AI上了315，首先被關(guān)注的是GEO。

AIX財(cái)經(jīng)（AIXcaijing）原創(chuàng)

作者 | 王璐

編輯 | 魏佳

今年的央視315晚會(huì)，AI行業(yè)第一次被推到聚光燈下。

晚會(huì)曝光了一種被稱為“AI投毒”的新型營(yíng)銷操作，矛頭直指GEO（生成式AI搜索引擎優(yōu)化）技術(shù)，即向AI模型批量投喂內(nèi)容，從而影響AI搜索結(jié)果。

與傳統(tǒng)的SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎優(yōu)化）爭(zhēng)奪網(wǎng)頁(yè)排名不同，GEO的目標(biāo)是讓企業(yè)的品牌名稱、產(chǎn)品或服務(wù)在AI生成的答案中被優(yōu)先提及、精準(zhǔn)推薦。舉個(gè)例子，當(dāng)你詢問“哪款冰箱保鮮效果好，適合有小孩的家庭”時(shí)，AI可能會(huì)回答：“XX品牌采用真空保鮮技術(shù)，能將蔬果保鮮期延長(zhǎng)至7天，非常適合注重健康的家庭。”這類結(jié)果，往往就與GEO有關(guān)。

自從GEO出現(xiàn)后，其在產(chǎn)業(yè)層面的價(jià)值一直存在分歧。有人認(rèn)為其帶來的商業(yè)增量可觀，也有人質(zhì)疑其實(shí)際效果并不穩(wěn)定，甚至認(rèn)為部分市場(chǎng)宣傳帶有“割韭菜”的嫌疑。

在本次央視315的曝光案例中，多家提供GEO服務(wù)的廠商聲稱，能夠幫助客戶的產(chǎn)品在AI搜索結(jié)果的排名中進(jìn)入前列（前三），甚至使用“操控AI”“讓AI聽話”“給AI洗腦”等夸張?jiān)捫g(shù)描述其業(yè)務(wù)性質(zhì)。部分GEO服務(wù)商還演示了如何通過虛假信息干擾AI大模型的信息抓取流程。

為驗(yàn)證這一現(xiàn)象，節(jié)目組虛構(gòu)了一款名為“Apollo-9”的智能手環(huán)，將其產(chǎn)品信息導(dǎo)入某款名為“力擎GEO優(yōu)化系統(tǒng)”的軟件中。該系統(tǒng)通過大量生成并投放虛假內(nèi)容，進(jìn)行所謂的“GEO優(yōu)化”。結(jié)果顯示，在AI大模型搜索相關(guān)關(guān)鍵詞時(shí)，這款并不存在的智能手環(huán)竟直接被呈現(xiàn)為“業(yè)界第一名”，而其所引用的案例正是此前投放的虛假優(yōu)化內(nèi)容。

「AIX財(cái)經(jīng)」曾與多家GEO服務(wù)商及已采納該策略的品牌方進(jìn)行交流，從他們的分享中，揭開GEO如何“忽悠”AI的秘密。

GEO“騙過”AI，一共分三步

GEO這一伴隨AI大模型興起的新型營(yíng)銷模式，雖早在2024年便被提出，但隨著DeepSeek、豆包等AI搜索工具的普及，市場(chǎng)熱度顯著攀升。

用戶獲取信息方式的根本性轉(zhuǎn)變，推動(dòng)著越來越多品牌方將注意力從傳統(tǒng)的SEO轉(zhuǎn)向GEO。盡管這兩者終極目標(biāo)一致，都是為了提升品牌的可見性，但原理有本質(zhì)區(qū)別。

具體來說，SEO是針對(duì)傳統(tǒng)搜索引擎（如Google、百度）的排名算法進(jìn)行優(yōu)化，核心目標(biāo)是爭(zhēng)奪搜索結(jié)果的靠前排名，從而吸引用戶點(diǎn)擊。GEO的優(yōu)化對(duì)象則是生成式AI大模型（如ChatGPT、DeepSeek），核心目標(biāo)是讓品牌信息能夠被AI理解、信任，并直接作為權(quán)威信源整合到生成的答案中。

在不少人看來，GEO最令人困惑的一點(diǎn)在于，它看起來像是在“干擾”搜索結(jié)果，但既沒有競(jìng)價(jià)排名，也無(wú)法直接操控算法，那品牌信息究竟是如何進(jìn)入AI答案中的？

