每经评论员 李宇彤

近日，抖音生活服务平台针对特定渠道的软件服务费政策正式落地。根据商家截图，通过豆包入口跳转至抖音来客成交的酒店订单，需缴纳约 12% 的综合费率，而抖音主站同品类费率仅为 8%。

费率落差背后是 AI（人工智能）入口角色的深刻变迁。随着大模型能力持续升级与生态边界不断打通，AI 正从一个问答工具演化为融入日常生活的服务入口。用户随口一问，AI 便能给出建议，甚至代为完成选购、下单等具体操作。当流量汇聚之处同时成为交易起点，AI 对话的商业价值便不再停留于想象，而是以费率的形式被明码标价。

然而，AI 对话入口与搜索引擎有着本质区别。搜索引擎返回的是链接列表，需要用户自行筛选判断，商业干预相对容易识别。而 AI 生成的是一段看似经过 " 深度思考 " 的完整回答，天然带有客观、中立、为用户服务的形象。

当 AI 的角色从 " 给出建议 " 转向 " 促成交易 "，并能从每笔成交中直接抽成，用户难免质疑：这段回答里，还有多少客观中立可言？

针对舆论热议，豆包公关负责人回应称，豆包生活服务业务目前没有付费推广，推荐酒店不收取广告费，商家不能通过付费影响推荐或排序。这一回应澄清了 " 直接付费干预 " 的疑虑，却无法消解 " 间接激励 " 的隐忧。

AI 算法驱动的流量分发已催生出 GEO（生成式引擎优化）这一新赛道。与传统 SEO（搜索引擎优化）追求网页排名不同，GEO 的目标是让品牌和商家的信息被 AI 模型选中并写入 " 回答 "。当推荐结果最终与交易分成挂钩，这笔分成便成为一根隐形的指挥棒，悄无声息地左右着算法偏好。

此外，模型的训练与推理逻辑本就高度 " 黑盒化 "。搜索引擎时代的竞价排名、短视频时代的商业化流量倾斜，已经反复证明了商业收益能够干预算法导向。

在 AI 时代，GEO 本身并非洪水猛兽，重要的是，如何成为 " 负责任的 GEO"。用户对客观推荐的信任需要建立在更显性的规则和可辨识的 " 广告 " 标识之上，以辨别何为客观建议、何为受利益驱动的倾向性推荐。此外，在 AI 尚存在幻觉问题的情况下，信任本就是 AI 交易场景中最稀缺的资源。若用户因平台费率而对推荐结果存有疑虑，平台后续重建用户信任的成本便会随之抬高。

想要解开算法 " 黑盒 " 难题，仅依靠平台自律声明远远不够，还需要配套完善制度化约束。

笔者认为，对平台而言，应在涉及交易的 AI 推荐场景中以显著方式告知用户商业利益关联，建立可查询的渠道费率披露机制，在内部设立推荐中立性审计机制，常态化核查佣金结构会不会干预商家推荐排序。

对监管而言，则需跟上技术演进的节奏，将 AI 对话式推荐纳入算法推荐管理和互联网广告监管框架，明确 AI 生成的商业推荐同样适用广告标识义务，并探索引入第三方算法审计。

AI 入口的价值，终究在于让用户获得更高效、更优质的服务体验。当 AI 对话牵连着商业利益，如何让用户继续保持对 AI 的信任，将是整个行业必须共同面对的长线命题。对刚刚站上商业化起跑线的 AI 平台而言，在效率与公信力之间找到平衡，率先建立起一套经得起审视的商业规则，这本身就是一种长期竞争力。