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绿雪智能科技发布2026毕业旅行运动鞋品牌AI心智指数报告

时间:2026-06-20 16:20
《2026毕业旅行运动鞋品牌AI心智指数报告》显示,新百伦综合得分第一,耐克提及率最高,阿迪达斯位列第三。李宁、安踏进入前五,萨洛蒙等户外品牌上榜。AI推荐逻辑综合品牌知名度、舒适度、学生预算及场景适配性,品牌竞争正从搜索排名转向AI心智。

高考结束,毕业旅行安排上了吗?

过去,年轻人规划这趟“人生第一次自主旅行”时,总会先打开电商App、刷一通社交平台、翻翻朋友的推荐,再跑到线下实体店里试穿。现在呢?越来越多的人选择直接向AI提问:

“毕业旅行穿什么运动鞋比较舒服?”
“学生党适合买什么运动鞋?”
“去重庆、成都、西安、云南旅行,穿什么鞋比较合适?”
“长时间走路不累的运动鞋品牌有哪些?”
“准大学生暑假旅行买什么鞋不容易出错?”

这些提问背后,隐藏着一个重要趋势:AI正迅速成为年轻一代消费决策的新入口。品牌间的竞争,也开始从传统的搜索排名、电商货架、达人内容,悄悄延伸到AI回答的生成过程中。

如今,一个运动鞋品牌是否能被AI“记住”,是否会进入它的“推荐名单”,能不能在“毕业旅行、长时间步行、学生党、舒适耐走、城市漫游、户外轻徒步”这些具体场景中被精准提及和解释,正在成为衡量品牌数字心智的全新维度。

这份报告来自绿雪智能科技的“AI心智指数”研究项目。围绕“2026毕业旅行运动鞋”这个细分场景,研究团队选取了6个主流AI平台,进行了3600次独立提问采集,旨在观察不同运动鞋品牌在AI回答中的提及率、推荐率与综合表现,最终形成《2026毕业旅行运动鞋品牌AI心智指数报告》。

本次覆盖的AI平台包括:豆包、DeepSeek、通义千问、Kimi、文心一言、腾讯元宝。

需要提前说明的是,这不是一份消费推荐榜单,也不是产品、销量或品牌价值的排名。它的核心目的是回答一个问题:当AI被问到“毕业旅行运动鞋”相关问题时,哪些品牌更容易被它想起、被它推荐,并被放进具体出行场景中作出解释?

本次采集共计3600次独立提问,单个平台600次。由于系统在识别有效样本、剔除无效回答和统计口径处理过程中会有数据损耗,最终有效采集样本低于3600次。报告中的提及率、推荐率和综合得分,均基于有效采集结果计算得出。


《2026毕业旅行运动鞋品牌AI心智指数报告》--绿雪智能科技

一、核心发现

从本次观察来看,在“毕业旅行运动鞋”场景里,AI的推荐逻辑并不简单等同于“谁名气大就推荐谁”。它是一个综合“品牌知名度”、“舒适耐走程度”、“学生党预算”、“旅行场景适配性”、“城市步行需求”、“轻户外属性”以及“校园生活延展性”等多个因素后的复合判断结果。

从综合得分看:新百伦位列第一,耐克、阿迪达斯分列第二、第三。李宁、安踏进入前五,这表明国产运动品牌在AI的回答中已经站稳了脚跟。而萨洛蒙、亚瑟士、Hoka One One、迈乐等品牌的入榜,则意味着AI对“毕业旅行运动鞋”的理解,已经不再局限于传统运动鞋或潮流鞋,而是明确地将“户外、徒步、缓震、长时间步行”等功能性维度纳入了考量。

用一句话来概括这份榜单:

  • 新百伦是AI在“毕业旅行”场景下最容易综合推荐的品牌;
  • 耐克是AI最容易“想起”的运动鞋品牌;
  • 李宁、安踏代表着国产品牌在学生旅行场景中稳固的心智地位;
  • 萨洛蒙、亚瑟士、Hoka One One则标志着AI已经识别出“舒适步行”和“轻户外旅行”的新趋势。

这背后暗示着,毕业旅行买双运动鞋,早已不是单纯的鞋类消费问题。它背后是一个年轻人从校园走向城市、山海,走向独立生活的场景化消费决策。

二、2026 毕业旅行运动鞋品牌 AI 心智指数 TOP9

根据综合指数,新百伦以81.59分位列第一。它的提及率高达88.26%,推荐率也达到了78.00%。这意味着在回答毕业旅行运动鞋相关问题时,AI不仅容易想到新百伦,而且更倾向于把它作为具体建议直接输出。

