你的受众在用AI，却并不信任它：营销者该如何面对这道信任缺口

你的受众一边在使用AI，一边怀疑它。这不是两句矛盾的话，而是AI时代营销所处的真实位置。新数据表明，担心AI的人使用AI的频率，几乎和不担心的人一样高——这意味着“使用”几乎不能说明任何人是否信任AI系统对你所在品类的说法。这个“使用与信任”之间的缺口，才是我们应该针对它做内容的地方。

一、使用与信任之间的缺口

MIT Technology Review的作者在2026年10月抛出了一个谜题：“人们真的很讨厌AI，那为什么还欲罢不能？”他写道：“世界各地，对AI的爱恨交织正是当下的氛围。”两天后，一家调查机构的数据为这种氛围补上了硬数字。

数据告诉我们的核心事实是：89%的美国成年人至少对使用AI有一项担忧，但仍有55%至少每周使用AI工具。在有至少一项担忧的人里，55%仍每周使用；在没有担忧的那11%里，这一比例为61%。对做规划而言，这意味着你不能把“担忧”解读为受众会回避AI中介的发现，也不能把“使用”解读为他们对AI所说的内容表示认可。

标题里用的词是“恨”，但数据——就像那篇文章的正文——说的是矛盾心理。另一家研究机构在2026年6月的调查发现，52%的美国成年人对AI在日常生活中日益增长的使用“担忧多于兴奋”，37%同样担忧与兴奋，9%更兴奋。大约四成美国人同时持有两种感受，这根本不像“恨”。

趋势线也值得再看一眼：担忧比例从2022年的38%跃升到2023年的52%，之后分别为51%、50%与52%。可见，自2023年以来，这种“又用又疑”的混合状态相当稳定。

二、数据告诉你的受众是什么样

担忧本身是具体的，而不是笼统的情绪。数据隐私与安全以63%居首；53%担心人类过度依赖AI；48%不信任AI公司；46%担心AI输出的可靠性或准确性。这些是出版商可以部分回应的担忧，因此它们比泛泛的情绪更重要。

还有一个被忽略的角度：很多人并不是主动去找AI答案，而是在他们已经在用的产品里“撞见”关于你品类的AI结论。正如那位作者指出的，人们不喜欢“其背后公司不知疲倦地把技术以尽可能多的方式推给我们”。他认为“推力”是这件事对营销最重要的部分——很大一部分受众，是在Facebook、搜索引擎或聊天工具里，被动遇到了关于你品牌的AI表述，而不是主动去问。

三、使用频率把受众分成阵营

更明显的分化，在于人们使用AI的频率。总体来看，35%的美国人认为AI对社会的影响非常或大体积极，39%认为大体或非常消极。但在每周用户中，52%认为积极、22%认为消极；在低于每周但至少每月使用的人中，25%积极、42%消极；低于每月者，10%对61%；从不使用者，6%对75%。

数据无法说明是使用让人更积极，还是乐观者本来就更可能采用。对营销者而言，哪个为真并不重要：你是在为起点完全不同的阵营写作——一个适合每周用户的页面，不会适合从未打开过聊天机器人的人。

需要提醒的是，这些数字衡量的是“对AI影响社会的看法”，而不是“是否信任AI给出的答案”，因此它们并不测量“对AI如何评价你品牌”的信任。应把它视为细分信号，而不是信任分数。值得特别关注的，是那22%每天多次使用AI工具的人——他们最可能被AI答案塑造购买决策，但现有的细分数据还没拆开他们的担忧结构。

四、如何用于你的SEO与内容策略

要避免的实际错误，是把“AI使用”当成“信任投票”。在AI品牌研究里，“考虑与信任”的缺口已经被反复讨论，这就是同一个缺口在消费者行为里的体现：人们大量考虑并使用AI，同时保留着不信任。笔者建议这样把它纳入工作。

在取平均之前，先按AI使用频率细分受众研究。在调查数据里，每周AI用户与非用户在“AI是否对社会产生积极影响”上相差46个百分点（52%对6%）。如果品牌追踪或客户调查把两者混在一起，你会把两个阵营读成一个温吞的受众。建议在下一次调查中加入使用频率问题，按它切分每个结果，并为每周用户与从不使用群体分别写落地页与广告信息——这两个群体问的不是同一个问题，一个页面无法同时回答。

