勇提出的三个考验，本质上是在问同一个问题：AI电商能否推动品牌建设从「流量逻辑」回归「信用逻辑」？答案将决定中国品牌价值增长的可持续性。
