“AI时代，用户的决策入口，正从‘搜索-筛选’转向‘提问-接受推荐’。品牌竞争的主战场，也从争夺网页链接的点击率，转向争夺AI生成答案中的‘话语权’和‘认知信任’。”

一次与AI(人工智能)的对话，让刘春意识到：AI或许已经开始学会“打广告”了。

刘春是北京中闻律师事务所的一名律师，临近年底筹备会议，她让AI推荐商务茶歇咖啡，结果AI提到了3个她从未听说过的品牌，“很小众”。“AI是否在变相为特定商品做‘广告’？”这份看似中立的建议，让她不禁产生怀疑：消费者从AI问答中获取的商品推荐、服务建议，很可能是商家定向“投喂”数据的结果。

这种顾虑并非空穴来风。随着AI逐渐融入生活，很多人在做决定前都会选择“咨询AI”，不少人注意到，AI的回答中时常会有某些品牌或机构的信息出现，“看着就像广告”；甚至有的AI回答中还掺杂了一些虚假的信息，考验用户的“眼力”。

品牌营销信息是如何被AI收录并展示的？AI的回答还“可信”吗？

争取AI的“认可”

仅靠几次对话还不足以让刘春相信AI已经开始“打广告”了，直到她应邀参加了一场名为“AI大模型营销获客高峰论坛”的会议。这场会议的主办方是一家AI软件公司，其宣称可以通过优化操作，利用AI大模型将刘春更精准地推送给客户，说白了就是“提高刘春在与律师推荐等相关的AI问答中的曝光频率”。

结合自己的AI问答经历，以及对新技术的好奇，刘春选择到现场参会，“看看他们到底怎么优化AI推荐结果”。现场主讲嘉宾的分享，揭开了AI推荐背后的商业和技术逻辑。“他们主要通过分析AI大模型的内容抓取偏好，智能生成更容易被推荐和收录的问答、文章等，并向模型可抓取的平台高频投放，人为干预AI的信息筛选过程。”刘春说。

实际上，提供类似AI回答优化服务的商家不止刘春遇到的这一家。记者在淘宝、小红书、DeepSeek等多家平台搜索发现，相关服务商“比比皆是”。他们多以“AI搜索优化”“模型回答优化”等为宣传卖点，可覆盖平台各有不同，包括DeepSeek、豆包、元宝等。但相同的是，这些商家在宣传中都提到了同一个概念——GEO。

所谓GEO，全称是GenerativeEngineOptimization(生成式引擎优化)。2024年6月，普林斯顿大学、印度理工学院德里分校等机构联合发表的论文《GEO：GenerativeEngineOptimization》提出GEO的概念。论文指出，AI的生成过程是个概率黑箱，但回答并非完全随机，只要理解其“内容偏好”，就有可能影响输出结果。

中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端提到，AI在回答问题时，会实时联网检索信息，GEO服务商的工作，就是通过语义优化、结构化标记、信源权威性提升等，确保优化后的内容在AI联网检索时，能被更精准匹配、更优先选用，并视为可信片段整合进答案。简单来说，就是生产AI喜欢的内容并投放到AI喜欢的平台，让品牌信息更容易在AI回答中露出。

中青报·中青网记者以顾客身份联系到一家GEO服务商，该商家的营销人员介绍，公司团队会结合客户所在的行业、产品内容和具体需求进行评估，提供定制化服务方案，不同方案都会有KPI保障，“不达标退款”。这家GEO服务商的宣传资料强调“GEO是直接把你的内容变成AI的回答”，还提到了一系列内容优化后的效果，如“AI搜索排名靠前”“品牌声誉非常正向”等。

一位从事品牌营销10余年的GEO行业人士告诉记者，GEO服务商开展内容优化的策略主要有3条：一是语义深度，内容要尽量全面、完整地回答问题；二是结构化呈现，如数据图表等；三是权威来源，最好由AI常引用的网站平台或媒体发布内容。“权威的媒体信息、著作等是AI抓取网络信息的核心逻辑。信息的权威度越高，越容易被AI采用。”这位业内人士说。

