生活中，小到选购洗碗机，大到抉择留学机构，人们为求更好决策，总是希望获取更多信息。过去，大家习惯于从身边人或社交分享中寻求经验，但这类信息常裹挟着广告的干扰。如今，AI大模型似乎带来了新的可能：一个宣称能整合所有渠道信息、直接呈现答案的智能入口。

“AI的回答在消费者印象里更加中立。”一家专注于GEO营销服务的公司这样介绍。而正是瞄准了这份信任，一种全新的营销方式——GEO应运而生。GEO全称为Generative Engine Optimization，中文常译为“生成式引擎优化”。“通俗来说，就确保当用户向各类AI平台提问时，你的品牌能成为那个被推荐的‘答案’。”该公司工作人员表示。

GEO的热度也已蔓延至资本市场。近日，GEO概念在A股市场持续走强，多只相关个股接连涨停，随之而来的讨论和争议也越来越多。GEO是如何运作？它真能稳定影响AI的答案，还是只是炒作概念？在规则空白期，商业伦理与行业治理正面临怎样的新挑战？

AI生成

AI回答，几千元就能“定制”？

AI的回答也能被控制？这听起来有些不可思议。但在跨境数字营销从业者Bessie Pan看来，这已是营销行业内公开的“秘密”。“从AI对话工具开始普及，并在引源里抓取商品信息的那一刻，嗅觉灵敏的营销人和品牌方就已经行动了。”她说。

一家GEO服务商A的工作人员向记者证实，自去年以来，相关商业尝试就已如火如荼展开。他展示了一个养老院的营销案例：“你看，现在这家养老院在AI回答里的排名和露出，就是我们做的。”记者在其提供的材料中看到，服务商围绕该养老院，在至少六款主流AI应用中进行投放，包括DeepSeek、元宝、豆包等。

相关的词条设置相当密集。仅围绕某地养老院推荐、排名、选择建议等方向，就布局了超过20种不同的提问方式。按照工作人员的说法，这意味着，当用户在AI问答框中输入“某地哪家养老院好”一类问题时，大概率会看到这家养老院的名字出现在结果中。记者在多款AI平台实测发现，提出类似问题后，该养老院的名字确实频繁出现在推荐列表里。

这项服务的收费明码标价，主要按设置的“训练问题”词条数量和维护周期计算。服务商A的报价是单个问题每季度4000元，“一到两周就能交付”。另一家服务商B的报价与之接近：10个词条，季度费用3万元。

互联网上某GEO的服务收费标准

那么，GEO究竟是如何影响AI回答的？对于这个疑问，服务商B的工作人员表示，“如果说传统营销针对人性，GEO针对的是‘模型性’。”他们的策略不是撰写打动人心的文案，而是让内容完全适配AI的语义识别与检索逻辑。换句话说，这些内容在用户提问时，能被AI从信息池中精准调用，并作为“客观答案”的一部分呈现。

“说白了，不是写给人看，是写给AI看。”服务商B说。

在记者接触的GEO服务商中，服务费大多按季度结算。“行业里大家都在做，AI习惯抓取最新数据，如果你不持续维护，很快就会被刷下去。”服务商A的工作人员解释道。

这种试图影响AI回答的做法，在技术上是否真的可行？东南大学网络空间安全学院副教授宋宇波指出，GEO确实存在“可操作空间”，其关键不在于“改写模型的大脑”，而在于影响它“看”什么。

“很多AI在生成回答前，会先抓取一批资料，再从前几条中归纳总结。”宋宇波说，“只要内容更容易被抓取、排名更靠前、写得更像‘标准答案’，它就更容易进入AI的参考范围。”

AI推荐的养老院靠谱吗？

也许只是刷出来的“权威”

如果AI的回答能够被定制，那么它反复强调的内容，其本身的可靠性也必然存疑。

在上述养老院的案例中，记者发现，尽管AI能多次推荐该机构，但其答案所引用的来源却非常有限且质量堪忧。仅有的三个可查来源中，一个链接失效，另一个是某媒体2023年的通稿，还有一篇是最新发布在第三方网站、内容粗糙的个人文章。该文章除了堆砌养老院信息，还附带了另一家机构的介绍，却冠以“××养老院top榜”的宏大标题。

Bessie Pan认为，这正是试图用低质内容“污染”AI数据源的典型做法。她解释，AI在判断是否采纳信息时，通常会评估内容的覆盖广度、发布频率、新鲜度，以及是否关联了权威信号。“比如，一篇介绍某养老院的文章，如果文中提到了行业内的知名机构，AI系统可能会因此提升对整篇文章的权重评价。”她说，“这类做法是部分服务商会使用的GEO手段。”

宋宇波表示，这类行为在行业内称为“黑帽GEO”，即用不正当手段影响甚至干扰AI的回答。他归纳了三种常见做法：一是批量生产伪装成测评或科普的文章，并刷数据营造虚假权威；二是在内容中嵌入人眼不易察觉、但机器可读的“隐藏指令”；三是向高权重平台灌入带有倾向的内容，赌其被检索系统收录，乃至在后续训练中被当成“事实”。

