品牌真實性調查：四成美國消費者會因最愛品牌重度用 AI 降低信任

品牌真實性的扣分數據：重度用 AI 的信任代價一年翻倍

品牌真實性的扣分正在變大。Fractl 2026 年第二季針對美國消費者的調查顯示，40% 受訪者表示，最喜歡的品牌重度使用 AI 會讓他們降低信任，2025 年同一題是 20%。

一年之內，比例翻了一倍。先看清楚題目問什麼。Fractl 問的是「最喜歡的品牌」重度使用 AI 時，信任會不會下降。

受訪者想的是自己本來就喜歡的品牌。換句話說，扣分發生在忠誠客群身上。這比拉新失敗更傷，因為那些人本來就會買。

替品牌做受眾與媒體情報分析的 Ringer Sciences，在 2026 年 8 月 10 日的週報裡，把 Fractl 的數字和另外兩組調查放在一起。DoubleVerify 2026 年的全球調查發現，42% 消費者表示，低品質的 AI 廣告會讓他們對品牌印象變差。

Gartner 2026 年的預測更直接。到 2027 年，50% 的網紅預算會轉向真實性工作，對象包括內容與創作者。

Ringer Sciences 把這股反彈取名為「Slop Tax」，意思是消費者對粗製 AI 內容默默扣的分。這是 Ringer Sciences 自己取的標籤。標籤可以不用，底下的現象倒是有多份調查撐著。

新浪網科技頻道「新浪科技」2026 年 6 月 17 日的報導，引用了 WordPress VIP 的調查。WordPress VIP 是 Automattic 旗下的企業級發布平台。調查在 2026 年 4 月進行，回收 2000 份問卷，其中 1200 位是美國一般成年人。

WordPress VIP 的結果有兩個數字。60% 的美國消費者說，品牌在行銷裡用「人工智能」會讓人反感。86% 的消費者說無法完全信任 AI 生成的內容，還是會回頭查原始來源。

五組數字的方向一致。可是另一份大型調查給了相反的訊號：消費者其實很信任 AI。

消費者信任 AI 的答案，卻不信任 AI 替品牌說話

波士頓顧問公司（BCG）2026 年的報告指出，60% 消費者信任 AI 生成的結果。WordPress VIP 同年的調查卻有 86% 消費者無法完全信任 AI 生成內容。兩組數字問的對象不同。

兩組數字都出自 2026 年，乍看互相打架。把題目攤開來看，矛盾就解開了。

BCG 這份報告叫《The Future of Influence and Brand Discovery》，研究的是購物旅程。13% 以研究為主導的消費者，購買前會先問生成式 AI 工具。BCG 說這個比例已經接近傳統電視廣告。

在用過生成式 AI 工具的消費者裡，85% 把 AI 排進前五大最有影響力的接觸點。BCG 整理的信任理由有三個：清楚、客觀、個人化。

WordPress VIP 問的是另一件事。它問的是品牌用 AI 做出來、推到消費者面前的內容。

具體來說，消費者把 AI 當成自己的助理。助理替他比價、整理規格、回答問題。這時 AI 站在消費者這一邊。

品牌用 AI 寫貼文、做廣告時，AI 換到了品牌那一邊。消費者知道那段話是在說服他，信任就打了折。

BCG 也提醒，社群仍是品牌被發現的主要場域。97% 網路使用者每月至少活躍於一個社群平台。在 22% 以研究為主導的消費旅程裡，社群是蒐集資訊的管道。

所以品牌同時面對兩個場域。在 AI 的答案裡，品牌要提供清楚、可查證的資訊。在社群與廣告裡，消費者要看到人。

那麼「看得到人」到底值多少分？一份學術期刊給了量化的答案。

危機聲明標示真人來源，聲譽評分高過 AI

學術期刊 Corporate Reputation Review 2026 年 2 月刊出的實驗發現，危機回應標示為人類來源時，組織聲譽平均 4.53 分。標示為 AI 來源時，平均只有 3.90 分。

研究由 Erika Schneider、Joon Soo Lim 等六位作者發表。論文標題是〈Artificial Intelligence in Crisis Communication〉，實驗控制的變因是危機回應的來源標示。摘要的結論寫得很直接：

crisis responses with human sources, compared to those with AI disclosure, led to greater perceptions of organizational reputation

