当 GEO 从 “流量引擎” 变 “生态毒瘤”：AI 时代的信任危机，该如何破解？| 有观察

AI 时代的信任危机，该如何破解？

有点数·数字经济工作室原创

作 者 | 有 叔

最新研究了一个新东西——“GEO”（GenerativeEngineOptimization）生成式引擎优化。

最近这个概念实在是太火了，A股市场上不少GEO概念股集体爆发，股价大幅上涨，甚至翻倍。虽然大盘有所波动，但GEO概念股依然坚挺。有叔和一些行业从业人员深聊后，GEO这个新鲜事物却让有叔感到有些不寒而栗。

不知道大家是不是像有叔一样，把豆包、千问、元宝这些AI软件当成了日常搜索的常用软件，依赖程度越来越高。而GEO的目标，就是要在你的搜索结果中神不知鬼不觉地插入广告——这是不是会让你感到不安？

不得不说，这一技术确实为企业提供了适配AI时代的流量获取新路径，但最令人担忧的是，行业野蛮生长中暴露的道德风险正侵蚀着AI生态的根基。今天，我们就来聊聊这个“新赛道”。

GEO到底是什么？

GEO，其全称是生成式引擎优化（GenerativeEngineOptimization），核心定义是通过优化品牌内容结构、知识图谱与向量数据库，让品牌信息精准嵌入AI生成的自然答案中，实现“零点击曝光”的新型流量获取方式，简单来说，就是企业通过GEO优化的方式， 确保品牌的核心信息被AI系统采纳， 当用户通过AI工具提问时 ， 品牌相关信息（广告）将优先“推荐给用户”。

从应用场景来看，当前GEO已渗透到电商、医疗、金融、本地生活等多个领域。比如医美机构优化“热玛吉安全吗”这类问题，通过GEO实现AI回答首条占位，咨询转化率能提升30%-40%；跨境电商通过多语种GEO优化，海外市场询盘量可增长210%，这些真实案例印证了GEO的商业价值。

GEO为何能快速发展？

GEO的崛起绝非偶然，而是技术、市场、政策三方共振的必然结果，其发展逻辑藏在行业底层的变革之中。

首先，生成式AI普及重构了信息获取链路，催生了新需求，这是GEO发展的核心基石。根据信通院《2025生成式AI产业发展报告》显示，国内主流AI平台用户量已突破8亿，72%的消费者在购买决策中依赖AI推荐，中国消费者对AI导购的信任度达81分，远超全球平均水平。

过去用户获取信息是“搜索-筛选-点击”的链路，现在直接通过AI生成答案获取核心信息，品牌想要触达用户，就必须适配这种新链路——GEO正是解决这一需求的核心方案，这也是其存在的根本价值。

其次，AI产业从“算力竞赛”转向“应用落地”，商业化路径清晰。2023-2024年，AI行业的核心逻辑是上游算力与大模型的比拼；进入2025年，行业共识转向中下游应用商业化，2026年更是被多家券商定义为“AI应用元年”。

在众多AI应用场景中，GEO是变现路径最清晰的赛道之一——企业有明确的流量需求，服务商通过技术优化实现效果交付，商业模式简单直接。

有统计机构预测，2026年全球GEO市场规模将突破580亿美元，同比增长81%；其中中国市场规模将达230亿美元，占全球比重超40%，成为全球核心增长极，巨大的市场空间吸引了资本与企业入局。

再次，政策支持+巨头入场，加速了行业爆发。从政策层面，国内“人工智能+”行动持续推进，鼓励AI在各行业的落地应用，为GEO发展提供了宽松的政策环境；国际上，欧盟、美国虽加强监管，但也明确了行业发展边界，倒逼行业规范化。

巨头动作更是点燃市场热情。2026年1月，埃隆·马斯克宣布开源X平台内容推荐算法，被视为科技巨头入局GEO的明确信号；Meta斥巨资收购AI公司Manus，三六零依托搜索入口构建GEO框架，蓝色光标战略投资GEO初创公司，头部企业的布局让市场对GEO的关注度达到顶峰。

AI时代的信任危机

就像有叔前边提到的，某些企业通过创建语料利用GEO在AI搜索结果中插入一些扭曲、夸大事实的广告，而随着GEO的爆发式增长，各类潜藏的道德风险或许也正悄然侵蚀着AI生态的根基。

近期备受关注的关于AI“语料污染”的讨论事件让人们开始警惕对AI生成内容的可信度。

那么AI语料究竟是如何被污染的？这背后离不开大模型自身的特性与人为操纵的双重作用。

大模型的训练依赖海量数据喂养，且对数据中的语言模式高度敏感，哪怕训练集中仅混入0.01%的虚假文本，也足以让模型输出的有害内容增加11.2%；同时，许多模型会通过用户交互持续更新数据，这也为语料污染提供了可乘之机。