耐克综合得分78.59,位列第二,但它的提及率高达91.36%,是所有品牌中最高的。这清晰地表明,耐克是AI在进行基础品牌认知时,识别度最高的运动鞋品牌,堪称AI意识里的“记忆之王”。

阿迪达斯综合得分74.20,位列第三,提及率也达到了89.42%,同样具备极强的AI识别度。不过相较于新百伦和耐克,阿迪达斯的推荐率为66.00%,说明在“毕业旅行、长时间步行、学生党出行”这种具体场景中,它转化为“推荐选项”的能力略逊一筹。

李宁和安踏分列第四和第五,这是一个值得注意的信号。它证明国产运动品牌已经稳定地存在于AI关于学生旅行、校园运动、平价实用、国货运动鞋等问题的回答框架里。特别是李宁,推荐率达到63.94%,甚至略高于其提及率(未公布),说明AI在某些回答中会主动将其放入“建议”语境,而不仅仅是“提到”它。

萨洛蒙、亚瑟士、Hoka One One、迈乐的上榜最值得玩味。这些品牌并非传统意义上的大众运动鞋巨头,但在AI回答中,它们与“徒步、户外、缓震、长时间走路、旅行舒适度”等场景高度绑定。这揭示出一个关键变化:AI对毕业旅行需求的理解,正在向功能化、专业化和场景化迁移。

三、AI 最容易想起谁?

“提及率”反映的是品牌在AI回答中被提到的频率,你可以把它理解成AI对品牌的“记忆入口”。

本次观察的提及率TOP5如下:

  • 耐克
  • 阿迪达斯
  • 新百伦
  • 李宁
  • 萨洛蒙

耐克高居提及率榜首,说明在AI的所有知识库中,只要涉及运动鞋、旅行穿搭、学生党运动鞋、舒适鞋款等概念时,耐克总是最容易被优先识别并纳入候选集合的品牌。

但这并不等于“耐克最适合毕业旅行”,也不代表消费者购买偏好,它只说明在本次测试的问题集和AI平台范围内,耐克拥有无与伦比的基础品牌识别度。

阿迪达斯和新百伦的提及率也都接近90%,这表明它们同样是AI运动鞋知识结构的核心支柱。三者共同构成了AI回答中的第一梯队品牌心智。

李宁和萨洛蒙能挤入提及率前五,说明AI对“毕业旅行运动鞋”的认知绝非单一的“国际运动品牌逻辑”。一方面,李宁是中国品牌和学生党性价比&心智的代表;另一方面,萨洛蒙则是“户外、徒步和轻旅行”场景心智的标志。

这意味着,AI在回答“毕业旅行运动鞋”问题时,已经构建了一个复合的品牌认知结构:国际运动品牌负责基础识别度,国产运动品牌负责学生和性价比场景,户外专业品牌负责旅行和步行功能场景。

四、AI 最容易推荐谁?

与“提及率”不同,“推荐率”衡量的不是品牌被“提到”的频率,而是它在AI回答中被明确建议、推荐或作为解决方案出现的比例。相比于提及率,推荐率更接近AI回答中隐含的“行动建议”。

本次观察的推荐率TOP5是:

  • 新百伦
  • 耐克
  • 阿迪达斯
  • 李宁
  • 安踏

新百伦以78.00%的推荐率高居榜首。这说明在“毕业旅行运动鞋”这个具体场景里,新百伦不仅容易被AI想起,而且更容易被直接纳入“建议答案”。

这种优势很可能源于它在AI语境中形成的几个稳定标签:舒适、复古、百搭、城市步行、日常通勤、适合长时间穿着、学生和年轻人接受度高。

在毕业旅行这个场景中,用户关心的不只是运动性能,更包括:这双鞋能不能长时间走路?拍照时是否百搭?是否适合在城市里闲逛?能否无缝融入日常校园穿搭?新百伦恰好处于“运动鞋”和“生活方式鞋”之间的模糊地带,因此更容易被AI放入毕业旅行推荐语境中进行解释。

耐克和阿迪达斯虽然推荐率依然很高,但它们的推荐逻辑更多基于“综合运动品牌”、“经典鞋款”、“潮流穿搭”和“年轻人认知度”。相比之下,新百伦在“舒适步行”和“旅行百搭”这两个具体维度上,更容易被AI解释得很清楚。

