2027年的品牌规划正在制药营销人员中全面展开。随着AI越来越多地吸引临床医生的参与，它也带来了一个新的预算考量：构建答案份额（SOA）。

SOA对传统的绩效衡量模式提出了挑战——该模式通常以声量份额和全渠道覆盖为目标。然而，当81%的美国医生报告在临床实践中使用AI工具时，营销人员必须超越“被看见”，进而追求“被引用”。

PharmaForceIQ首席运营官Stephen Onikoro在接受采访时表示，制药营销人员不能仅凭曝光量就将预算投入AI广告投放，并期望实现有效互动。相反，他们需要基于数据做决策：了解医疗保健提供者（HCP）出现在哪些平台，以及什么驱动了他们的互动。

HCP正在改变寻求答案的场所

临床医生也是消费者，他们在日常生活中使用ChatGPT或Claude等大型语言模型（LLM）。因此，他们在临床问题上依赖LLM也就不足为奇了。

数据支持了这一趋势。NBC News报道称，仅在2026年4月，65%的美国医生在近2700万次临床接触中使用了OpenEvidence。此外，一项全球调查显示，54%的医疗保健专业人员使用生成式AI获取科学信息，38%的人认为AI对其工作至关重要或非常重要，这使得AI作为临床信息来源的地位超过了销售代表。

作为回应，制药营销人员开始调整策略，目前大部分变化集中在答案引擎优化上。

“问题一直是：我们需要做哪些调整才能嵌入这些AI引擎的自然流量？我们如何调整网站以更适合AI爬虫？他们在这方面取得了很大进展，”Onikoro说。“但从付费媒体角度看，2027年将是重要的一年。大多数制药营销团队将把相当一部分预算分配给某种AI广告活动。”

AI平台深知这一点，正在大力推销基于曝光量的广告库存。但这种库存成本高昂——当投资决策缺乏受众数据背景时，风险也很大。

问题在于：许多制药营销人员缺乏针对AI平台的受众数据，尤其是随着HCP行为和LLM互动变化而需要持续更新的洞察。

“虽然每个平台都可能宣传其惊人的触达范围，但只有当你的客户在那里时，这种触达才有意义，”Onikoro指出。“如果你在某个平台上过度投资，而你的医生并不在那里，那么你的投资回报率将非常低。这使得决策背后的数据变得至关重要。”

用数据指导AI投入

在分配预算之前，营销人员需要可靠的数据来了解HCP的活动情况，以及在哪里能获得最佳投资回报。

亲和力数据可以提供第一层信息。营销人员长期以来一直用它来指导广告支出，现在它可以扩展到AI平台。以PharmaForceIQ为例，其平台动态且持续地将亲和力数据映射到HCP跨渠道行为，现在包括消费级LLM和临床专用AI平台。一些临床平台还要求HCP使用其国家提供者标识符注册，这提供了哪些HCP使用哪些工具的额外信号。

下一个层次不仅是了解HCP在哪里寻求信息，还要了解他们寻求什么以及为什么。

“我们正在通过代理插件构建更深层次的洞察，”Onikoro解释说。“通过这些插件，你可以提供一个权威的信息来源，模型在回答查询时能够引用并作为上下文使用。”

这种交互还可以提供反向信号。主题、关键词和上下文可以揭示HCP正在寻求和参与的内容，帮助营销人员优化投资地点以及提供的信息。

答案份额创造新的互动方式

问任何制药营销人员关于SOA的问题，他们可能会带着一些不安回应。他们正在基于不断变化的格局做出重要决策。

但正确的数据可以使这些决策更清晰，并为未来开辟新的可能性。

“多年来，营销人员已经找到了在许多不同渠道建立声量份额的方法。现在，AI创造了一个机会，可以潜在地与HCP进行一对一的互动，以你期望品牌营销人员或销售代表回应的方式，为他们具体问题提供答案，”Onikoro说。“这当然会是一个演变过程，但下一阶段非常令人兴奋，可能为营销人员提供一种与客户联系和沟通的新方式。”

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