央视315曝光AI“投毒”，我们和几位GEO从业者聊了聊

文 | 高恒说

今年315晚会，央视曝光了AI大模型遭“投毒”的现象，引发公众对AI推荐内容可信度的关注。报道指出，一些品牌通过技术手段，让自己的产品或服务在AI生成的回答中优先出现，从而获得“被AI说出来”的曝光效果。随着生成式AI成为新的信息入口，一种围绕AI回答展开的营销方式正在迅速出现。

这种被称为GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）的技术，本质上是传统搜索引擎优化（SEO）在生成式AI时代的延伸。不同的是，企业不再争夺搜索结果中的点击位置，而是试图让AI在回答问题时直接提到自己的品牌。随着ChatGPT、豆包等AI助手迅速普及，越来越多企业开始尝试通过GEO影响AI答案内容，一条新的营销产业链也由此形成。

从技术逻辑到商业模式，再到潜在风险，这门新兴产业正在快速升温。一方面，AI流量入口的形成为企业提供了新的曝光机会；另一方面，内容操纵、效果难衡量以及平台规则变化，也让这一行业充满不确定性。围绕这些问题，我们和多为从业者聊了聊，尝试拆解GEO的操作逻辑、商业价值以及它在AI时代可能带来的隐忧。

01：如何让AI直接“说出你想要的答案”

如果你最近用过ChatGPT、豆包或DeepSeek，可能会注意到，同一个问题，不同AI给出的答案中，总有一些品牌频繁出现，而且带着明显正面评价。这并非巧合，而是有人在背后精心布局。GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）正是为此而生：它的目标不是靠广告或点击率，而是让品牌、产品或服务在AI生成答案中被直接引用。

业内人士老陈透露：“传统SEO更多关注排名和点击，但GEO面向的是生成式AI，答案直接呈现给用户，谁的内容最容易被AI理解和采纳，谁就占据了优势。”与SEO相比，GEO的核心在于“可被AI直接引用”，而非吸引用户点击。

那么，如何提高被AI采纳的概率？

老陈介绍到，经验丰富的GEO团队总结出一套“DDS”心法：语义深度（Semantic Depth）、数据支持（Data Support）、权威来源（Authoritative Source）。具体来说：语义深度：信息逻辑清晰、分点明确，让AI容易理解并整合；数据支持：提供真实、可验证的统计或实验结果，让结论有据可依；权威来源：引用专业机构、专家或权威文献，为AI判断信息可靠性提供保障。

另一位在GEO公司负责内容的老辛则给我们解释到，在实际操作上，GEO优化通常包括两个方向：内容优化和技术优化。内容优化的目标，是给AI提供“它喜欢”的信息。例如，一家品牌如果仅仅夸自己好用，很难打动AI；更有效的做法是列出具体差异、使用效果、成分作用机制，并附上可信文献或权威背书。针对常见问题页面（FAQ）进行改写，也是一种常用方法：一个页面能回答几十个用户可能提出的问题，相当于一次性提供上百种可被AI引用的答案。

技术手段同样关键。老辛说：“我们会在官网或信息发布渠道做结构化标注，比如Schema标签，让AI在抓取时快速识别核心信息；有些公司甚至建立专门的‘机器可读网站’，将原有内容变成更利于AI抓取的结构化内容。它并不改变面向用户的网站展示形式，而是在后台为品牌建立了一套“机器可读版本”，让大模型更高效地解析、解释和返回品牌信息。这类方法彻底把优化目标锁定在AI偏好上，而非人类阅读体验。

执行流程上，多数GEO服务商遵循“三步走”：找准用户问题：识别高频提问和AI常被问及的搜索点；撰写AI偏好内容：结论先行、逻辑分点、数据支撑、附加权威来源；投放与结构化优化：将内容放到AI常抓取的高权重渠道，包括行业网站、社交平台、论坛或自建机器可读网站，同时进行技术优化。

行业认知和专业能力是成功GEO的另一关键。例如教育培训行业需要把握家长关注的口语训练、班型选择、授课质量；医疗行业关注临床数据和科学研究；法律行业则依赖权威案例和条文引用。一位教育GEO从业者对我表示：“没有深入理解用户痛点和行业规则，即便内容结构化，也可能被AI忽略或引用不当。”

目前国内外GEO实践已有一定积累。GEO创业公司龙头Profound成立仅两年，已经完成了3轮融资，估值超1亿美金；国内如蓝色光标推出“蓝标智投GEO”系统、浙文互联推出HochiGEO智能体等，也开始为品牌提供类似服务。

总结来看，GEO的操作逻辑很清楚：想让AI“说什么”，就必须提供AI喜欢、容易引用的内容，同时通过技术保证AI能抓取和理解。成功的GEO不仅是内容与技术的结合，更是一门对行业认知和用户行为有深刻理解的系统性工程。

02：GEO如何变成一门生意

GEO之所以在短时间内成为行业热点，本质上来自一个更大的变化：互联网流量入口正在发生转移。

过去二十年，用户获取信息主要依赖搜索引擎。但随着生成式AI普及，这种路径正在被重新改写。IT研究与顾问咨询公司Gartner预计，今年，传统搜索引擎访问量将下降25%。与此同时，AI工具的用户规模快速增长：ChatGPT周活跃用户已达到约8亿，豆包月活跃用户超过1.7亿，微软调查显示，全球约有1/6的人口正在使用生成式AI工具。换句话说，越来越多用户开始直接向AI提问，而不是在搜索结果中逐条点击链接。