李宁和安踏进入推荐率前五,表明国产品牌在AI推荐中的位置并不弱。当面对学生党、预算有限、希望兼顾运动和日常穿搭的用户时,AI倾向于将国产运动品牌作为可选的方案。

这对国产运动品牌是一个重要信号:在AI时代,你未必需要在所有维度上都超越国际巨头,但只要能在一两个具体场景里(比如“学生党、国货、性价比、舒适、运动、校园生活”)建立清晰的标签,就能获得稳定的推荐机会。

五、从“被想起”到“被推荐”:品牌 AI 心智不只是知名度

如果只看提及率,耐克、阿迪达斯、新百伦几乎处在第一梯队,且耐克最高。但如果把目光转向综合得分和推荐率,新百伦反而排第一。这隐含着一条核心规律:在AI的回答世界里,品牌心智的竞争绝非“知名度”的简单比拼。

一个品牌被AI频繁提到,说明它辨识度高;但一个品牌被AI高频推荐,则说明它与具体问题、具体场景、行动建议之间的连接更紧密。

在“毕业旅行运动鞋”这个具体场景里,AI最关心的是:

  • 这鞋适合长时间走路吗?
  • 它舒适耐穿吗?
  • 符合学生党的预算吗?
  • 方便搭配衣服吗?
  • 适合城市旅行和轻户外吗?
  • 能从旅行场景无缝延展到大学校园生活吗?
  • 它身上是否有足够明确的标签,能让AI轻易地向用户解释“为什么推荐它”?

因此,AI推荐并非品牌声量的简单镜像,更像一个“场景匹配”的过程。耐克和阿迪达斯拥有极强的基础品牌心智,但因为它们的品牌含义过于宽泛——既可以代表篮球、跑步、潮流、训练,也能代表时尚穿搭——在回答“毕业旅行运动鞋”这种更具体的问题时,AI的推荐会显得更分散,需要权衡的因素更多。

新百伦的优势在于,它的AI标签非常集中和清晰:舒适、复古、百搭、日常、步行、年轻人。这套标签组合与“毕业旅行”这个场景天然贴合。

李宁和安踏的优势则在于,它们更容易与“国货、学生党、性价比、日常运动、校园生活”形成强关联。

而萨洛蒙、亚瑟士、Hoka One One、迈乐的核心优势是,它们被AI理解为“专业功能型选择”:适合长时间步行、户外路线、轻徒步、有缓震需求和对脚感要求更高的那群人。

六、AI 眼中的毕业旅行运动鞋品牌图谱

本次上榜品牌可以被清晰地归纳为四种“AI毕业旅行运动鞋心智”类型:

  1. 综合运动品牌心智:耐克、阿迪达斯。代表基础识别度和大众认知。
  2. 生活方式 & 舒适步行心智:新百伦。代表场景匹配和推荐转化。
  3. 国产学生心智:李宁、安踏。代表性价比和校园场景。
  4. 专业功能心智:萨洛蒙、亚瑟士、Hoka One One、迈乐。代表户外、缓震、徒步等专业功能。

这个图谱说明,AI对“毕业旅行运动鞋”的认知,并非一张简单的“运动品牌排名表”,而是根据不同出行场景展开的:

  • 城市旅行需要百搭和舒适。
  • 长时间步行需要缓震和支撑。
  • 学生预算需要高性价比。
  • 拍照打卡需要穿搭适配。
  • 轻户外路线需要防滑、稳定和耐走。
  • 而考虑到进入大学生活后,这双鞋还需要能当作校园通勤和日常运动鞋继续使用。

所以,毕业旅行运动鞋这个品类,本质上连接了高考后的放松旅行、大学前的自我准备、大学生活的日常延展这三个连续场景。这也是为什么它非常适合作为“高考后消费观察”的切入点——它不像高价数码产品那样容易引发攀比,也不像志愿填报服务那样敏感,运动鞋是一个更轻、更日常、也更积极的消费入口,承载着青春、运动、旅行、健康和独立生活的多重表达。

七、为什么“毕业旅行运动鞋”适合观察 AI 心智?

毕业旅行运动鞋,看似是一个非常细小的品类,但它恰恰能反映出生成式AI时代品牌竞争正在发生的巨变。

在传统搜索环境下,用户可能会输入“运动鞋品牌排行榜”、“适合走路的鞋”、“学生党运动鞋推荐”、“毕业旅行穿搭”这类关键词。而在AI问答环境下,用户的问题会变得具体得多:

  • “高考后毕业旅行去西安,穿什么运动鞋比较合适?”
  • “暑假去云南旅行,学生党买哪种鞋耐走?”
  • “女生毕业旅行想要舒服又好看的运动鞋,有哪些品牌?”
  • “预算不高,想买一双大学也能穿的运动鞋,怎么选?”
  • “去重庆旅行爬坡很多,穿什么鞋不累?”