多位從業(yè)者對(duì)「AIX財(cái)經(jīng)」講述了其中的門道，簡(jiǎn)單來說，GEO實(shí)際上是在為AI提供更容易理解，也更值得信任的信息。能否被AI選中，取決于是否“說對(duì)了話”，以及說話的人是否“足夠?qū)I(yè)”。

目前大多數(shù)GEO服務(wù)商都會(huì)將重點(diǎn)放在構(gòu)建AI愛抓取的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容上。以教培行業(yè)為例，一些GEO服務(wù)商的常見操作可拆解為以下三步：

第一步，找對(duì)問題。通過AI搜索“小學(xué)生家長(zhǎng)選英語(yǔ)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)最關(guān)心的問題什么”，歸納出高頻關(guān)注點(diǎn)，比如重視口語(yǔ)；

第二步，寫對(duì)內(nèi)容。針對(duì)上述問題撰寫對(duì)應(yīng)的答案，比如每節(jié)課保證有XX分鐘的口語(yǔ)訓(xùn)練；

第三步，發(fā)對(duì)地方。將優(yōu)化后的內(nèi)容，發(fā)布到家長(zhǎng)常瀏覽的社交平臺(tái)或者教育論壇上。

在“寫內(nèi)容”這一步，不少服務(wù)商也總結(jié)出一套符合AI偏好的表達(dá)方式：首先說結(jié)論，再拆解邏輯（3–5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)），隨后給出依據(jù)（內(nèi)容不必長(zhǎng)，但必須“有據(jù)可查”），最后附上一句可被引用的總結(jié)，將全段內(nèi)容濃縮為便于抓取的一句話。

但僅靠?jī)?nèi)容模板還不夠，還需要同步采取技術(shù)手段。

有從業(yè)者在實(shí)踐觀察中發(fā)現(xiàn)，品牌官網(wǎng)在AI抓取和引用的各類渠道中占有重要地位，是構(gòu)建可信信息的關(guān)鍵來源之一。因此，她的團(tuán)隊(duì)正著手從底層代碼層面系統(tǒng)性優(yōu)化官網(wǎng)，旨在提升其對(duì)AI搜索的友好度，確保品牌的核心信息能被準(zhǔn)確、高效地抓取和理解。

在海外市場(chǎng)，獲得千萬(wàn)融資的美國(guó)GEO公司Scrunch AI，甚至把這一步做成了產(chǎn)品。其解決方案的核心在于構(gòu)建了一個(gè)全新的基礎(chǔ)設(shè)施層，其能將原有內(nèi)容變成更利于AI抓取的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，讓大模型更高效地解析、解釋和返回品牌信息。

不過，多位從業(yè)者強(qiáng)調(diào)，雖然GEO的常見操作方法是圍繞符合AI偏好的內(nèi)容開展品牌傳播，但想要效果持續(xù)，實(shí)際上是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程。

一位從業(yè)者對(duì)「AIX財(cái)經(jīng)」進(jìn)一步講述了GEO優(yōu)化工作的三步：診斷分析、策略規(guī)劃與實(shí)施優(yōu)化。

先評(píng)估品牌在AI搜索中的當(dāng)前表現(xiàn)，以此作為基準(zhǔn)，與客戶共同梳理那些最關(guān)鍵、最高頻的用戶搜索提示詞，并測(cè)量現(xiàn)有的內(nèi)容引用率，從而明確優(yōu)化的起點(diǎn)。

進(jìn)入執(zhí)行階段，會(huì)優(yōu)先進(jìn)行技術(shù)層面的基礎(chǔ)排查，例如檢查robots.txt（用于告知搜索引擎的爬蟲哪些內(nèi)容允許或不希望被抓取的文件）等設(shè)置，保網(wǎng)站內(nèi)容未被意外屏蔽。

在此基礎(chǔ)上，再引入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)記（如Schema），就像為商品貼上清晰標(biāo)簽一樣，將產(chǎn)品、服務(wù)、評(píng)論等關(guān)鍵信息組織成AI易于抓取和理解的格式。從業(yè)者強(qiáng)調(diào)，這是構(gòu)建GEO技術(shù)地基的核心，確保網(wǎng)站能被AI順利“看見”并準(zhǔn)確“理解”，好比開店?duì)I業(yè)，首先要讓大門敞開、通道順暢。