我們把兩個平均數換算一下，人類來源比 AI 來源高出約 16%。回應內容相同，差別只在標示的來源。不過論文也指出效果量小，實驗用的是虛構公司的危機情境。

以可口可樂為例。品牌與廣告代理商 Starfish 記錄了這個案例：可口可樂在 2025 年底推出 AI 重製版的「Holidays Are Coming」廣告。觀眾幾天內就給它貼上「沒有靈魂」的標籤。

Starfish 認為，這支廣告失敗的原因，在於把深受喜愛的情感資產交給自動化時，底下沒有一個具體、可延續的創意可以重現。

Starfish 也引用了 IAB 的數字。82% 的廣告主管相信 Gen Z 對 AI 廣告感覺良好。實際上只有 45% 的 Gen Z 這麼想，兩邊差了 37 個百分點。

這段落差說明行銷人對 AI 內容的自我感覺，比觀眾樂觀太多。

國外的數字已經夠多了。台灣品牌要從哪裡開始？

台灣品牌守住品牌真實性的三個位置

依照前面的國外數據，我們建議台灣品牌先守三個位置：聲明署名、AI 標示規則、事實查核。

一、對外聲明由真人署名

Corporate Reputation Review 的實驗顯示，來源標示與聲譽評分有小幅差異。實際做法是在危機手冊加一條規則。AI 可以起草，對外發布一律掛具名的人，例如執行長或發言人。

客服回覆、FAQ 這類日常內容，可以另外訂標準。品牌立場、道歉、政策說明，就留給真人。

二、寫下 AI 使用的標示規則

Ringer Sciences 在週報的結論段寫了一句話：

Provenance is the new brand safety.

翻成白話，就是內容的出處要講得清楚。做法是寫一份內部規則，列出哪些內容會標示 AI 協作，在哪個頻道標示。WordPress VIP 的調查裡，86% 消費者會回頭查原始來源。我們認為，被查到之後才補說明，比事先講清楚更難收拾。

三、事實查核擺在發布前

以 BCG 的發現為例，AI 的答案靠清楚與客觀取得信任。品牌官網上的規格、價格、FAQ 與服務說明，就是 AI 回答時引用的材料。這些資料錯一筆，錯誤會被 AI 原封不動帶給消費者。

反過來說，AI 幫品牌寫的內容也一樣會出錯。查核的關卡要放在發布之前，由熟悉品牌事實的人負責。

銷波快觀點：有圖也沒真相，信任要靠人補回來

以前大家說「沒圖沒真相」。現在 AI 影像能做出會動、會說話的人，有圖也不等於有真相。我們的看法是，照片和影片已經失去證明力。品牌真實性只能更主動去建立，不能再等消費者自己相信。

第二個風險更安靜。我們看過 AI 替一個食品品牌寫活動內容，寫出了手作工作坊、開放日、料理教室 3 種活動。這些活動品牌一次都沒辦過。AI 不知道你沒有的東西，它只會從產業模板補上預設值。所以 AI 生成的品牌內容，每一則都要過事實查核。

第三點跟邊界有關。我們做 AI 行銷內容時，刻意只談行銷，不碰個人生產力或生活類應用。說清楚「不做什麼」，受眾反而知道這裡的每一則都跟工作有關。信任有一部分是靠排除建立的。

以跨境品牌為例，經驗也能借來看。國外品牌進新市場，最大的障礙常常不在產品品質，在於當地人還不信任你。找當地網紅發聲，就是借一個真實的人去縮短距離。AI 內容碰到的是同一道題：消費者要先看到人。

回頭看前面那些數字。很多品牌卡在「要不要用 AI」，我們覺得這題問錯了。換成「這段話由誰負責」，答案就清楚很多。有時候解不開，是因為問錯了問題。

結論：AI 可以起草，對外說話的要是真人

Fractl 的數字一年從 20% 變成 40%。Corporate Reputation Review 的實驗裡，同一則危機回應標示為人類來源時，聲譽分數是 4.53，標示為 AI 時是 3.90，論文指出差異幅度小。兩份資料指向同一件事：消費者在意的是誰在說話。

你今天就能做的一件事，是把最近 10 則對外內容拉出來看。哪幾則是品牌立場？哪幾則有具名的人負責？兩欄對不起來的地方，就是品牌真實性的缺口。

資料來源

• Ringer Weekly：AI content trust backlash（2026-08-10）ringersciences.com
• BCG：The Future of Influence and Brand Discoverybcg.com
• Artificial Intelligence in Crisis Communication（Corporate Reputation Review）link.springer.com
• 新浪科技：WordPress VIP 消費者調查報導（2026-06-17）finance.sina.com.cn
• Starfish：AI Content Authenticity Backlash Explainedstarfishco.com