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3600元就能“优化”回答，你的AI搜索被“植入”了

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3600元就能“优化”回答，你的AI搜索被“植入”了

十几年前 ， 当搜索引擎初露头角时 ， 一则漫画曾经广为流传——有人向上帝提问 ， 上帝说 ， “等等 ， 让我先Google一下 。 ”
直到AI大模型出现 ， 传统搜索引擎的互联网“入口”地位受到了影响：越来越多年轻人习惯使用AI搜索 ， 甚至在做决策之前先征求大模型的意见 ， 理由之一便是大模型生成的内容里“没有广告” ， 用户不用担心自己可能无意间点进搜索引擎的广告内容 。
但广告已慢慢渗透到AI大模型中 。 新京报贝壳财经记者注意到 ， 近期出现了一个名为GEO（Generative Engine Optimization ， 生成式引擎优化）的商业模式 ， 其核心是通过迎合AI在联网搜索时的抓取功能 ， 让相关品牌的内容能够出现在大模型生成的回答里 ， 从而达到营销目的 。 记者在调查中发现 ， 不少GEO从业者给出了3600元/季至29800元/年不等的报价 。
当AI生成遭遇“内容优化” ， 这将对大模型产生怎样的影响？以GEO为契机 ， AI大模型的出现又将如何颠覆现有的互联网商业模式？对此 ， 新京报贝壳财经记者采访了提供GEO服务的品牌营销方 ， 以及大模型厂商、安全行业从业者 。
GEO运作套路：“投喂”大模型喜爱的内容
哪里有流量 ， 哪里就有商机 。
“xx培训班哪个好？”“xx直播平台有哪些？”当新京报贝壳财经记者以上述提示词咨询DeepSeek ， DeepSeek很快生成了一个完整的回答 。
只不过 ， 这份回答是经过品牌方“优化”的结果 ， 如在针对某领域直播的问题时 ， DeepSeek在回答中按照不同业务类型对平台进行了分类 ， 其中两个分类类别都提到了同一个品牌 ， 而该品牌正是GEO营销商向记者推销服务时介绍的“优化案例” 。
8月20日至9月1日 ， 新京报贝壳财经记者联系了多家GEO营销商 ， 接触并了解了GEO这一在AI大模型生态之内衍生出来的商业模式 。
“我们主要做关键词广告 ， 默认主投平台是DeepSeek ， 其他平台则随机投放 。 ”一家GEO营销商告诉记者 ， “价格是3600元/季度 ， 10800元/年 ， 在此期间会一直维护关键词内容的出现 。 ”
另一家GEO公司的客服人员则在面对记者咨询时表示 ， 其提供3800元至29800元不等的“套餐服务” ， 其中“尊享版”服务可以收录12个或以上的关键词 ， “关键词不要定得太泛 ， 否则不容易和头部企业竞争 ， 可以定位在细分领域 。 ”
那么 ， GEO是怎么做到向大模型中植入品牌内容的呢？
“大模型喜欢短句 ， 基本上200字以内的小段落的内容最容易抓取 。 它很难抓取长篇大论的内容 ， 而且需要非常清晰明确的语言 。 不像人类往往喜欢使用大量修辞堆积情感 ， 大模型最喜欢的是直接、明确、段落分明的内容 ， 长篇大论堆叠的关键词越多 ， 弯弯绕绕的表达越多 ， 对大模型越是负担 。 ”艾加营销集团元力科技首席战略官Frank在接受新京报贝壳财经记者采访时表示 。
9月1日 ， 新京报贝壳财经记者通过查询DeepSeek在回答中自带的“引用”功能定位到了经GEO“优化”后的某品牌内容的来源网页 ， 发现这些被DeepSeek抓取的自媒体网页内容确实符合“200字以内小段落”的特点 ， 如下图所示 ， 该内容几乎“一句话就是一个自然段” ， 虽然并不太符合传统的人类撰写的文章的习惯 ， 但对AI来说却显得更加“通俗易懂” 。
被DeepSeek抓取的自媒体内容 。
此外 ， 上述被抓取的内容分别来自今年5月、7月、8月的网易号自媒体 。 其中一些自媒体6月才注册 ， 一些自媒体账号甚至已经“销号” 。
