GEO概念股狂欢背后，商业植入、数字垃圾正污染搜索结果？

本文来源：时代周报 作者：朱成呈

A股突然为一个冷门的技术概念集体躁动。

1月12日起，生成式引擎优化（GEO）相关个股集中走强，被合称为新“易中天”的易点天下（301171.SZ）、中文在线(300364.SZ)、天龙集团(300063.SZ)上涨20%。1月13日，板块热度延续，天龙集团上涨19.97%、易点天下上涨10.72%、引力传媒（603598.SH）与利欧股份(002131.SZ)上涨9.99%，中文在线上涨5.83%。

资本躁动来自一条大洋彼岸的技术信号。1月9日，埃隆·马斯克在社交媒体表示，将在一周内开源X平台的推荐算法，包括所有用于决定向用户推荐哪些自然内容和广告帖子的代码。

尽管该算法本身并非面向搜索引擎，但其“推荐机制透明化”的象征意义，被市场迅速外推至更广泛的生成式内容分发体系，并被视为GEO领域的一个关键节点。

与传统搜索引擎优化（SEO）围绕关键词排名、页面收录不同，GEO关注的是，在大模型主导的信息获取路径中，内容如何被AI理解、引用与推荐。其外在表现，往往体现在AI顶部概览、AI答案引用、搜索引擎推荐AI智能体以及大模型推荐智能体等。

国泰海通证券研报认为，随着AI工具普及，GEO有望成为新营销范式。中国信通院《2025生成式引擎优化产业白皮书》实测数据显示，GEO商用后，AI推荐场景的企业获客转化率较传统搜索提升2.8倍，用户决策周期缩短40%，预计GEO有望成为后续品牌商家营销转型的重点方向。

GEO被迅速赋予了商业想象：当用户越来越多地通过AI获取答案，“被AI选中”本身，就开始具备可量化的价值。与此同时，围绕GEO的风险讨论也在迅速升温。

“GEO本身是一个中性词，就像AI是中性一样，本质是一种新技术中介工具。”沙利文中国主管合伙人兼总裁王晨晖向时代周报记者表示，正规的GEO，是为了帮助AI更准确地理解品牌而诞生的。但不可否认的是，许多急功近利的人将GEO视为当年的“网络水军”，用大水漫灌的方式，投喂大量未经校验、甚至是AI生成后再反复喂给AI的Slop（数字垃圾）。这种行为最终将严重污染中文互联网的语料环境。

这也引出了GEO商业化过程中最核心、也最难回避的问题——当越来越多的内容开始“为AI而写”，AI给出的答案，是否正在被系统性商业植入？在这一意义上，GEO早已不只是一轮概念行情，更指向了生成式AI商业化进程中的一个深层命题。当AI答案本身成为生意，谁来为“可信”兜底。

GEO或影响AI客观中立性

传统的消费者行为模型本质上是线性或二维的，它们假设消费者在一个相对被动的信息接收环境中，通过主动“搜索”来弥补信息差，最终做出决策。聚流发布的《2026生成引擎优化(GEO)白皮书》显示，在生成式AI驱动的交互中，这个过程变成了多轮、对话式、共创式的。决策的关键从“比较多个信息来源”转变为“是否信任AI提供的单一答案”。信任从品牌方、平台方，部分转移到AI模型本身。

在实际应用中，GEO的效果主要体现在生成式搜索与AI问答的多个环节，包括品牌词在答案中的直接露出、作为信息来源被模型引用，以及在连续追问场景中被反复调用。

围绕这些路径，提供GEO服务的企业逐渐形成一套相对固定的内容策略。先锁定业务词与品牌词等核心关键词，再围绕关键词组织内容结构，并在标题与语义层面强化相关信号，以提升模型识别与引用的概率。

内容随后被分发至不同平台，并根据各类大模型应用的抓取习惯调整渠道与呈现方式。据了解，部分从业者还会尝试以业务关键词占据智能体或插件类入口的位置，进一步提高被调用的概率。