“AI时代，用户的决策入口，正从‘搜索-筛选’转向‘提问-接受推荐’。品牌竞争的主战场，也从争夺网页链接的点击率，转向争夺AI生成答案中的‘话语权’和‘认知信任’。”在陈端看来，GEO行业的快速兴起，正是用户决策入口改变带来的结果。“如今，品牌传播不光需要关注目标用户群，还要成为AI眼中的‘权威知识源’。”她分析说。

AI的回答还“可信”吗

“如果不是此次亲历，我可能仍会默认AI输出结果的客观性与中立性。”刘春长期从事广告公司法律顾问，对企业营销的合规性一直很警觉。在她看来，GEO行业的兴起已经让AI从“赋能工具”变成了新的“营销渠道”，这种推广模式隐蔽性强，需引起注意。

记者在采访中了解到，GEO推广的隐蔽性主要体现在：品牌营销内容都是润物细无声地被嵌入AI生成答案中的，没有明确标识“广告”或“推广”等字样，用户很难识别哪些是优化后才出现的内容。刘春认为，这侵犯了消费者的知情权，会干扰消费者对AI答案的判断和选择。

那么，AI的回答还“可信”吗？这涉及一个关键问题：AI回答中被嵌入品牌营销信息，是否属于广告。根据2025年6月印发的《〈中华人民共和国广告法〉适用问题执法指南(一)》，商业广告要具有营销性、媒介性、受众不特定性、非强制性4个特点。“按照上述标准，GEO服务在AI回答中嵌入了品牌营销信息，可以归类为‘商业广告’的范畴。”北京大成律师事务所高级合伙人肖飒分析说。

但在陈端看来，传统广告是明确的、隔离的付费展示信息，而GEO通过影响AI的知识库构成，间接但更深层地影响用户的认知决策过程，模糊了商业信息与客观事实的边界，更接近于“认知管理”或“知识植入”。“当GEO基于真实、优质的数据和内容进行优化，帮助AI提供更准确的答案时，它具有一定的价值创造属性。但当它以操纵、污染数据为手段，刻意制造信息偏差时，就演变为一种高级的、系统性的‘认知广告’，其隐蔽性和影响力远超传统广告。”陈端说。

更重要的是，用户选择向AI提问，往往是基于对算法公正性的信任，相信AI能提供相对客观的信息。当这种信任被GEO服务商利用，如果超越合理边界，风险也随之而来。“比如虚假信息投喂，有的GEO服务商通过伪造专家身份、虚构行业报告或用户评价等，导致AI生成错误的、有误导性的答案；再如，使用其他技术对AI答案进行干扰，非法爬取用户隐私数据构建语料库等。”肖飒说。

从事设计工作的李贤良(化名)就在与AI的对话中看到过虚假信息。他回忆，一次让AI分析推荐好用的设计工具，答案中提到一款软件他很陌生。“查了之后才发现这款软件根本不存在，搜索结果显示为‘空’，感觉自己被AI骗了。”李贤良告诉记者，他经常会用AI来搜索资料，有时AI在回答中引用的文章来自一些不知名的公众号，“内行人一看内容就知道是瞎编的”。

更深层次看，GEO潜在的风险也关乎算法安全和数据生态健康。陈端表示，GEO本质上是在探索和利用AI大模型的算法偏好，若被恶意使用，可能系统性扭曲AI的认知基线。例如，在医疗领域，通过GEO让AI将某款保健品与“治疗功效”不当关联；在金融领域，误导AI对某些高风险投资产品作出乐观评价。“这会使AI从‘信息中介’异化为‘风险放大器’。”

同时，GEO还可能导致互联网公共数据空间被低质、重复、带有商业偏向性的数据稀释。“这破坏了AI训练数据的多样性和真实性基础，长期来看会导致模型性能下降，即‘垃圾进，垃圾出’。”陈端说，如果某个领域大量内容都来自少数付费品牌的GEO优化，那AI在该领域的认知将被这些商业信息塑造，输出结果会系统性偏向这些品牌，形成“付费偏见”。“这也让那些专注于产品创新的优质品牌在AI世界中被‘隐形’，构成了不正当竞争。”