一位互联网营销行业人士向我表示：“AI正在成为新的信息入口。过去品牌争的是搜索排名，现在争的是AI答案中的出现位置。”

在这样的背景下，GEO逐渐成为企业争夺AI流量的重要手段。

从市场规模来看，这一新兴行业增长速度相当快。中国信通院数据显示，2024年中国GEO服务市场规模已超过42亿元人民币，年复合增长率达到38%。放眼全球，行业研究机构预计，到2034年GEO市场规模将超过336亿美元。

资本市场对这一趋势的反应同样迅速。，GEO概念股近期集体走强，人民网、新华网、浙文互联等多股涨停。海外市场方面，AI内容推荐和算法透明度的提升，也让企业更容易评估GEO带来的潜在价值。一位投资机构人士如此表示：“只要AI成为主要信息入口，围绕‘如何影响AI答案’的产业就一定会出现。”

从商业模式来看，GEO逐渐形成两条主要路径：内容优化服务和技术赋能服务。

内容优化主要围绕信息生产。服务商会为企业撰写结构化内容，包括结论明确、数据支撑充分、权威来源引用等，使品牌更容易被AI回答引用。

技术赋能则侧重基础设施建设，例如网站结构化标注、Schema标签部署、AI可抓取后台建设，以及监测系统开发。通过这些工具，企业可以持续追踪品牌在AI回答中的出现频率和推荐位置，并据此优化策略。

目前，多数GEO服务商采用分层定价模式。基础服务通常以关键词优化数量计费，价格从几千元到数万元不等；深度策略和技术部署则可能达到数十万元。对此老辛透露：“很多客户最初只是试水，但一旦看到品牌在AI回答中的曝光提升，往往会扩大预算。”

消费者行为的变化，也在进一步扩大这一市场空间。

据知名商业自媒体吴晓波频道报道，相关数据显示，超过80%的中国消费者在购物前会参考AI意见，其中约35%的人每天会多次咨询AI。全球范围内，大约73%的消费者已经在购物过程中使用AI工具进行信息查询或产品对比。

此前与一位跨境电商负责人交流时他表示：“AI推荐更像是‘高意向流量’，用户已经接近决策阶段。”

为了抓住这类流量，一些平台开始尝试直接将AI推荐转化为交易。例如，OpenAI与PayPal合作，使数千万家企业能够在ChatGPT内完成支付流程；沃尔玛、塔吉特等零售巨头也在测试AI购物应用，让用户通过聊天机器人直接完成下单，国内的阿里千问、豆包等软件近年来也在app上线了用户直接询问就能推荐商品，直接跳转支付的功能。

随着平台、电商和AI技术的结合，GEO的商业价值开始逐渐清晰：它不仅仅是一次内容优化，而是一种新的品牌曝光方式。

总体来看，GEO正从概念逐步走向产业化。AI流量入口的形成、消费者行为变化、资本关注以及技术手段成熟，共同推动这一市场快速发展。

03：热潮背后的隐忧

随着企业和资本不断涌入，GEO市场正在快速升温。但多位从业者也向我表示，这一行业仍处在早期阶段，商业模式、行业规则以及平台环境都存在明显的不确定性。

首先是效果评估难题。

在传统SEO体系中，企业可以通过点击量、流量来源和转化率衡量营销效果。但在生成式AI环境下，用户往往在AI回答中直接获得信息，并不一定点击链接。这意味着企业很难确认：品牌被AI推荐后，是否真正转化为购买行为。

更复杂的是，大模型回答具有明显的不稳定性。老陈对我表示：“AI答案并不是固定的，同一个问题在不同时间、不同用户环境下，可能得到完全不同的回答。”这种现象在技术上被称为非幂等性，模型输出会随着上下文、用户历史记录和模型更新不断变化。

第二个风险来自行业秩序和内容质量问题。

随着GEO概念迅速走红，一些服务商开始采用“规模化投喂”的方式，即在互联网中批量发布大量品牌相关内容，以提高被AI抓取的概率。业内将这种做法称为“AI投毒”。

老辛则向我表示：“短期来看，大量信息确实可能增加被模型抓取的概率，但如果内容质量低或重复度高，长期会影响模型判断，也会降低整个信息环境的质量。”

与此同时，行业低价竞争也开始出现。一些小型服务商在缺乏技术能力和行业经验的情况下，通过低价抢单和批量内容生产快速交付，这种模式虽然降低了企业进入门槛，但也让市场逐渐出现“低价低质”的竞争格局。

第三个不确定性来自平台和算法规则。

与传统搜索不同，生成式AI平台掌握着最终的算法控制权。品牌和服务商可以通过内容和技术提高被引用的概率，但无法决定模型最终如何生成答案。

如果未来AI平台或监管机构出台规则，限制对AI回答进行人为干预，那么现有GEO策略可能受到影响。如果平台加强对商业内容的过滤或限制结构化优化行为，企业将很难继续通过内容策略影响AI回答结果。

总体来看，GEO确实为品牌在AI时代提供了一条新的曝光路径，但它仍然是一门处在探索期的生意。企业既可能通过AI答案获得新的流量入口，也必须面对效果难衡量、行业秩序混乱以及平台规则不确定等挑战。

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