生成式引擎优化（GEO）是什么？如何影响AI的答案？记者+从业者对谈，一文讲透

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• 议题：生成式引擎优化(GEO)是什么?它如何影响AI的答案?

• 背景：针对2026年央视3.15晚会曝光的AI"投毒"行业乱象。

• 价值：一文讲透GEO底层逻辑、行业现状、风险隐患，并提供"防御指南"。

• 深度采访调研9家行业头部GEO服务商

• 系统研读17篇专业研究文献

• 内容创作累计耗时8天，力求事实有据

出品：每日经济新闻旗下双主播Talking视频栏目《赛博财经》(全网粉丝30万+)

主创：宋河润、王锦凌（均为持证新闻记者）审核：冯源远终审：向江林

核心摘要

2026年央视3・15晚会曝光AI “投毒”行业乱象。生成式引擎优化（GEO）是什么？如何影响AI的答案？正规GEO怎么做？ GEO未来趋势如何发展？本期赛博财经记者和资深从业者深度对谈，聚焦AI商业与技术真相，一文讲透GEO的底层逻辑、行业现状、风险隐患与未来发展趋势，此外还提供识破AI营销陷阱的“防御指南”。

关于《赛博财经》和主创

《赛博财经》是主流财经媒体每日经济新闻旗下一档双主播talking视频栏目，由两位持证记者主创并出镜，内容以5分钟左右深度视频为主，深耕科技与财经垂直领域，聚焦前沿动态与热点议题，以财经评论员、行业观察者的视角，通过观点碰撞，将复杂的财经科技议题转化为生动对话。在微信视频号、抖音、B 站等平台同步运营认证账号，全网粉丝30万+，是抖音精选、B站热搜、支付宝首页常驻“选手”，收获了年轻的互联网用户喜爱。

- 宋河润（狐狸）：每日经济新闻旗下《赛博财经》专栏主创，持证新闻记者。白天写稿，深夜学AI，用“降临派”的热忱关注科技与AI赛道。

- 王锦凌（鲤鱼）：每日经济新闻旗下《赛博财经》专栏主创，持证新闻记者。硬核科技控，喜欢用大白话聊最新、有趣、有料的科技商业故事。

创作过程：围绕GEO核心主题，两位主创分别采访调研9家GEO服务商，研读17篇专业研究文献，内容创作累计耗时8天时间，力求事实有据、观点有依。

AI推荐的东西，真的是好东西吗？

“你怎么保证我在豆包、元宝之类AI上排第一？有什么内部渠道？”当记者把问题抛给一位所谓GEO服务商的时候，对方没有正面回答，只是回应：“一些世界500强，我们都有在接触，包括一些行业独角兽，我们现在也是已经合作了两个多月了。”

当用户跟大模型提问的时候，出现在回答里的品牌和产品很可能就是被供应商用2000块钱“买”出来的，毕竟现在大家做决定已经不再是“搜一下”，而是“问问AI”，这就变成了一个有巨大利益空间的市场。

而且，一些GEO服务商声称自己服务的品牌，遍布手机数码、宠粮、医疗、旅游、教培等等人们日常接触到的行业，还有很多业内的头部公司、上市公司。

为了搞清楚GEO市场，《赛博财经》专门邀请了一位半年前就开始研究GEO的“内部专家”——每日经济新闻旗下AI科技公司每经科技的首席产品官岳琦，带来一线调研与最真实的行业洞察。读完本文，不管你是怕踩雷的消费者还是品牌老板，心里就有一套衡量AI建议和供应商成色的坐标系了。

《赛博财经》专栏视频节目《什么是GEO？谁，在操纵AI的“舌头”？》观看链接：

https://m.nbd.com.cn/articles/2026-02-18/4264408.html

GEO的本质到底是什么？

首先需明确GEO的核心定义——Generative Engine Optimization（生成式引擎优化）。

传统SEO（搜索引擎优化）的核心目标是让网站在谷歌、百度等搜索引擎的“蓝色链接”列表中排名靠前，曾经的莆田系医院就是SEO应用的典型案例。而GEO的核心目标是成为AI生成答案的核心来源，针对的是各类生成式AI，包括国际平台ChatGPT、Gemini等，国内平台则涵盖豆包、DeepSeek、元宝等AI大模型。

大模型的核心构成可概括为“三驾马车”，即数据、算力、算法。

若对大模型的数据进行简单划分，主要可分为两部分，一是大模型研发阶段使用的预训练数据，二是大模型开启联网搜索后，通过检索获取的网络增强数据。

《赛博财经》专栏视频节目《什么是GEO？谁，在操纵AI的“舌头”？》内容封面

数据对大模型的重要性不言而喻。李飞飞曾在钛媒体的采访中明确表示，数据与算法同等重要。打个比方，数据就相当于AI的“粮食”。大规模、高质量的数据集就像精米精面，大模型“吃得好”，生成的内容自然规范、可靠；而劣质垃圾数据，就如同隔夜饭菜，大模型长期“食用”，输出的内容也只会是毫无价值的“泔水”。