这些问题不再是简单的“关键词检索”,而是“场景判断 + 预算判断 + 人群判断 + 功能判断 + 品牌解释”的综合任务。AI在回答时,不仅仅是在罗列品牌,而是默默地完成了一次“消费决策辅助”:它会判断问的人是谁(学生)、会理解TA要去哪里(城市/山地/海边)、会推测使用场景(长时间步行/骑行/拍照)、会平衡价格、舒适度、外观和功能之间的权重、会选择更容易向用户解释的品牌,最后把它放到具体建议中。

因此,品牌在AI时代需要面对的挑战不再是“用户搜不搜我”,而是“AI在真实的、生活化的问题里,会不会想起我,并愿意推荐我”。

八、对运动鞋品牌的启示

这份报告对运动鞋品牌来说,至少有四点值得认真思考。

第一,品牌需要从“知名度”走向“场景解释力”

耐克、阿迪达斯的强提及率告诉我们,大品牌的基础认知优势依然稳固。但新百伦凭借综合得分第一告诉我们,在具体场景中,AI更偏爱那些能被“解释清楚”的品牌。

在“毕业旅行运动鞋”这个场景里,品牌不能只告诉AI自己是“运动品牌”,还需要让AI理解:

  • 你适合走什么路线?
  • 你适合什么样的脚感需求?
  • 你适合什么价位的预算?
  • 你最适合哪类人群?
  • 你适合城市旅行还是户外徒步?
  • 你适合拍照穿搭还是长时间暴走?
  • 你能从旅行场景自然延展到大学校园生活吗?

品牌标签越具体越清晰,AI越容易在合适的时候推荐你。

第二,国产品牌有机会在学生场景中建立 AI 优势

李宁和安踏进入前五,证明国产运动品牌已经被AI列为“毕业旅行运动鞋”的重要选项。对国产品牌来说,未来的机会不是争夺“国货”这个标签本身,而是要进一步细化场景。比如:准大学生第一双运动鞋、毕业旅行耐走鞋、学生党平价运动鞋、校园通勤运动鞋、暑期旅行运动鞋、国货舒适跑鞋、城市漫游运动鞋。这些场景越明确,越容易被AI识别并作为推荐理由。

第三,户外和缓震品牌正在获得新的 AI 入口

萨洛蒙、亚瑟士、Hoka One One、迈乐的上榜,说明AI已经把“毕业旅行”理解成一个包含大量步行、爬坡、逛景区、城市漫游和轻户外路线的场景。这对户外、徒步、跑鞋和缓震品牌是一个全新的机会。过去,这些品牌可能主要出现在跑者、徒步爱好者或户外圈层里,但在AI的回答范式中,它们有机会进入更大众的旅行场景。当用户问“旅行穿什么鞋不累”时,AI可能不再只想到传统运动品牌,而是会自然地提到缓震跑鞋、徒步鞋和越野鞋。这意味着功能型品牌可以通过场景内容建设,有效扩大自己在AI回答中的出现范围。

第四,品牌内容要同时写给人和 AI 看

在AI时代,品牌的官网、产品页、媒体通稿、评测内容、百科信息、社交内容和用户评论,都可能成为AI理解一个品牌的“原始材料”。品牌不能只写空洞的口号,也不能只堆叠产品参数。更有效的内容应该围绕:什么人适合?什么场景适合?和哪些竞品相比有什么差异?适合长时间走路还是短途穿搭?适合城市旅行还是户外徒步?适合高中毕业生、准大学生还是上班族?AI更容易理解具体、稳定、可解释的内容。

对于运动鞋品牌来说,未来的内容建设不只是SEO(搜索引擎优化),也不只是社交种草,而是GEO(生成式引擎优化)。品牌需要让AI在回答用户提出的真实生活问题时,能够正确理解自己、稳定提及自己,并在合适的场景中合理地向用户推荐自己。

九、从搜索排名到 AI 心智:品牌竞争正在进入新阶段

过去,品牌在互联网上争夺的是:搜索结果第一页、广告位、电商货架排序、达人推荐、社交平台声量。现在,一个关键变化正在发生:越来越多的用户会直接向AI提出完整的问题,并期待它给出一个整理好的答案。