谁的责任，如何监管

“我开始用AI的时候，认为它给出的结果都是真实可靠的，但体验了几次之后发现，自己还是要对AI回答的内容有一个正确的认识和分辨。”李贤良以品牌营销信息不明示为例说，AI的初衷是让生活更便利，如果再增加分辨信息的环节，会影响效率。“甚至有时候AI引用的信息是虚假错误的，如果不加分辨就信以为真，还会带来损失。”他说。

截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模已达5.15亿人，其中利用生成式人工智能产品回答问题的用户占比达80.9%。不少业内人士认为，包括GEO在内“AI+广告”是品牌营销发展的重要方向，AI产品实现商业变现是一个必然趋势。陈端说，优秀的营销不仅需要好创意，更需要深刻理解AI的认知逻辑、算法偏好，并运用技术工具进行大规模、个性化的内容生成与矩阵发布，“未来，营销投入不再仅仅是购买外部流量，更是投资于建设自身被AI信任的、结构化的品牌知识库和内容资产。”

具体到GEO，北京师范大学法学院教授薛虹提到，搜索引擎时代，SEO(通过分析搜索引擎排名规则，针对性地优化网站内容，提高品牌自然搜索排名——记者注)就培育了一大批技术公司。AI时代，人们获取信息的途径从点击变为询问，流量入口变了，营销方式也会跟着变。“未来，随着AIAgent(人工智能体)的发展，AI不光影响消费者的选择，还可能会代替消费者进行决策。”她说。

GEO行业还在发展，除了用户自身要提高信息分辨能力，业内也普遍期待能进一步明确各方责任，对GEO推广进行有效监管和治理。比如，广告法规定，广告应当具有可识别性，能够使消费者辨明其为广告；通过大众传播媒介发布的广告应当有广告标记，与其他非广告信息相区别，不得使消费者产生误解。市场监管总局发布的《互联网广告管理办法》等也对互联网广告作了更进一步明确。

对此，中国政法大学人工智能法研究院院长张凌寒建议，监管部门可以围绕GEO这一新业态进行研究，明确其是否具有广告属性。“AI回答中嵌入品牌营销信息，这种形式不应该成为实质的判断障碍。如果属于广告，就应该符合广告法的规范，如标注‘广告’字样等。”张凌寒提到，近日发布的《直播电商监督管理办法》明确，达人直播属于商业广告，网红带货受广告法规制。“这也可以成为监管部门调整相关要求的参考。”她说。

目前，我国针对AI互联网的监管框架主要由“3部基础法律+专门法规”构成。其中，3部基础法律为网络安全法、数据安全法、个人信息保护法；专门法规主要有《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等。“现有规则多是基于传统网页列表和点击逻辑来设计的，难以有效覆盖AI直接生成答案、跳过点击的新范式。需要针对答案引用权竞争、算法偏好利用等新问题制定相应的规则。”陈端说。

聚焦AI大模型平台责任，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确，提供和使用生成式人工智能服务，不得生成虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容；要基于服务类型特点，采取有效措施，提升生成式人工智能服务的透明度，提高生成内容的准确性和可靠性。

在薛虹看来，AI平台应当履行信息内容管理主体责任，加强对训练数据、生成内容的审核，防止违法、虚假或误导性信息的传播。具体到GEO，薛虹说，平台可以探索利用人工智能技术，提升AI算法透明度、可解释性。此外，GEO服务商也应当注意业务目的的正当性、展业方式的合法性，在合法合规的前提下提供服务。

“GEO不仅仅是一种营销模式，更像一面棱镜，折射出智能时代技术、商业与治理复杂互动的新图景。”陈端说，我们的目标，不是扼杀创新，而是引导技术力量在提升社会整体信息福祉的轨道上运行，“这需要智慧，更需要共识与勇气”。

中青报·中青网记者贾骥业来源：中国青年报

2026年01月20日06版