目前，市面上所有GEO服务商的核心业务，本质上都是围绕“数据”展开的生意。

数据对大模型的重要性不言而喻。李飞飞曾在钛媒体的采访中明确表示，数据与算法同等重要。打个比方，数据就相当于AI的“粮食”。大规模、高质量的数据集就像精米精面，大模型“吃得好”，生成的内容自然规范、可靠；而劣质垃圾数据，就如同隔夜饭菜，大模型长期“食用”，输出的内容也只会是毫无价值的“泔水”。

目前，市面上所有GEO服务商的核心业务，本质上都是围绕“数据”展开的生意。

识破“黑帽”GEO：在AI的“水源”里“投毒”

GEO圈子里其实存在两类完全不同的玩家。一类是合规路线的“白帽”GEO，他们靠优质内容、合理信息结构帮品牌获得AI公正推荐。另一类则是走歪路的“黑帽”GEO，靠投机取巧、恶意操纵AI答案牟利。

黑帽GEO的核心逻辑很简单，既然大模型是根据全网信息总结答案，那就直接污染它的信息来源。黑帽GEO服务商常用十几块、几十块钱一篇的低质甚至虚假软文，在各类中小网站、自媒体账号上疯狂铺量、刷存在感，“暗器”也五花八门：假报告、假专家、假排名、夸大宣传、张冠李戴、移花接木……

举个很典型的例子，有文章宣称引用了中国信通院《2025生成式引擎优化产业白皮书》，但稍加核实就会发现，这份报告根本不存在，纯属伪造。更离谱的是，一些账号冠上“炒股专家”“三甲医院主任医师”等假头衔，再用这些身份发布软文，只为给AI制造虚假共识。

AI搜索中出现的某含行业白皮书截图

当下的AI在联网检索时，判断逻辑还相对简单。如果全网都在重复某个品牌是“行业第一”，AI就会采信“行业第一”的虚假信息，并把它推荐给用户。

“咱们的一个就说验收标准或者说交付标准的话，是这个提问词我们设计的是10个，然后像是至少是有8个及以上，这些提问词能出现咱们品牌，咱们才算是达标。”一位GEO服务商说。

这就是业内常说的“10进8”，只要10个问题里有8个被AI提到了，这单生意就算交付了。目前行情是2000–5000元买一个“对话意图”，通常按月起售，其中存在巨大的黑箱。第一，效果无法稳定评估。大模型是概率生成，这一秒有，下一秒可能就没，供应商根本无法承诺“露出提升百分之几”。第二，一旦主品牌和竞品都在投放，就会陷入典型的囚徒困境。大家只能不停烧钱给AI“投毒”，勉强维持概率，一停就归零。

最后整个信息生态越来越烂——大家都在做，等于大家都没做。

GEO服务商的工作人员也坦言，“快消品的话，它是竞争是非常激烈的，比如说我们今天给你做上去了，可能过两天又被其他的品牌挤下来了。对。我们需要不断地补文章。比如这个猫粮……数据掉的很凶。”

此外，“黑帽” GEO 操作几乎没有技术壁垒。如果合作的机构只会盲目铺量、不筛选信源、不遵守广告法，不仅严重伤害品牌声誉，还极易触发大模型的风控机制。

关于GEO的诸多问题，《赛博财经》特意邀请到每经科技CPO首席产品官岳琦分享最真实的行业观察。

每经科技首席产品官岳琦照片（来源：视频截图）

岳琦提出，GEO市场目前还处于比较早期的野蛮生长阶段。“白”与“黑”的区别，不仅用户能直观判断，广告法、互联网监管规定等也都有清晰边界。比较常见的违规操作是很多厂商伪造官方报告，比如，谎称某研究院发布行业报告，在报告里虚构排名、打分，本质上就是用虚假信息欺骗大模型、误导用户。

现在还有不少供应商，通过小型地方媒体、不知名网站发布不实信息，进一步抬高了用户的辨别成本。黑白界限虽然清晰，但“灰帽”与“白帽”之间就显得非常模糊。

灰色地带的常见做法是“走量”。内容本身可能是真实的，但通过AI批量改写，生成几十篇、上百篇甚至上千篇相似内容，在各类网站和渠道密集投放，甚至以日更、小时更的频率反复发布，形成高强度覆盖。大模型在检索时会发现“走量”内容出现频次高、更新及时，便会判定为信息充分、时效性强的内容。“走量”本身未必违法违规，但会造成互联网内容冗余、低质重复，本质上是在污染信息生态，更多属于伦理问题。

