央視315曝光AI“投毒”，我們和幾位GEO從業者聊了聊

作者：高恒

今年315晚會，央視曝光了AI大模型遭“投毒”的現象，引發公眾對AI推薦內容可信度的關注。報道指出，一些品牌通過技術手段，讓自己的產品或服務在AI生成的回答中優先出現，從而獲得“被AI說出來”的曝光效果。隨著生成式AI成為新的信息入口，一種圍繞AI回答展開的營銷方式正在迅速出現。

這種被稱為GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）的技術，本質上是傳統搜索引擎優化（SEO）在生成式AI時代的延伸。不同的是，企業不再爭奪搜索結果中的點擊位置，而是試圖讓AI在回答問題時直接提到自己的品牌。隨著ChatGPT、豆包等AI助手迅速普及，越來越多企業開始嘗試通過GEO影響AI答案內容，一條新的營銷產業鏈也由此形成。

從技術邏輯到商業模式，再到潛在風險，這門新興產業正在快速升溫。一方面，AI流量入口的形成為企業提供了新的曝光機會；另一方面，內容操縱、效果難衡量以及平臺規則變化，也讓這一行業充滿不確定性。圍繞這些問題，我們和多為從業者聊了聊，嘗試拆解GEO的操作邏輯、商業價值以及它在AI時代可能帶來的隱憂。

01：如何讓AI直接“說出你想要的答案”

如果你最近用過ChatGPT、豆包或DeepSeek，可能會注意到，同一個問題，不同AI給出的答案中，總有一些品牌頻繁出現，而且帶著明顯正面評價。這并非巧合，而是有人在背后精心布局。GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）正是為此而生：它的目標不是靠廣告或點擊率，而是讓品牌、產品或服務在AI生成答案中被直接引用。

業內人士老陳透露：“傳統SEO更多關注排名和點擊，但GEO面向的是生成式AI，答案直接呈現給用戶，誰的內容最容易被AI理解和采納，誰就占據了優勢。”與SEO相比，GEO的核心在于“可被AI直接引用”，而非吸引用戶點擊。

那么，如何提高被AI采納的概率？

老陳介紹到，經驗豐富的GEO團隊總結出一套“DDS”心法：語義深度（Semantic Depth）、數據支持（Data Support）、權威來源（Authoritative Source）。具體來說：語義深度：信息邏輯清晰、分點明確，讓AI容易理解并整合；數據支持：提供真實、可驗證的統計或實驗結果，讓結論有據可依；權威來源：引用專業機構、專家或權威文獻，為AI判斷信息可靠性提供保障。

另一位在GEO公司負責內容的老辛則給我們解釋到，在實際操作上，GEO優化通常包括兩個方向：內容優化和技術優化。內容優化的目標，是給AI提供“它喜歡”的信息。例如，一家品牌如果僅僅夸自己好用，很難打動AI；更有效的做法是列出具體差異、使用效果、成分作用機制，并附上可信文獻或權威背書。針對常見問題頁面（FAQ）進行改寫，也是一種常用方法：一個頁面能回答幾十個用戶可能提出的問題，相當于一次性提供上百種可被AI引用的答案。

技術手段同樣關鍵。老辛說：“我們會在官網或信息發布渠道做結構化標注，比如Schema標簽，讓AI在抓取時快速識別核心信息；有些公司甚至建立專門的‘機器可讀網站’，將原有內容變成更利于AI抓取的結構化內容。它并不改變面向用戶的網站展示形式，而是在后臺為品牌建立了一套“機器可讀版本”，讓大模型更高效地解析、解釋和返回品牌信息。這類方法徹底把優化目標鎖定在AI偏好上，而非人類閱讀體驗。

執行流程上，多數GEO服務商遵循“三步走”：找準用戶問題：識別高頻提問和AI常被問及的搜索點；撰寫AI偏好內容：結論先行、邏輯分點、數據支撐、附加權威來源；投放與結構化優化：將內容放到AI常抓取的高權重渠道，包括行業網站、社交平臺、論壇或自建機器可讀網站，同時進行技術優化。

行業認知和專業能力是成功GEO的另一關鍵。例如教育培訓行業需要把握家長關注的口語訓練、班型選擇、授課質量；醫療行業關注臨床數據和科學研究；法律行業則依賴權威案例和條文引用。一位教育GEO從業者對我表示：“沒有深入理解用戶痛點和行業規則，即便內容結構化，也可能被AI忽略或引用不當。”

目前國內外GEO實踐已有一定積累。GEO創業公司龍頭Profound成立僅兩年，已經完成了3輪融資，估值超1億美金；國內如藍色光標推出“藍標智投GEO”系統、浙文互聯推出HochiGEO智能體等，也開始為品牌提供類似服務。

總結來看，GEO的操作邏輯很清楚：想讓AI“說什么”，就必須提供AI喜歡、容易引用的內容，同時通過技術保證AI能抓取和理解。成功的GEO不僅是內容與技術的結合，更是一門對行業認知和用戶行為有深刻理解的系統性工程。

02：GEO如何變成一門生意

GEO之所以在短時間內成為行業熱點，本質上來自一個更大的變化：互聯網流量入口正在發生轉移。

過去二十年，用戶獲取信息主要依賴搜索引擎。但隨著生成式AI普及，這種路徑正在被重新改寫。IT研究與顧問咨詢公司Gartner預計，今年，傳統搜索引擎訪問量將下降25%。與此同時，AI工具的用戶規模快速增長：ChatGPT周活躍用戶已達到約8億，豆包月活躍用戶超過1.7億，微軟調查顯示，全球約有1/6的人口正在使用生成式AI工具。換句話說，越來越多用戶開始直接向AI提問，而不是在搜索結果中逐條點擊鏈接。