AI生成

“这些做法短期可能有效，但风险很高。”宋宇波指出，包括被平台识别后封禁、触及法律红线，以及一旦被用户识破所带来的严重信誉反噬。

报价五花八门，效果却是“黑箱”

有人炒作GEO概念开始卖教材

在与多位GEO业内人士交流中，一个普遍的反馈是：这个行业里“黑帽”手段不仅多见，而且操作往往简单粗暴，这也是很多人至今仍对GEO持观望态度的原因之一。“再加上AI技术本身像个‘黑箱’，效果既看不见也摸不着，不像投传统广告那样能明确追踪，不确定性就更大了。”Bessie Pan说。

Bessie Pan接触过不下20家国内外GEO服务商，她用“不靠谱”概括整体印象。其中一大乱象，就是“新瓶装旧酒”：不少服务商打着“GEO优化”的旗号，做的其实还是传统的SEO（搜索引擎优化，优化网站结构和内容，从而提升网站在搜索引擎结果中的自然排名的方法），收费却翻了一番。“说白了就是挂羊头卖狗肉。”她直言。更让人摸不着头脑的是GEO的收费，Bessie Pan表示，在效果完全无法保证的情况下，报价却像“海鲜价”一样浮动极大，一年GEO的服务费用，从五六万到二三十万都有。

Bessie Pan进一步解释了GEO效果难以评估的另一重原因：“每个人的AI提问其实非常个人化，而且AI本身有记忆能力，能结合对话历史调整回答。这就意味着，不同人提问得到的答案很可能不同，甚至同一个人隔天再问，回复也可能有差异。”

“因此，企业所做的GEO优化动作，与其最终带来的实际效果之间，存在着天然的‘脱节’。”她指出，“你无法像监测网站流量那样，明确知道一次点击来自哪里、转化如何。由于AI大模型不对外公开数据，市面上那些号称能监测‘AI可见度’的工具，大多只是在推测，很难反映真实的对话情况。”“企业投了钱，却说不清到底带来了什么，评估往往只能凭感觉。” Bessie Pan总结道。

尽管效果难以精确预测，但GEO服务商A在推介时仍强调其必要性：“如果别人都在做GEO，你们公司不做，那很可能就落后了。”

这种追逐短期利益的心态，甚至催生出了一批“概念贩子”。Bessie Pan就遇到过这类情况：一些机构以“免费听GEO干货”为名吸引关注，随后便推销起售价不菲的教材资料。她翻看过其中一套，发现近80%的内容仍是传统SEO知识的拼凑。“如果真掌握了有效的方法，理应靠实际优化效果获得回报，而不是急着靠卖课变现。”在她看来，这种急于“收割”的做法，恰恰说明很多人并非真正专注于解决技术问题，而只是借着新概念的热度谋利。

市面上的GEO教材

如何管住“跑偏”的GEO？

业内对GEO的探讨愈发热烈，而其伴随的“数据污染”风险，也引发了人们对AI工具可信度的普遍担忧。

宋宇波分析，当大量商业内容涌入AI的参考来源时，用户体验首当其冲：答案变得像软文，信源趋于集中，观点日益同质。更深层的危机在于，整个信息生态可能被“伪权威”稀释，“一些内容并非更正确，只是更擅长包装和传播，最终营造出‘看似公认’的虚假景象。”

他进一步指出，一种恶性循环可能形成：短期内AI或许仅将某些网页作为参考，但若特定的营销话术在高权重网站反复出现并被频繁引用，便可能在模型迭代中流入训练数据，形成“越被引用，越像事实”的循环强化。这令优质但不善营销的内容承受着“劣币驱逐良币”的压力。

面对现状，宋宇波认为，GEO的长期发展必然要从“投机取巧”转向“可信内容管理”。他认为，平台预计会沿两个方向推进：一是推动商业信息披露透明化，像搜索广告一样明确标注；二是抬高信源门槛、加强反作弊，例如采用多源交叉验证，对批量生产的“伪权威”内容进行过滤。他进一步表示，行业也需形成基本共识：商业合作应可披露、数据可追溯、错误可纠正，并将“投毒式”操纵明确定性为不当竞争。

然而，实现这一转型并不容易。Bessie Pan指出，尽管很多人呼吁通过“监测透明化”来促进行业健康发展，但这在现实中难度极大，关键取决于AI厂商是否开放真实的用户交互数据。在她看来，只要数据接口不放开，就不可能产生真正可信的监测工具。

Bessie Pan总结道，GEO的兴起反映了用户行为从“搜索”向“对话”的转变。但在当前阶段，企业更需要保持清醒，警惕炒作，始终将重心放在产品与内容本身的价值上。“真正可持续的GEO，应是你的价值被AI自然‘看见’的结果，而不是强行刷出来的虚假位置。”

文/广州日报新花城记者：张慧琪

图/广州日报新花城记者：张慧琪（部分AI生成）

广州日报新花城编辑：王锋