回应真正摆在桌面上的担忧。隐私与安全以63%居首，其次是过度依赖53%、不信任AI公司48%、准确性疑虑46%。你无法靠内容日历修复对AI公司的不信任，但可以直接回应隐私与准确性担忧：为每个统计链接一手来源、注明作者、标注数据日期，并清楚说明你提供的任何AI功能会如何处理用户数据。这是数字营销里最便宜的信任信号——它给怀疑的读者提供了可以核查的具体内容。

说明你的产品不能做什么。如果有营销任何含AI的产品，建议测试一个说明其限制的落地页，与一个承诺一切的版本对比，衡量合格线索与销售对话，而不仅是点击率。在89%都带着担忧的受众中，更朴实的页面很可能胜出——但这只是一个待你验证的假设，而不是能直接指出的结果。

你的受众会继续使用AI，同时怀疑它。对多数成年人来说，这种混合状态自2023年以来一直稳定。赢家会让核查变得容易，并把这种怀疑写进营销简报，而不是假装它不存在。

五、按AI使用频率做细分，具体怎么做

前面提到要在取平均之前按AI使用频率切分受众，这里给一个可操作的框架。

首先，在每一次受众调研或客户调查中，固定加入一道使用频率题：每天多次、每天、每周、每月、从不。不要只问“是否使用AI”，因为“是否”会掩盖阵营差异——数据显示每周用户与从不使用者在“AI是否对社会积极”上相差46个百分点，混在一起只会得到一个温吞的错误结论。

其次，把每个业务问题的结果按频率拆开报告，而不是只看总体。例如“客户最关心的三个痛点”，每周用户和从不用户给出的答案可能完全不同，对应的落地页文案与广告信息也应不同。一个页面想同时回答两个起点迥异的群体，结果往往是两头都不讨好。

最后，为“每天多次使用”的那群人单独建内容。他们最可能被AI答案直接塑造购买决策，却也是现有细分数据最薄弱的一环。针对他们，重点不是“解释AI是什么”，而是“当AI已经给了结论，我如何用可核查的事实让人相信我”。

六、把“信任缺口”翻译成可执行的四件事

把抽象的发现落到执行，笔者建议品牌从四件具体的事做起。

第一，让每一个统计都可被核查。在89%的受众都带着担忧的环境里，最便宜的信任信号就是“给怀疑者可以核对的具体内容”。为每个关键数字链接一手来源、注明作者与数据日期；对你提供的任何AI功能，用单独一节说明它如何处理用户数据。这不是合规负担，而是转化杠杆——愿意停下来核查的人，恰恰是更可能转化的高质量线索。

第二，把作者与机构做成“实体”。AI在判断一条信息是否可信时，越来越看重来源的实体化程度。为你的专家内容配置作者页、资质说明与结构化信息，让AI能区分“某个匿名账号说的”和“一个有明确身份的专家团队说的”。这与Google长期强调的E-E-A-T逻辑一致，也是对抗“AI不信任你的官网”最直接的方式。

第三，建立AI答案的纠错机制。当AI错误引用了你的品牌或数据，把它当成任何声誉事件来处理：明确谁监测AI答案、谁修复来源内容、多快完成。标准做法是在数天内启动更正，而不是等季度复盘。来源错了，AI就会一直错下去。

第四，按品类区分信任策略。高客单价、高风险的品类（金融、医疗、B2B服务），受众的“又用又疑”会更尖锐，内容必须更强调证据、案例与能力边界；低客单价、低风险的品类，则可以更轻快地用创作者与用户证言来建立亲近感。用同一套内容覆盖两个极端，等于两头都不讨好。

这四件事的共同点，是把“信任”从一句口号，变成可以被AI读取、被用户核查、被团队维护的具体资产。

七、一个常被忽略的点：AI答案本身也在制造信任缺口

值得警惕的是，AI答案的“自信语气”本身就在放大这道缺口。当AI用确定无疑的口吻给出一条关于你品牌的错误信息，受众未必会去核实——他们更可能直接带着这个错误印象离开。也就是说，AI既是发现入口，也可能成为错误信息的放大器。

这意味着品牌的信任工作不能只发生在自己的页面上，还要延伸到“AI在别人那里怎么替你说话”。定期用真实查询去问主流AI工具“你们这个品类、这家公司怎么样”，看它返回的事实是否准确、引用的来源是否是你认可的，应当成为常态动作。发现偏差就修复来源、补充权威信息，而不是等负面认知成型后再补救。