一位互聯網營銷行業人士向我表示：“AI正在成為新的信息入口。過去品牌爭的是搜索排名，現在爭的是AI答案中的出現位置。”

在這樣的背景下，GEO逐漸成為企業爭奪AI流量的重要手段。

從市場規模來看，這一新興行業增長速度相當快。中國信通院數據顯示，2024年中國GEO服務市場規模已超過42億元人民幣，年復合增長率達到38%。放眼全球，行業研究機構預計，到2034年GEO市場規模將超過336億美元。

資本市場對這一趨勢的反應同樣迅速。，GEO概念股近期集體走強，人民網、新華網、浙文互聯等多股漲停。海外市場方面，AI內容推薦和算法透明度的提升，也讓企業更容易評估GEO帶來的潛在價值。一位投資機構人士如此表示：“只要AI成為主要信息入口，圍繞‘如何影響AI答案’的產業就一定會出現。”

從商業模式來看，GEO逐漸形成兩條主要路徑：內容優化服務和技術賦能服務。

內容優化主要圍繞信息生產。服務商會為企業撰寫結構化內容，包括結論明確、數據支撐充分、權威來源引用等，使品牌更容易被AI回答引用。

技術賦能則側重基礎設施建設，例如網站結構化標注、Schema標簽部署、AI可抓取后臺建設，以及監測系統開發。通過這些工具，企業可以持續追蹤品牌在AI回答中的出現頻率和推薦位置，并據此優化策略。

目前，多數GEO服務商采用分層定價模式。基礎服務通常以關鍵詞優化數量計費，價格從幾千元到數萬元不等；深度策略和技術部署則可能達到數十萬元。對此老辛透露：“很多客戶最初只是試水，但一旦看到品牌在AI回答中的曝光提升，往往會擴大預算。”

消費者行為的變化，也在進一步擴大這一市場空間。

據知名商業自媒體吳曉波頻道報道，相關數據顯示，超過80%的中國消費者在購物前會參考AI意見，其中約35%的人每天會多次咨詢AI。全球范圍內，大約73%的消費者已經在購物過程中使用AI工具進行信息查詢或產品對比。

此前與一位跨境電商負責人交流時他表示：“AI推薦更像是‘高意向流量’，用戶已經接近決策階段。”

為了抓住這類流量，一些平臺開始嘗試直接將AI推薦轉化為交易。例如，OpenAI與PayPal合作，使數千萬家企業能夠在ChatGPT內完成支付流程；沃爾瑪、塔吉特等零售巨頭也在測試AI購物應用，讓用戶通過聊天機器人直接完成下單，國內的阿里千問、豆包等軟件近年來也在app上線了用戶直接詢問就能推薦商品，直接跳轉支付的功能。

隨著平臺、電商和AI技術的結合，GEO的商業價值開始逐漸清晰：它不僅僅是一次內容優化，而是一種新的品牌曝光方式。

總體來看，GEO正從概念逐步走向產業化。AI流量入口的形成、消費者行為變化、資本關注以及技術手段成熟，共同推動這一市場快速發展。

03：熱潮背后的隱憂

隨著企業和資本不斷涌入，GEO市場正在快速升溫。但多位從業者也向我表示，這一行業仍處在早期階段，商業模式、行業規則以及平臺環境都存在明顯的不確定性。

首先是效果評估難題。

在傳統SEO體系中，企業可以通過點擊量、流量來源和轉化率衡量營銷效果。但在生成式AI環境下，用戶往往在AI回答中直接獲得信息，并不一定點擊鏈接。這意味著企業很難確認：品牌被AI推薦后，是否真正轉化為購買行為。

更復雜的是，大模型回答具有明顯的不穩定性。老陳對我表示：“AI答案并不是固定的，同一個問題在不同時間、不同用戶環境下，可能得到完全不同的回答。”這種現象在技術上被稱為非冪等性，模型輸出會隨著上下文、用戶歷史記錄和模型更新不斷變化。

第二個風險來自行業秩序和內容質量問題。

隨著GEO概念迅速走紅，一些服務商開始采用“規模化投喂”的方式，即在互聯網中批量發布大量品牌相關內容，以提高被AI抓取的概率。業內將這種做法稱為“AI投毒”。

老辛則向我表示：“短期來看，大量信息確實可能增加被模型抓取的概率，但如果內容質量低或重復度高，長期會影響模型判斷，也會降低整個信息環境的質量。”

與此同時，行業低價競爭也開始出現。一些小型服務商在缺乏技術能力和行業經驗的情況下，通過低價搶單和批量內容生產快速交付，這種模式雖然降低了企業進入門檻，但也讓市場逐漸出現“低價低質”的競爭格局。

第三個不確定性來自平臺和算法規則。

與傳統搜索不同，生成式AI平臺掌握著最終的算法控制權。品牌和服務商可以通過內容和技術提高被引用的概率，但無法決定模型最終如何生成答案。

如果未來AI平臺或監管機構出臺規則，限制對AI回答進行人為干預，那么現有GEO策略可能受到影響。如果平臺加強對商業內容的過濾或限制結構化優化行為，企業將很難繼續通過內容策略影響AI回答結果。

總體來看，GEO確實為品牌在AI時代提供了一條新的曝光路徑，但它仍然是一門處在探索期的生意。企業既可能通過AI答案獲得新的流量入口，也必須面對效果難衡量、行業秩序混亂以及平臺規則不確定等挑戰。