《赛博财经》接触到的大部分GEO服务商走的都是“灰帽”路线。对企业而言，“灰帽”GEO无异于饮鸩止渴。一旦停止投放，效果立刻归零，只能持续烧钱维持，同时不断加剧整个互联网生态的恶化。

如何影响 AI 的答案？优质内容才是AI世界的“硬通货”

那么，真正的“白帽”GEO到底应该怎么做？

岳琦表示，每经科技近期也在推动相关研究和探索，提出一套负责任的GEO治理框架，核心有几项原则。

第一，建立业内统一、科学透明的评估标准。服务前的基线、服务后的效果，都要有可验证、可复现的依据。现在很多服务商推出所谓“AI可见性指数”，今天100分、明天90分，但指标的科学性、透明度都经不起推敲。当务之急是建立科学、透明、可核验的评价体系。

目前行业内尚未出台统一的GEO标准，但随着需求扩大与生态成熟，共识性标准必然会出现。共识性标准的出现不仅能整治乱象、推动行业规范化，也能让企业拥有明确的验收依据，而不是只靠几张截图交付。

第二，搭建高质量、可自主掌控的自有渠道和内容资产库。企业必须拥有自主可控的权威信源，最核心的就是官方网站。

移动互联网时代，官网常常被当成“形象摆设”，但在AI时代，官网将成为机构和品牌的第一信源，而且完全自主可控。AI读取官网是毫秒级的。企业要做的第一步，不是去外网刷量，而是先把自家官网“粮仓”建好，让AI能快速、准确地读懂品牌与机构。通过基础技术优化，把官网的内容体系搭建完善、保持持续更新，至关重要。

从采访情况来看，部分服务商并不具备官网优化能力，甚至将其包装成高难度技术。但其实官网优化的技术门槛并不高，主要是解决访问速度、结构规范等问题。企业只要有基础IT团队，参照公开的技术手册，一定程度上也能提升效果。

在此背景下，GEO服务商的真正价值核心依然是内容。在岳琦看来，技术解决了速度问题，效果的核心，在于内容精度，即企业建立一套面向大模型的、新闻级的内容生产逻辑。从本质上看，大模型的目标是满足人类用户的真实需求。人类认为好的内容，大模型自然会优先采信。

此外，岳琦综合国内外论文与实战经验，总结出“三高三有”优质内容标准：

- 高信度：来源权威、数据真实、来源可查

- 高密度：有理有据、信息量大、逻辑清晰

- 高价值：言之有物、观点明确、实用有效

- 有人味：一手亲历、真人真话、现场一线

- 有时效：新鲜新知、紧跟动态、只争朝夕

- 有广度：各方并举、多源佐证、语义一致

当互联网信息被大量低质内容污染，优质内容就成了AI世界里最硬的通行证。媒体出身的机构，天然具备用“三高三有”标准建立信任权重的优势。

第三，权威信源之间的互相链接与背书。与专业媒体、权威平台、行业协会、政府网站、研究机构、学术机构等建立双向链接，就代表这些机构的认可。比如官网互链、联合发布白皮书与报告、共同举办活动等，都是极强的权威背书，也是非常健康、长效的GEO方式。

第四，坚守合规，追求长期价值。合规与长效至关重要。合规的前提是，内容真实、手段透明、基于真实价值，而非单纯营销导向。

“白帽”GEO的逻辑已经清晰。那么，品牌真的会被大模型“风控”甚至“拉黑”吗？

“拉黑”只是通俗说法，岳琦指出，大模型并不是简单的后台白名单、黑名单机制，而是一套复杂的算法体系。平台会对信源进行治理与标注，例如，很多模型都有点赞、点踩的反馈机制，如果某品牌相关内容长期虚假、被大量用户差评，平台就会进行内容治理，间接影响该品牌的露出概率。

所以，当收到AI的虚假回答时，主动点击“反馈错误”或“踩一踩”，对整个生态治理都非常重要。每一次对虚假信息的拒绝，都是在清理赛博世界里的“信息泔水”。

说到底，GEO的本质，就是通过内容与技术，让AI更快、更准、更长效地识别品牌信息，并在对话中影响用户认知。

GEO未来趋势：“边问边买”模式与“上游”语料话语权

GEO的终局，不在于AI“说了什么”，而在于它能不能“直接促成成交”，背后是一个万亿级的AI电商战场，也是今年开年GEO概念股集体爆发的核心原因。

2026年，AI正式进阶为交易代理。阿里千问已打通外卖与订餐场景，千问App“一句话点奶茶”活动上线后，奶茶店订单瞬间爆单。如今与豆包对话，你会发现它已直连抖音小店，回答中直接嵌入商品链接与SKU，点击即可跳转下单。

