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央視315曝光AI“投毒”,我們和幾位GEO從業(yè)者聊了聊

鈦度號
央視315晚會曝光AI大模型遭‘投毒’現(xiàn)象,GEO技術成為品牌在生成式AI時代爭奪流量的新手段。

文 | 高恒說

今年315晚會,央視曝光了AI大模型遭“投毒”的現(xiàn)象,引發(fā)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(chǎn)品或服務在AI生成的回答中優(yōu)先出現(xiàn),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(xiàn)。

這種被稱為GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎優(yōu)化)的技術,本質上是傳統(tǒng)搜索引擎優(yōu)化(SEO)在生成式AI時代的延伸。不同的是,企業(yè)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(yè)開始嘗試通過GEO影響AI答案內容,一條新的營銷產(chǎn)業(yè)鏈也由此形成。

從技術邏輯到商業(yè)模式,再到潛在風險,這門新興產(chǎn)業(yè)正在快速升溫。一方面,AI流量入口的形成為企業(yè)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(guī)則變化,也讓這一行業(yè)充滿不確定性。圍繞這些問題,我們和多為從業(yè)者聊了聊,嘗試拆解GEO的操作邏輯、商業(yè)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(xiàn),而且?guī)е黠@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(yōu)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(chǎn)品或服務在AI生成答案中被直接引用。

業(yè)內人士老陳透露:“傳統(tǒng)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(xiàn)給用戶,誰的內容最容易被AI理解和采納,誰就占據(jù)了優(yōu)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(jīng)驗豐富的GEO團隊總結出一套“DDS”心法:語義深度(Semantic Depth)、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)支持:提供真實、可驗證的統(tǒng)計或實驗結果,讓結論有據(jù)可依;權威來源:引用專業(yè)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(yōu)化通常包括兩個方向:內容優(yōu)化和技術優(yōu)化。內容優(yōu)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(wǎng)或信息發(fā)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(wǎng)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(wǎng)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(yōu)化目標鎖定在AI偏好上,而非人類閱讀體驗。

執(zhí)行流程上,多數(shù)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(shù)據(jù)支撐、附加權威來源;投放與結構化優(yōu)化:將內容放到AI常抓取的高權重渠道,包括行業(yè)網(wǎng)站、社交平臺、論壇或自建機器可讀網(wǎng)站,同時進行技術優(yōu)化。

行業(yè)認知和專業(yè)能力是成功GEO的另一關鍵。例如教育培訓行業(yè)需要把握家長關注的口語訓練、班型選擇、授課質量;醫(yī)療行業(yè)關注臨床數(shù)據(jù)和科學研究;法律行業(yè)則依賴權威案例和條文引用。一位教育GEO從業(yè)者對我表示:“沒有深入理解用戶痛點和行業(yè)規(guī)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(chuàng)業(yè)公司龍頭Profound成立僅兩年,已經(jīng)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(tǒng)、浙文互聯(lián)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(yè)認知和用戶行為有深刻理解的系統(tǒng)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(yè)熱點,本質上來自一個更大的變化:互聯(lián)網(wǎng)流量入口正在發(fā)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(tǒng)搜索引擎訪問量將下降25%。與此同時,AI工具的用戶規(guī)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(lián)網(wǎng)營銷行業(yè)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(xiàn)在爭的是AI答案中的出現(xiàn)位置。”

在這樣的背景下,GEO逐漸成為企業(yè)爭奪AI流量的重要手段。

從市場規(guī)模來看,這一新興行業(yè)增長速度相當快。中國信通院數(shù)據(jù)顯示,2024年中國GEO服務市場規(guī)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(yè)研究機構預計,到2034年GEO市場規(guī)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(wǎng)、新華網(wǎng)、浙文互聯(lián)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(yè)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(chǎn)業(yè)就一定會出現(xiàn)。”

從商業(yè)模式來看,GEO逐漸形成兩條主要路徑:內容優(yōu)化服務和技術賦能服務。

內容優(yōu)化主要圍繞信息生產(chǎn)。服務商會為企業(yè)撰寫結構化內容,包括結論明確、數(shù)據(jù)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(wǎng)站結構化標注、Schema標簽部署、AI可抓取后臺建設,以及監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)。通過這些工具,企業(yè)可以持續(xù)追蹤品牌在AI回答中的出現(xiàn)頻率和推薦位置,并據(jù)此優(yōu)化策略。

目前,多數(shù)GEO服務商采用分層定價模式?;A服務通常以關鍵詞優(yōu)化數(shù)量計費,價格從幾千元到數(shù)萬元不等;深度策略和技術部署則可能達到數(shù)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(jù)知名商業(yè)自媒體吳曉波頻道報道,相關數(shù)據(jù)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(jīng)在購物過程中使用AI工具進行信息查詢或產(chǎn)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(jīng)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(shù)千萬家企業(yè)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(yè)價值開始逐漸清晰:它不僅僅是一次內容優(yōu)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(chǎn)業(yè)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(fā)展。

03:熱潮背后的隱憂

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

首先是效果評估難題。

在傳統(tǒng)SEO體系中,企業(yè)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(huán)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(yè)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(wěn)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(huán)境下,可能得到完全不同的回答。”這種現(xiàn)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(yè)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(guī)?;段?rdquo;的方式,即在互聯(lián)網(wǎng)中批量發(fā)布大量品牌相關內容,以提高被AI抓取的概率。業(yè)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(huán)境的質量。”

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

第三個不確定性來自平臺和算法規(guī)則。

與傳統(tǒng)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(jiān)管機構出臺規(guī)則,限制對AI回答進行人為干預,那么現(xiàn)有GEO策略可能受到影響。如果平臺加強對商業(yè)內容的過濾或限制結構化優(yōu)化行為,企業(yè)將很難繼續(xù)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(yè)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(yè)秩序混亂以及平臺規(guī)則不確定等挑戰(zhàn)。

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