这意味着用户不一定先看到十个搜索结果、自己再点击比较,而是可能直接看到AI整理后的几个品牌建议。在这种环境下,品牌竞争正在发生三个根本性的变化:

  1. 入口变化。品牌不只出现在搜索结果里,更要出现在AI的回答里。
  2. 问题变化。用户不再只输入“运动鞋品牌”,而是输入“毕业旅行穿什么鞋舒服”、“学生党买什么运动鞋不踩雷”、“去山城旅游穿什么鞋不累”。
  3. 评价变化。品牌不只要有知名度,更要有场景适配度、解释清晰度和推荐可信度。

这正是“AI心智指数”希望观察和量化的方向。它关注的不是传统意义上的销量,也不是用户的主观投票,而是品牌在AI回答中的可见度、推荐度和解释度。换句话说,它观察的是:AI是否知道你?AI是否想得起你?AI是否愿意推荐你?AI是否能说清楚为什么推荐你?AI是否会把你放到正确的消费场景中去?

十、研究方法说明

本报告基于“AI心智指数”采集与分析框架完成。本次观察围绕“2026毕业旅行运动鞋”相关问题展开,覆盖6个主流AI平台:豆包、DeepSeek、通义千问、Kimi、文心一言、腾讯元宝

每个平台进行600次独立提问采集,共3600次。问题围绕以下场景展开:高考后毕业旅行、学生党运动鞋、长时间步行、城市旅行、轻户外、准大学生开学前出行、女生/男生旅行运动鞋、平价运动鞋、国货运动鞋等。

由于AI回答本身存在无效回答、拒答、泛化回答、无品牌回答、重复表达和识别口径差异,本报告在统计过程中对样本进行了有效筛选,因此最终有效采集样本低于3600次。

本报告主要统计三类指标:

  • 提及率:品牌在AI回答中被“提到”的比例,用于观察品牌是否容易被AI“想起”。
  • 推荐率:品牌在AI回答中被“明确推荐”、“建议”或作为“解决方案”出现的比例,用于观察品牌是否容易被AI“推荐”。
  • 综合得分:综合品牌在不同平台、不同问题和不同指标中的表现,用于观察品牌整体AI心智强度。

需要说明的是,提及率和推荐率基于系统识别口径计算。提及强调品牌在回答中间出现,推荐强调品牌被当作建议、方案或可选项输出。两者共同构成品牌AI心智观察,但不等同于传统的销售漏斗。

十一、报告结论

2026毕业旅行运动鞋品牌AI心智指数显示,生成式AI正在以一种全新的方式理解年轻人的消费,也正在重新构建运动鞋品牌被看见、被解释和被推荐的路径。

新百伦位居综合指数第一,证明了它在毕业旅行场景中强大的AI推荐适配性。它的优势不仅来自品牌知名度,更来自“舒适、百搭、城市步行、日常穿着”这些标签与毕业旅行需求的高度匹配。

耐克位列提及率第一,证明了它在AI运动鞋认知体系中的牢固基础心智。阿迪达斯同样保持了较高的提及率和综合得分,说明国际运动品牌仍然是AI回答的核心品牌集合。

李宁、安踏进入前五,证明了国产品牌已经稳固地嵌入了AI对学生党、准大学生、平价实用和校园运动场景的回答框架中。

萨洛蒙、亚瑟士、Hoka One One、迈乐的上榜,则证明了AI对毕业旅行运动鞋的理解正在向更具体的功能场景延伸:长时间步行、缓震、支撑、轻户外、城市漫游和旅行舒适度,正在成为重要的推荐理由。

总体而言,AI眼中的毕业旅行运动鞋,已经不是一个单纯的鞋类商品,而是一个连接着“青春出发”、“旅行体验”、“学生预算”、“舒适步行”、“国货消费”和“户外生活方式”的综合场景。未来,品牌竞争将不只存在于消费者的心智中,也会存在于AI的心智里。一个品牌能否被AI正确地理解、稳定地提及、合理地推荐,正在成为数字时代品牌建设的一个全新课题。

免责声明

本报告为AI生成式回答中的品牌心智观察,仅反映在本次采集周期、指定问题集、指定AI平台和有效样本口径下的回答表现,不代表消费者真实购买偏好、品牌经营表现、市场份额、产品质量评价或品牌商业价值。本报告不构成消费推荐、质量认证、投资建议或商业背书。报告中涉及的品牌名称仅用于数据观察与研究分析,相关商标和品牌权益归其权利人所有。

来源:https://www.ithome.com/0/965/881.htm
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