谁在给 AI" 投毒 "？

作者／   IT 时报记者   沈毅斌

编辑／   王昕   孙妍

" 百度一下，你就知道 " 这句宣传语道出百度作为搜索引擎的核心价值，曾几何时，它就像一个巨大的信息库，无论是查资料、看新闻，还是解决生活中的小疑问，都能通过 " 百度一下 " 搞定。

"DeepSeek，上海有哪些好吃的饭店？"" 豆包，推荐一下类似《三体》的科幻小说？""Kimi，如何科学减肥？" 如今，用户的提问习惯逐渐转向 AI 大模型智能问答。

哪里有流量，商机就在哪里，不少商家已经盯上了这块 " 蛋糕 "。GEO（生成式搜索引擎优化），一种专门针对 AI 大模型内容优化的服务就此诞生。它如同 AI 时代的 " 隐形推手 "，商家通过结构化的知识 " 投喂 "、场景化的内容设计，让品牌信息潜移默化地融入大模型的回答中，从而增加商家的曝光量。

然而，用户在使用 AI 大模型 " 搜索 " 时，往往无从知晓眼前的答案是否经过商家的刻意优化；更令人担忧的是，这背后可能暗藏不法商家的牟利套路，让信息的真实性与可信度蒙上阴影。

DeepSeek 推荐

是否真的好？

" 大众点评必吃榜 " 曾是商家们趋之若鹜的营销王牌，一句 " 上榜必吃 " 便能悄悄左右消费者的选择；如今，随着 AI 大模型走入日常生活，从母婴奶粉到美妆护肤，再到街角餐厅，"DeepSeek 推荐 " 正成为新的流量密码，被商家们印在招牌上、写进宣传语里。

在上海市徐汇区的一家日式拉面店，这种新玩法被演绎得尤为直白。门店外的广告立牌被设计成 DeepSeek 的对话框样式。当提问 " 上海最好吃的日本拉面 " 时，大模型给出的答案里，这家店位于首位，紧接着是对拉面特色、店铺地址、推荐理由的详细描述。

图源：大众点评

小红书作为一个 " 种草 " 平台，更是 "DeepSeek 推荐 " 的聚集地。"DeepSeek 深扒奶粉内部不同需求怎么选 "" 当我让 DeepSeek 推荐一款护肤品 " 等笔记随处可见，就连瑞幸咖啡官方账号也发布了一条笔记 " 如果让 DeepSeek ‘瑞’评瑞幸 "。

不可否认，这些商家已然摸清了 AI 时代的营销逻辑。那么，AI 大模型推荐的 " 最好吃 "" 最好用 " 是否实至名归呢？

《IT 时报》记者让 DeepSeek 推荐上海虹口区天潼路附近好吃的面馆，有 7 家面馆上榜，但推荐信息中排名第二、三名的店铺，在大众点评上显示为其他城市店铺，并不在上海。记者顺藤摸瓜查询信息来源，发现相关信息被发布在两个小网站（" 打印贸 " 和 " 看刊宝 "），内容也为用户自己撰写。

记者再让 DeepSeek 推荐天潼路附近好吃的西餐厅，第二名却是一家广州的西餐厅，大众点评的评分高达 4.8，评论也多达 5000+。信息来源则为自媒体笔记。

为何推荐地域会出现如此明显偏差？为何错误信源均来自小网站或自媒体？当广州餐厅 " 穿越 " 至上海榜单，是否干扰了 AI 推荐逻辑？

上述种种问题都指向了大模型抓取内容时，缺乏基本的筛选和校验能力，而这也成为商家操控大模型生成结果的可利用途径。

一个多月前，网络安全测试员陈明（化名）进行了一项测试：他以自创品牌为核心，研究大模型的准入机制以及联网搜索规则，并定制了一套适配内容。其中，AI 抓取更偏向结构清晰、有数据和案例作为支撑、多角度覆盖的内容。

将这些信息定向投喂给多款主流大模型后，再通过特定关键词进行搜索。结果不出所料，DeepSeek、豆包、文心一言等主流国产大模型在生成答案时，都明确出现该品牌的信息，且推荐位置都位于前三。

近日，陈明再次在大模型上搜索关键词，品牌展示位依旧保持前列。" 尽管转化率不算高，但品牌曝光量还是有目共睹的。" 陈明说。

3800 元

AI 大模型 100% 推荐

在流量为王的时代，品牌宣传似乎只有两种命运，要么通过 GEO 方式成为 AI 的 " 标准答案 "，要么在传统 SEO（搜索引擎优化）里 " 隐入尘埃 "。

" 尽管当下 GEO 还存在诸多问题，但未来会成为流量入口，因为它更符合人们‘懒惰’的特性。" 百度前 SEM 分析师、猛犸世纪创始人罗小军告诉《IT 时报》记者，传统 SEO 以提升网站关键词排名为核心来增加曝光量，路径为 " 关键词——网页链接——点击跳转 "，而 GEO 简化为 " 提问——答案 "，效果更加简洁直接。