“GEO可以通过提升内容在AI大模型训练数据和检索中的可见性和可理解性来提升被抓取的概率 ， 如优化数据来源（爬虫友好型） ， 优化语义（表达逻辑清晰、上下文关联丰富……）等 。 优化内容适配模型的‘引用’行为 ， 如提供可摘要提炼的关键点、模型友好型文本结构、方便引用理解格式等 。 此外 ， 提示词工程逆向、内容的权威性、内容更新频率也会对GEO的效果产生影响 。 ”在北京一家AI公司从事技术方向管理工作的徐飞（化名）告诉新京报贝壳财经记者 。
事实上 ， 就连此类AI抓取的内容也有可能是AI生成的 。 8月28日 ， 一家GEO营销软件经销商告诉记者 ， 其虽然不直接提供GEO服务 ， 但是提供“GEO+SEO软件” ， “你可以使用我们的软件自己生成内容 ， 全网自动化发到你的网站和自媒体 ， 我们还会自动将新内容提交到搜索引擎 ， 最终让品牌内容被AI搜索 。 ”该经销商还提供了豆包、通义千问、文心一言、Kimi等AI大模型上的搜索案例 。
【3600元就能“优化”回答，你的AI搜索被“植入”了】大模型与GEO“攻防”战
目前 ， GEO虽然还属于“新鲜事物” ， 但已经开始影响模型内容的生成 。 有用户就对记者表示 ， 觉得DeepSeek“不如刚推出时好用”了 ， 其体现之一就是总会抓取一些低质量自媒体生成的内容 。
“目前出现生成式引擎优化GEO的生意 ， 大模型回答里可能渗透广告或营销倾向 ， 比传统广告更隐蔽 。 当用户问‘哪个品牌最好’时 ， 大模型可能输出被‘投喂’过的预埋信息 。 这种方式不同于传统广告 ， 更加隐蔽 ， 用户可能在不知情的情况下接受营销信息 。 尤其在电商、医药、教育推荐等高价值场景中 ， GEO 可能成为一种数字公关手段 ， 侵犯用户的知情权和选择权 。 ”绿盟科技天枢实验室主任研究员顾杜鹃在接受新京报贝壳财经记者采访时表示 。
在她看来 ， GEO的兴起为大模型内容生成带来了营销风险 。 一方面 ， 模型在识别营销内容时面临困难 。 GEO 中营销内容可能被巧妙地嵌入到看似中立的信息中 ， 模型可能难以识别其营销意图 ， 同时互联网数据中缺乏对营销内容的明确标注 ， 使得模型在生成回答时难以主动避开营销信息 。
不过记者在采访中发现 ， 大模型公司对于GEO可能带来的风险大多持乐观态度 ， 认为其风险可控 。
徐飞告诉记者 ， 目前来说GEO影响并不会太大 ， “类比一下 ， 就是在海量图书馆里放一些更容易被大模型这个‘超级大学生’理解和读懂的书 ， 且在他好拿的位置上 ， 同时还有正版标识和导师推荐 ， 自然被引用的概率就高一些 。 ”
“目前没有看到GEO对AI生产的明显影响 。 ”一家主流AI大模型公司从事搜索方向工作的员工对新京报贝壳财经记者表示 ， “他们通常就是针对特定的问题做优化 ， 比如让AI推荐一辆山地车 。 然后预埋了一些推荐某品牌山地车的内容（页面） ， AI可能会抓取到这些内容 。 ”
该员工表示 ， 这些内容只有在开启联网搜索时才会被抓取 ， 且不太可能成为AI的训练数据 ， “我们在训练模型时会优先排除掉SEO或GEO的页面 ， 未来这会是一个‘攻防’的过程 ， 就像搜索引擎对待SEO一样 ， 但可能不会有太大影响 ， 因为未来当AI变得更加聪明之后 ， 可能就会很容易分辨出哪些页面是‘诱饵’了 。 ”
顾杜鹃告诉记者 ， 模型应建立“常识”以避免被网络内容误导 ， 大模型应从多种独立且可信的信源获取信息 ， 避免单一信源的偏见影响生成结果 。 在生成回答时 ， 检查内容与上下文的一致性 ， 确保回答的逻辑性和真实性 。 同时增强模型的透明度 ， 使用户能够理解模型生成内容的依据 ， 提升信任度 。 当前面对GEO的营销风险 ， 大模型在识别营销内容和建立“常识”方面技术有待升级 。