而在實(shí)施優(yōu)化時(shí)，那些經(jīng)過長(zhǎng)期實(shí)踐積累的行業(yè)知識(shí)庫(kù)與渠道布局能力，同樣是決定GEO效果的關(guān)鍵，這也解釋了為何有些品牌只能在AI搜索中短暫閃現(xiàn)，而有些品牌卻能獲得更穩(wěn)定、更靠前的推薦位置。

該從業(yè)者指出，撰寫符合AI要求的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容并不困難，真正的難點(diǎn)在于準(zhǔn)確捕捉用戶需求，并提供具有新穎視角的行業(yè)洞察。如果缺乏對(duì)行業(yè)的深入理解，所產(chǎn)生的內(nèi)容就容易流于表面，難以被AI真正采納，因此，GEO公司通常會(huì)選擇一兩個(gè)垂直領(lǐng)域，而非追求成為通用型服務(wù)商。

此外，相應(yīng)的渠道能力也至關(guān)重要。這意味著需要與AI系統(tǒng)常抓取的高權(quán)重平臺(tái)（如權(quán)威行業(yè)網(wǎng)站、專業(yè)媒體等）建立合作與發(fā)布渠道。這項(xiàng)工作部分與公關(guān)（PR）重疊，本質(zhì)上是將優(yōu)質(zhì)的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容精準(zhǔn)投放到AI更常訪問的渠道中。

綜合來看，有效的GEO高度依賴內(nèi)容質(zhì)量、行業(yè)認(rèn)知與渠道資源，這也帶來一個(gè)問題：多重變量疊加，GEO的效果很難被標(biāo)準(zhǔn)化。

模糊的效果：很難證明“到底有多大用”

正因?yàn)槿狈山y(tǒng)一衡量的效果標(biāo)準(zhǔn)，GEO在商業(yè)化過程中往往難以“證明自己有用”。

目前各家的服務(wù)報(bào)價(jià)差異明顯，從幾千元到數(shù)十萬(wàn)不等，主要受目標(biāo)關(guān)鍵詞的優(yōu)化難度、所需優(yōu)化的詞條數(shù)量、所采用的策略深度以及相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)要求等因素綜合影響。

在實(shí)際操作中，多數(shù)服務(wù)商進(jìn)行優(yōu)化并交付結(jié)果時(shí)，通常會(huì)向ChatGPT等AI搜索工具提交一系列預(yù)設(shè)問題（Prompt），并統(tǒng)計(jì)回復(fù)中品牌被提及的次數(shù)作為主要的效果證明。

但不同AI搜索工具的算法和結(jié)果呈現(xiàn)方式差異較大，品牌難以準(zhǔn)確衡量?jī)?yōu)化效果。

比如，服務(wù)商設(shè)計(jì)的具體提問（Prompt）其內(nèi)容、角度和范圍可能經(jīng)過特殊設(shè)計(jì)，以便更容易觸發(fā)包含品牌名的答案。這種“定制化提問”能在多大程度上反映真實(shí)用戶的自然提問習(xí)慣，是存疑的。

AI回答的“非冪等性”（即同一問題多次查詢可能得到不同結(jié)果）和“記憶效應(yīng)”（個(gè)性化歷史記錄可能影響輸出結(jié)果），更是增加了效果評(píng)估的復(fù)雜性。

同時(shí)，GEO服務(wù)商也困于因果關(guān)系證明。

在傳統(tǒng)搜索中，用戶從搜索結(jié)果頁(yè)點(diǎn)擊品牌鏈接，網(wǎng)站分析工具從而記錄流量來源。但在AI搜索中，信息被直接整合在答案里，用戶無(wú)需點(diǎn)擊便可獲得，出現(xiàn)了“零點(diǎn)擊”現(xiàn)象。甚至還有數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)AI摘要出現(xiàn)時(shí)，用戶點(diǎn)擊搜索結(jié)果的比例會(huì)大幅下降，甚至有相當(dāng)比例的用戶在獲得答案后直接結(jié)束會(huì)話。

這意味著，即便品牌信息被AI頻繁推薦，最終也促成了購(gòu)買行為，由于缺乏明確的點(diǎn)擊與跳轉(zhuǎn)，品牌方也難以確認(rèn)該次轉(zhuǎn)化是由AI搜索的推薦帶來。

因此，一些頭部GEO服務(wù)商會(huì)自研監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，以證明其自研系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、算法邏輯上具備可信度。