“用户使用AI求解答案，就是基于对AI答复的客观、中立、全面、专业的期望”。上海市人工智能学会副秘书长江勇向时代周报记者表示，“如果GEO让AI答案充斥商业植入，且相应行业规范与监管又滞后于产业发展现状，很大程度上影响到AI答复的客观中立性，即真实性存疑，加剧了本就存在的‘AI幻觉’情况。”

江勇强调，一旦用户遇到因商业植入导致的误导或损失——哪怕只有一次，信任的基础就会瞬间崩塌，甚至转而选择其他AI产品，由此将会极大影响到GEO的发展应用。

“如果GEO平台允许AI生成的答案中充斥商业植入，用户信任的崩塌几乎是必然的，而这种崩塌将直接导致用户大规模迁移。”上海仁软科技有限公司总经理冯旭告诉时代周报记者，用户对AI的信任建立在其中立性和实用性之上，一旦他们频繁发现旅游推荐源自赞助商、产品评价存在偏向性，AI工具就会从“智能助手”降级为“高级广告机”。这种感知上的背叛，将促使用户主动寻找更干净、更可信的替代方案。

冯旭表示，对AI创业者而言，这恰恰是最大的战略机会。创业者可以选择一条更艰难但更可持续的道路：将“用户利益优先”作为核心算法原则，通过透明标注所有商业内容、打造极致的客观性体验来建立信任资产。

低质GEO操作泛滥

相比商业化植入本身，更值得警惕的，是低质量GEO操作的快速蔓延。

从时间维度看，GEO仍处在概念与实践高度错位的早期阶段。2024年，印度理工学院德里分校、普林斯顿大学等高校学者在论文中首次系统提出这一概念，讨论重点停留在学术层面的模型适配与信息呈现机制。直到2025年，随着生成式AI在搜索、问答与内容分发中的大规模落地，GEO才开始被快速引入商业实践。

概念成熟度与市场热度之间的落差，直接导致了服务供给的失序。

王晨晖指出，GEO在实践中面临的诸多挑战，很大程度上源于市场上服务水平的参差不齐以及低质GEO操作的泛滥。竞争者可利用其进行商誉抹黑，部分企业也可能通过夸大或捏造信息进行不实营销。⼀旦AI采纳这些虚假内容，将严重误导消费者，进而破坏整个信息生态的真实性与可信度。

类似风险已开始在现实中显现。江勇表示，人为向AI提供不真实、不客观、带有明显商业导向的“喂料数据”，或通过外部方式干预模型答案的情况，已经在个别案例中出现，值得高度警惕。

在王晨晖看来，如果仅仅依靠现有的粗放方法去做，GEO很快就会沦为一个典型的“柠檬市场”（因信息不对称导致劣质商品驱逐优质商品）。当市场上充斥着无法辨别真伪的劣质服务时，客户的信任将被透支，整个行业本身也会陷入到剧烈的内卷与低价竞争的环境下。

“低质量GEO从业者的存在，确实是行业当前阶段显著的负面因素。他们通过操纵AI生成海量低质、误导性内容来污染信息环境，不仅扭曲了公平竞争，抬高了所有合规玩家的反作弊成本，更在用户端损害了AI技术的整体公信力。”冯旭表示。

针对这一局面，王晨晖认为治理应从源头入手，通过引入高校、咨询机构的结构化、经过调研验证的研究报告，以及白名单媒体的客观报道作为语料供大模型学习。通过增强源头内容的权威性和严谨性，来增强回答的可信度。

江勇也表示，提早对GEO行业进行极端透明化、严格隔离广告植入、实时“在线审计”或独立第三方检测认证，以及实施相应的行业自律与监管是急切和必要的。

1月13日晚间，天龙集团发布公告称，公司相关AI工具主要应用于内部使用的广告创意素材和传播内容的创作，当前未因AI工具产生额外的收入。

此前一天，“6天5板”的引力传媒提示风险称，截至公告披露日，公司GEO事业部仍处组建筹划阶段，GEO业务尚未形成成熟的商业模式，市场认可度及盈利模式均存在不确定性，该业务尚未形成相关收入。博瑞传播也公告称，截至公告披露日，公司相关GEO业务营业收入为0。