这种 " 懒惰 " 背后其实是用户对更高效获取信息的需求升级，而 AI 搜索的爆发式增长恰好为 GEO 的发展提供了土壤。

头豹研究院数据显示，全球 AI 搜索的用户量从 2024 年 1 月的 3.1 亿增长至 2025 年 2 月份的 19.8 亿，增长率达 538.7%，这为 GEO 带来了广阔的市场空间。头豹研究院估测，今年国内 GEO 市场规模约为 21 亿元，2027 年预计达到 242 亿元。未来五年，GEO 将引领超 3000 亿元市场价值重塑。

面对庞大的市场前景，许多 SEO 服务商开始转型，向 GEO 里 " 淘金 "。"3800 元，100% 被 AI 推荐。" 一位 GEO 服务商告诉记者，合作流程是商家提供产品的宣传稿件和文案，他们针对 AI 大模型偏好进行审稿、微调、宣发，最后反馈结果。其中，需要提供特定关键词，每个关键词要发 50 条稿件链接，以量取胜。

3800 元费用中，有 2800 元是基础服务费，1000 元是考核达标的费用。所谓的考核标准，采用最直接的统计方式：一是 AI 在问答中直接露出产品或品牌名称的次数，二是 AI 引用的关键词链接数量。

另一家上海 GEO 服务商，默认以 DeepSeek 的回答结果为准，一个月内有 20 天 " 被回答 " 就算达标。

值得一提的是，一些较为规范的 GEO 服务商会对客户提出要求，比如粉丝量须达到两万以上；投放内容需超过 60 分（GEO 服务商对内容的评分标准）等，当客户达到这些要求才会接单合作。

相比传统 SEO 半年左右才能见成效的周期，GEO 的确可以在短时间内 " 大力出奇迹 "。因此，GEO 服务商通常给出的只是一个月的收费标准。

这样 " 剂量大，效果猛 " 的方式，可以让客户和 GEO 服务商快速获益，但对大模型来说，却是一种持续性伤害，AI 生态受到污染。

服务 DeepSeek、豆包等 AI 联网搜索技术负责人曾在 5 月底接受媒体采访时表示，公司已经关注到 GEO 的乱象，正在对低质 AIGC 内容进行识别、筛查、降权。

垃圾信息

让 AI" 吃坏肚子 "

"AI 大模型辨识信息来源的能力较弱，投喂垃圾信息就可能生成垃圾答案。" 针对上述暴露出来的问题，罗小军认为，目前 GEO 发展中垃圾信息泛滥成灾，自媒体平台让人人都有发言权和分享欲的同时，也在一定程度上降低了信息来源的权威性和真实性。

这直接导致大量未经筛选、质量参差不齐的信息混杂其中。当 AI 抓取这些内容时，很容易基于这些杂乱的信息生成缺乏准确性、深度和价值的低质量答案，长此以往，会严重削弱用户对 AI 搜索结果的信任度。

最有代表性的案例是美国社交新闻聚合平台 Reddit，其将海量的用户帖子、评论等内容以 6000 万美元出售给谷歌。这一交易却被广告商视为可乘之机，广告商利用 AI 批量生成，在 Reddit 上大肆宣传自家产品的内容并疯狂发布。

由于 AI 的训练数据来源于此，这些刻意植入的推广内容会被 AI 自动学习吸收，进而在后续的回答中不自觉地为这些产品进行推广，直接导致 Reddit 平台被大量 AI 生成的垃圾帖子淹没，严重干扰了平台的内容生态。

部分 GEO 从业者为了追求更高的曝光度，采用类似早期 SEO 的手段，如通过模拟真实用户的搜索行为反复向 AI 平台投喂特定信息进行刷榜，或是通过不正当的外链操作干预排名。这些行为破坏了 GEO 领域本应有的公平竞争环境，让优质内容难以凭借自身价值获得合理曝光，更可能成为滋生诈骗的温床。

罗小军举例道，不法分子可以利用在自媒体平台发布假的网站链接或联系方式，并根据大模型 " 喜好 " 进行投喂。当用户进行精准搜索时，就很可能被虚假信息误导，掉入诈骗陷阱中。

当 AI 大模型的回答失去了 " 中立性 " 的根基，用户的信任便会像沙堡般崩塌。就像当年人们厌倦了搜索引擎首页的广告弹窗，如今若每一个 AI 答案的背后都藏着商业算计，最终可能催生新的信息焦虑—— " 我们到底该相信谁？"

罗小军建议，大模型公司需要建立更为严格的信源分级体系，对有品牌背书、权威发布、专业出处、结构事实清晰的内容赋予更高的露出权重，降低用户自我生成内容的露出权重；其次，在产品、餐厅等推荐方面，关注用户转化率、复购率、停留时长等更深层数据，而非仅依赖浏览量或点击率等表面数据；最后则是建立第三方中立机构来审定 AI 内容。

排版／   季嘉颖

图片／   大众点评   DeepSeek   Reddit   豆包 AI

来源／《IT 时报》公众号 vittimes

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