八、把“可核查”写进内容团队的选题标准

要把“信任缺口”真正接住，最省力的办法是把“可核查”变成选题时的硬标准，而不是发布后的补救。

建议在每篇内容的发布清单里固定加入四问：关键数字有没有链回一手来源？作者身份与资质有没有明确标注？数据有没有写明日期与口径？如果内容里提到了任何AI功能，有没有单独说明它如何处理用户数据？四问有一项答不上来，就先不打“可信”的标签发布。

这听起来像增加流程，实际是降本。当受众带着89%的担忧来到你的页面，一个能当场核查的细节，比十句“我们值得信赖”都管用；而一旦信任建立，后续转化的成本会明显更低。把怀疑写进简报、把核查写进标准，是这道信任缺口里，品牌自己能控制的那一半。

常见问题

“使用”和“信任”为什么不能画等号？

因为两者测量的是不同东西。使用是行为（是否打开工具），信任是态度（是否认可它说的话）。数据里，89%有担忧的人中仍有55%每周使用——说明“在用”不等于“信它说的”。把使用量当成信任投票，会让你误判受众对AI结论的接受度。

我该怎么按AI使用频率做内容细分？

在受众调研里加一道“使用频率”题（每天／每周／每月／从不），然后按它切分每个结果，而不是取总体平均。为每周用户和从不使用群体分别设计落地页与广告信息，因为两者问的问题不同，一套内容覆盖不了两个起点。

受众最具体的担忧是什么，内容能回应哪些？

最具体的是：数据隐私与安全（63%）、过度依赖AI（53%）、不信任AI公司（48%）、输出可靠性与准确性（46%）。其中隐私与准确性是内容能直接回应的——为每个统计链一手来源、注明作者与日期、说明AI功能如何处理用户数据，都是低成本的信任信号。

说明产品“不能做什么”真的有用吗？

值得用A/B测试验证。在带着普遍担忧的受众中，一个诚实说明限制的页面，可能比承诺一切的页面带来更高质量的线索。但它是否成立，要靠你自己的合格线索与销售对话数据来确认，而不是凭直觉。

这道信任缺口对做B2B的企业意味着什么？

B2B决策链更长、风险更高，买方的“又用又疑”会更明显：会用AI做初步调研，但不会仅凭AI结论下单。内容策略上，更要提供可核查的来源、清晰的能力边界与真实案例，让AI在引用你时引用的是经得起核验的事实，而不是营销话术。

关于本文

受众“又用又疑”的状态，恰恰说明了一件事：在AI搜索里，品牌能控制的不是AI说不说你，而是AI说的是不是经得起核查的事实。重庆传粉科技的GEO内容策略，底层逻辑与此完全一致——我们帮企业搭建可持续维护的企业知识图谱与内容底座，让每一个被AI引用的陈述都链回一手来源、标注时间与负责人；同时坚持E-E-A-T式的事实呈现，把“可核查”做成内容的最低标准而非加分项。我们不靠堆量发稿去博提及率，而是让品牌在AI答案里以“可信、可验证”的姿态出现。对未达标的信源提供全额退款，同赛道仅接2至3家，避免同批关键词互相稀释。把怀疑写进策略，而不是假装它不存在，是传粉做内容的一贯原则。

数据来源与边界声明

本文为基于海外公开调查与报道的独立分析与推演，非传粉科技原创观点；文中数据与引述均来自以下出处，引用仅供说明，不代表原出处对本文推论负责：

1. YouGov（Rishad Dsouza）《美国人担心使用AI，但这没有阻止他们使用》——89%至少一项担忧、55%每周使用、担忧具体分布（隐私63%／过度依赖53%／不信任公司48%／准确性46%）、按使用频率的态度分化（每周用户52%积极等）。

2. MIT Technology Review（Will Douglas Heaven，2026年10月5日）《人们真的很讨厌AI，那为什么还欲罢不能》——“爱恨交织”氛围、对“推力”的观察。

3. Pew Research Center（2026年6月22日至28日调查）——52%担忧多于兴奋、37%同样、9%更兴奋，及2022年以来担忧比例趋势（38%→52%→51%→50%→52%）。

以上为原出处截至2026年中的口径；本文据此所做的行业判断与对“GEO内容策略”的外推，均为笔者分析，不代表原作者的立场。