她认为 ， 用户也需要学习辨别和避免GEO的营销内容 ， 包括在获取信息时 ， 保持怀疑和批判的态度 ， 尤其是当信息来源不明确或内容过于夸张时 。 对于关键信息 ， 尽量从多个独立且可信的来源进行核实 ， 避免仅依赖单一渠道 。 另外 ， 也要留意平台是否对AI生成的内容进行标识或提供警示信息 ， 以帮助识别潜在的GEO营销内容 。
GEO出现背后：信息获取模式改变 ， 信息分发模式也会改变
实际上 ， GEO的出现也代表着当AI大模型“飞入寻常百姓家”时 ， 固有商业模式的“更新换代” 。
新京报贝壳财经记者发现 ， 目前有不少GEO公司的前身是SEO（搜索引擎优化） ， 其背后的逻辑则对应了搜索市场的发展 。
“SEO形成已经很多年 ， 目前SEO在全球市场的规模大约为800亿到1000亿美元 。 ”Frank告诉记者 ， “GEO概念大概在2024年7月出现 ， 越来越多的人不愿意使用搜索引擎而改用AI大模型 ， 大模型具备很强的聊天机制 ， 消费者不像搜索引擎只是搜索一个问题 ， 而是采用多轮交互 ， 导致了和之前搜索不同的行为 ， 我们称之为0点击搜索 。 如果消费者获取信息和理解信息的模式发生改变 ， 就意味着信息内容的分发模式也会发生改变 ， 随之而来的就是消费行为和消费过程的改变 ， 一定会激发新的商业需求 。 ”
Frank估计 ， 今年传统搜索的流量会下降10% ， 明年会下降25% ， 按照这种形势发展 ， 2027年有可能有一半的搜索会发生在AI大模型里 。 对于品牌主而言 ， 不可能放弃这一块的“蛋糕” 。
今年二三月份 ， 有客户找到Frank所在的公司 ， 开始尝试GEO ， “一些来自3C数码电子和消费品业务的客户认为GEO很有趣 ， 但对他们来说营销方法还有很多 ， 包括线下广告、达人种草等 。 而一些B端场景的客户选择就没有那么多 ， 比如一些从事化工原料的客户无法投放C端广告 ， 主要依赖的就是搜索引擎 ， 此时传统搜索引擎市场份额的下滑对他们的影响就很大 。 ”
在Frank看来 ， GEO并不完全意味着“广告植入” ， 其底层逻辑是在AI时代 ， 品牌方一样希望自己“被看见” ， “GEO所谓的优化 ， 就是如何保证内容可以被看见、正确识别并正确反应 ， 品牌方不希望自己成为AI世界中的‘隐形人’ ， 希望自己能够准确出现在用户需求的场景中 ， 特别是一些依赖搜索引擎获客的B端品牌 。 ”
“低质量的GEO并不会长期存留 ， 只有大模型的向量数据库或者大模型认为可信的信源才会长久保留 ， 如果GEO仅依靠短期的‘投毒’或者联网影响大模型的搜索结果 ， 那么它一定是短期的事 ， 相关答案可能第二天就会消失 ， 这是非常错误的做法 。 我不支持大家去做有害的GEO ， 目前海外的GEO就比较理性 ， 从长远角度分析 ， 在未来实现AI大模型、品牌主、消费者三方的共赢是一个理想的状态 。 ”
新京报贝壳财经记者从多家AI大模型公司了解到 ， 目前在AI生成回答中通过广告方式增加营收还并不成熟 ， 出于可能丢失用户的原因 ， 大多数公司对于广告问题避而不谈 ， 主要的目标依然还是“开疆拓土” 。
“我个人理解AI搜索不会取代传统搜索引擎 ， 二者的适用场景并不一样 。 传统的是对精确内容的响应 ， AI搜索更像是对模糊问题的请教和清晰化过程 。 因此商业模式也不会完全相同 。 ”徐飞说 。
“我们认为GEO是一个系统工程 ， 解决的是品牌方如何在AI世界里重构自己的内容和资产 。 如果未来 ， 消费者的决策行为和消费判断都会在AI上产生 ， 那么当我们生产内容时 ， 可能不光要让人类看到 ， 还要想办法让AI大模型看到 。 ”Frank告诉新京报贝壳财经记者 。
记者联系邮箱：luoyidan@xjbnews.com
新京报贝壳财经记者 罗亦丹
编辑 岳彩周
校对 穆祥桐

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