在“边问边买”模式下，GEO服务商的生存空间还有多大？是否意味着，一场堪比移动互联网诞生的生态剧变正在悄然来临？

海外AI大概率走开放合伙路径。OpenAI官网文章显示，ChatGPT已与沃尔玛、Etsy、Shopify等数千商家合作，通过即时结账功能抽取佣金。亚马逊则通过自研AI助手Rufus构建护城河，ChatGPT也宣布接入广告，Google推出NativeCheckout功能，允许用户在Gemini界面内直接完成购买，微软则推出CopilotCheckout，并与万事达等支付机构合作，推动AI智能体支付。

OpenAI 公司官网展示的电商结算功能截图

反观国内，由于尚未形成统一协议，各家大模型均优先推荐自家生态商品。豆包推抖店链接，元宝推微信可购商品，千问主推淘宝、1688等阿里系产品……未来，各家必然会高墙深筑、自成闭环。自家大模型，自然由自家收取广告与推广费，毕竟，没有第三方能触及各家底层数据。这几乎必然催生新的业态，比如字节推出“巨量GEO”，腾讯打造“元宝互选”，并招募代理，品牌与商家最终只能通过代理购买入场券。

未来，GEO服务商真的还有生存空间吗？

岳琦认为，当广告与电商进入大模型平台，会提升平台的商业价值，把整个蛋糕做大。蛋糕做大后，合规的GEO服务会受到更多品牌主重视，资金也会更多流向这个领域。电商与直接广告主要做效果营销，追求转化与成单；而GEO做的是品牌与内容营销，核心是建立品牌认知、行业认知与市场认知。

GEO做的品牌与内容营销是广告和电商无法替代的——因为用户的消费决策，前提永远是认知决策。举个简单例子，在大模型中问“过年给长辈带什么酒”，若第一名是陌生品牌，第二名是五粮液，第四名是郎酒……即便陌生品牌排第一，其可信度也极低，很难促成下单。长远来看，市场会形成清晰认知，灰/黑帽GEO迟早会被平台或监管治理。

2026年，互联网与AI的生态正变得前所未有的割裂，闭环能力的差异直接决定了流量的含金量。这种割裂感，必将造就一个不同于海外的大模型生态，也可能催生出全新的、本土化的GEO模式。

GEO本质是一场从搜索框到对话框的革命。最终的赢家，绝不会是最会欺骗品牌与AI的人，而是那些内容与技术，能同时获得人类与AI双重信任的机构。那么，GEO 的未来趋势，会是什么样？

岳琦认为，GEO最终极的形态是“咨询+智库”模式。他提出，未来必须要研究行业标准、组建行业同盟，最终影响大模型的决策与治理规则，甚至达成语料合作——就像《纽约时报》将内容开放给OpenAI，作为高质量预训练语料，这已经超越了搜索层面，是在模型“出生”阶段就植入认知，属于先天级、最高级的GEO。

岳琦介绍，让品牌的优质语料资产，真正进入模型的预训练数据库，才是最具价值的事，也是每经科技未来的方向。对品牌而言，建立优质语料是更长效的方式，也是未来的必然趋势。预训练数据是稳固的，而搜索层面只是后天的。在训练阶段建立的认知，是先天的。这就相当于把一个品牌，写进了全民的“教科书”里。

消费者防御指南：如何识破AI营销陷阱？

在GEO 的乱象中，消费者该如何分辨AI的推荐？《赛博财经》联合每经科技，为用户梳理了防AI欺骗6大锦囊：

第一，源头断供。非必要不开启联网功能。大模型的基础认知源于万亿级高质量预训练语料。若不涉及即时新闻，关闭联网可有效隔离灰帽软文。

第二，暴力核查。养成链接洁癖。不只看答案，更要看AI援引的源头，判断信源的权威度，比如是.gov（政府）、.org（行业组织），还是不明来源的小网站。

第三，交叉验证。打破“单一意图陷阱”。针对重要决策，更换不同厂商的大模型交叉验证。

第四，指令调教。先给 AI 一些信源和事实核查要求的提示词。

第五，私域围栏。定制个人智能体，将个人的信源偏好与信息标准告知AI，让AI在划定的“真实语料”范围内运作，彻底隔绝外网“投毒”。

第六，终极防御。无论何时，都要警惕AI“幻觉”。记住，AI是概率模型，而非真理机器。

2026年，真正会出局的，不是不投GEO的品牌，而是缺乏AI认知的组织。他们将GEO当作SEO的升级版去“投毒”，却忘了大模型最终对齐的是人类价值——好内容，才是通往未来的唯一门票。

本文基于《赛博财经》专栏视频节目《什么是GEO？谁，在操纵AI的“舌头”？》，内容经过编辑审校补充。

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