GEO的另一面：AI投毒、低價(jià)與監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)

除了前述效果評(píng)估難以衡量之外，GEO的另一項(xiàng)限制，體現(xiàn)在它和企業(yè)類型的“適配”上。多位從業(yè)者認(rèn)為，不同規(guī)模的公司都適合做GEO，但方式不同。

有從業(yè)者指出，小公司做GEO的關(guān)鍵并非盲目爭(zhēng)奪熱門大詞，而是要精準(zhǔn)定位與自身產(chǎn)品緊密相關(guān)的細(xì)分場(chǎng)景。比如利用“價(jià)格更低”、“適合入門”等自身優(yōu)勢(shì)切入點(diǎn)，在特定問題中成為AI的首選答案，這比在寬泛領(lǐng)域與巨頭競(jìng)爭(zhēng)要有效得多。而對(duì)于業(yè)務(wù)線復(fù)雜、覆蓋區(qū)域廣泛的大型企業(yè)，從業(yè)者一致認(rèn)為應(yīng)通過長(zhǎng)期積累，而不是追求短期曝光。

值得注意的是，雖然GEO適配不同規(guī)模的公司，但它并非適用于所有行業(yè)。

綜合多位從業(yè)者的經(jīng)驗(yàn)判斷，那些需求具有強(qiáng)本地屬性、決策復(fù)雜度高、需要信任背書的行業(yè)比較適合做GEO，如教培、醫(yī)療、法律、維修。用戶在這些場(chǎng)景中，往往會(huì)主動(dòng)向AI詢問“怎么選”“哪種更適合”“是否有風(fēng)險(xiǎn)”，為GEO提供了天然的介入空間。

相反，在一些以情緒驅(qū)動(dòng)、即時(shí)消費(fèi)為主的行業(yè)中，GEO的空間不大。比如電商、快消品、游戲、短視頻等行業(yè)，用戶購(gòu)買決策較快。就像用戶很少會(huì)詢問AI“哪個(gè)口紅色號(hào)顯白”，用戶對(duì)這些行業(yè)的核心訴求是好看好玩，而非專業(yè)推薦。這些行業(yè)的主戰(zhàn)場(chǎng)不在AI搜索框。

作為一個(gè)仍處于早期階段的新興領(lǐng)域，GEO也不可避免地伴隨著多重不確定性。

當(dāng)前較為突出的問題之一，就是此次被315晚會(huì)曝光的“AI投毒（低質(zhì)內(nèi)容污染）”現(xiàn)象。

部分GEO服務(wù)商為追求快速見效，傾向于采取“內(nèi)容海量堆砌”的策略，向AI模型批量投喂低質(zhì)量?jī)?nèi)容，試圖在短期內(nèi)提升品牌的AI可見度。這類做法雖然可能在短期內(nèi)制造“可見度”，但長(zhǎng)期來看，反而會(huì)稀釋內(nèi)容價(jià)值。

另外，當(dāng)前GEO服務(wù)市場(chǎng)存在明顯的低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)傾向。不少服務(wù)商為爭(zhēng)奪品牌方客戶，不斷壓低報(bào)價(jià)，卻因缺乏扎實(shí)的專業(yè)能力、方法論支撐和技術(shù)壁壘，難以提供真正有效的優(yōu)化服務(wù)，導(dǎo)致行業(yè)陷入“低質(zhì)低價(jià)”的惡性侵染，擾亂市場(chǎng)生態(tài)。

除了行業(yè)內(nèi)部的問題，外部政策的不確定性也被從業(yè)者視為潛在風(fēng)險(xiǎn)。

有從業(yè)者稱，最關(guān)注的是監(jiān)管層與平臺(tái)方的動(dòng)向。一旦大模型廠商出臺(tái)明確政策，禁止一切干擾搜索結(jié)果公平性的行為，那么當(dāng)前基于內(nèi)容優(yōu)化的GEO策略可能面臨系統(tǒng)性約束，甚至難以繼續(xù)開展。這類似于過去搜索引擎平臺(tái)對(duì)SEO策略的不斷收緊，最終，大部分廣告預(yù)算和流量主導(dǎo)權(quán)仍將回歸平臺(tái)方所有。

在這個(gè)尚未定型的市場(chǎng)里，GEO的真正價(jià)值，可能還需要時(shí)間來給出。

*題圖由AI生成，文中配圖來源于pexels。