具体来看，污染手段主要分为三类：一是商业层面的刻意植入，部分企业借助GEO技术，通过编造虚假行业白皮书、伪造品牌排行榜等方式，将广告信息伪装成客观数据混入训练语料，甚至有商家公开报价1万-2万元，只为让品牌信息植入AI回答前列；二是个人或小团体的恶意操作，一些人出于技术炫耀、个人恩怨等目的，篡改模型训练数据或源码，比如曾有前实习生篡改企业AI集群源码，对模型造成破坏性影响；三是黑产集团的定向“投毒”，不法分子为了达成诈骗、推广色情赌博等非法目的，长期向特定AI模型“投喂”有毒数据，试图污染搜索引擎或内容审核模型。这些污染行为如同在AI的“知识库”中埋下隐患，等到模型上线后便会以错误输出的形式显现。

由于信息造假与认知操控——AI沦为部分企业虚假宣传的“帮凶”。有别有用心的人通过刻意操纵AI的认知与输出，将广告伪装成客观结论，误导用户判断，或编造虚假数据，批量生成“十大品牌榜单”“权威研究报告”，引用无法核验的虚假数据，误导市场认知。此外，设置语义陷阱操控认知，利用AI幻觉特性，在冷门数据中埋入特定产品引证，让AI以“冷静客观”的语气，推荐高风险、低价值的产品。

去年以来，股市行情备受关注，期间就有不少股民使用AI工具来荐股。前两天一篇新闻上了热搜，据华商报报道，西安股民刘先生误信了某AI工具编造的某公司业绩预告信息，入手该公司股票，先后两次建仓均造成亏损，近20万元资金投入这只股票，几天接连跌停，无法抛售，直到1月29日上午全部卖出，共造成刘先生亏损4.8万余元。

面对刘先生质问，客服表示，工具推荐的内容都是由AI生成，并由机器人进行回复，可能存在不准确或错误现象，内容也仅供娱乐学习参考，不建议作为专业建议使用。对于刘先生的损失，工作人员表示抱歉。

该事件有个细节值得注意，当刘先生继续询问AI，它还曾给出几个所谓的权威链接，虽然打不开，但也进一步误导了他时，AI表示，当时给刘先生的链接是伪造的，是基于错误信息生成的虚假链接，所以才会打不开。

由此看来，这里边或许就存在通过“语料污染”误导投资者的猫腻存在。

从信息造假到数据污染，从消费者权益受损到市场公平被破坏，一系列乱象值得每一位从业者、投资者和用户警惕。当“优化”变成“投毒”，“价值创造”沦为“信用诈骗”，整个AI生态的信任基础将被逐步瓦解。

这些手段如果出现在金融、投资，或是医疗等高敏感行业，误导性事实带来的后果不可估量，这种伤害甚至可能触及生命安全底线。

理性判断能力愈发可贵

面对GEO日益突出的道德风险，单一主体的努力难以改变现状，这需要企业、服务商、监管部门、用户多方协同发力，重构行业价值体系，才能实现技术创新与伦理规范的并行发展，让GEO真正回归价值创造的本质。

对于这一新兴赛道，首先行业监管应防患于未然，精准施策，平衡技术创新与行业规范，填补监管空白，强化监管效能。一方面要加快出台专项监管细则，结合GEO行业特性，明确内容生成、效果优化、数据使用、隐私保护等方面的红线，让企业和从业者有章可循、有法可依；其次，要推动技术监管升级，实现“技术防风险”，提升监管的精准度与效率。

而最重要的，就是对于我们广大用户而言，急需提升自身媒介素养，保持理性判断，学会保护自己的合法权益。一方面，要养成“多源交叉验证”的习惯，对AI推荐的重要信息，尤其是医疗、金融、教育等领域的信息，要通过官方渠道、权威媒体等多方验证，不盲目轻信单一AI的回答；另一方面，要警惕绝对化表述，对AI回答中出现的“最佳”“第一”“100%有效”等绝对化词汇保持高度警惕，这类表述往往背后隐藏着虚假宣传的风险；同时，要关注信息来源，查看AI回答引用的原始链接，判断信息的可信度与权威性。

说到底，GEO本身没有对错，它只是一种适配AI时代的技术工具，关键在于使用者的价值观与道德底线。当技术创新与伦理规范并行，当长期价值取代短期逐利，GEO可以成为企业数字化转型的助推器，成为AI生态价值提升的重要力量；当利益凌驾于道德之上，当违规操作成为行业常态，它只会变成侵蚀AI生态的毒瘤，最终被市场与社会淘汰。

最后有叔想说的是，GEO赛道的爆发有其必然性，但其未来的发展，终究要回归“价值创造”的本质。呼吁行业各方都能回归理性，坚守道德底线，践行合规要求：企业不盲目跟风、不投机取巧，服务商不突破底线、不滥用技术，监管不缺位、不越位，用户不盲从、善辨别。只有多方协同、同向发力，才能遏制GEO的道德风险，推动行业规范有序发展，让GEO真正服务于企业、服务于用户、服务于整个AI产业的高质量发展，在技术创新与伦理坚守之间，走出一条行稳致远的道路。

THE END

作者：有叔运营：风轻言重微信ID：yds_sh

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