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围绕生成式AI问答，市场上已形成一套付费营销模式，其中不乏虚假信息营销

系统化“投喂”影响数据源！谁在“污染”AI语料？

如以篡改、虚构、重复等方式产生的污染数据，将干扰模型训练，削弱其准确性，甚至诱发有害输出

仲昭宇 制图

近期，不少消费者在社交媒体吐槽：使用AI问答应用时，生成的答案里不仅有看似客观的解释和分析，还会直接推荐某些品牌或机构。比如，搜索鱼油时，得到的并非市场认知度较高的品牌，而是一些知名度不高、信息来源有限，甚至在市场上完全找不到的品牌或贴牌产品；搜索某类水果，结果中却出现相关饮品品牌。与此同时，一些商家也开始打出“被AI推荐”“AI搜索榜单靠前”的宣传语，不少营销机构顺势推出相关服务，宣称可以帮助企业品牌被AI收录或推荐。

AI回答里真的能植入广告？这类新兴营销模式是如何运作的？是否存在被滥用的风险？记者调查发现，围绕生成式AI问答，市场上已形成一套相对成熟的付费营销模式，在带来商业机会的同时，也埋下了虚假信息混入、难以识别的隐患。

AI营销业务左右信息源

营销的核心并不是直接向AI投广告，而是通过大量内容，去影响它能看到、能引用的数据源

“你知道吗？现在很多客户在买东西前，已经先在AI里把你的公司和产品翻了个遍。”记者在浏览各大社交媒体和购物平台时发现，不少营销账号在推荐AI营销业务，强调“现在正是布局AI营销的最佳时机”。

多名营销行业人士介绍，目前的AI营销称为GEO优化，全称是生成式引擎优化（Generative Engine Optimization），可以理解为传统搜索引擎优化在AI搜索时代的延伸。不同于过去用户在搜索引擎中自行点击链接，生成式AI会直接整合多个信息源，给出结论式答案，这也让“谁被引用、谁被提到”变得格外重要。

这种影响AI回答结果的服务是如何落地的？记者以企业市场人员身份，先后咨询了多家提供AI搜索优化服务的营销机构。这些机构给出的操作思路高度一致：一方面，先研究用户会如何向AI提问，例如“某行业哪些品牌好”“A品牌和B品牌哪个好”“某公司靠谱吗”；另一方面，再围绕这些问题，在互联网上提前铺设内容，包括企业官网、新闻稿、自媒体文章、行业分析、产品测评等。

在开启“联网搜索”或“深度思考”模式后，部分AI工具会显示其参考的信息来源。营销人员正是通过反复测试这些引用路径，判断AI更容易抓取哪些网站、哪些内容形式，再进行定向布局。“比如某个平台更容易引用权威媒体，那就多发新闻稿，有些AI更偏好社区讨论，就多做口碑内容。”一名从事相关业务的营销人员表示，“核心并不是直接向AI投广告，而是通过大量内容，去影响它能看到、能引用的数据源”。

在服务开始前，机构通常会先帮企业梳理关键词和用户可能提出的问题清单。这些可不是简单的产品名字，而是高度模拟真实用户的提问方式，比如“某行业哪些品牌值得选”“某某公司靠谱吗”“这两家哪个更适合中小企业”等。在沟通过程中，一名营销人员直接说：“你只要把想推广的产品词，也就是用户意图告诉我们，我们会帮你生成提问词，之后找你核对一遍就行。后续优化方案、写文章、发内容，全由我们承包，你们只需要验收结果。”话语里透着自信，也让人感受到这套服务运作的精细化。

当记者进一步追问如何判断AI的数据来源及不同信息的权重时，这名营销人员并未给出明确答案，而是表示不同行业的AI引用源差异较大。“比如财经、旅游类问题，地方性网站被引用的比例反而更高，这些我们自己的后台就能监测到，但并不对客户开放。”

在具体执行层面，记者咨询的多家机构给出的方案也较为一致：一方面，对企业官网进行基础优化，确保结构清晰、抓取顺畅；另一方面，持续生产原创内容，并通过新闻媒体、自媒体平台、行业网站进行分发，形成稳定的信息来源。

在这些机构的描述中，影响AI回答并不是一次性的操作，而是一套被拆解得十分细致的流程。记者了解到，GEO服务通常会将内容拆分为几类：一类是企业官网和官方介绍，用于建立基础认知；一类是行业趋势、产品测评、横向对比，用于提升品牌的露出度；还有一类是案例分析、白皮书、研究报告，用于增强可信度。

关于报价，多数机构按关键词收费，每个关键词每月价格在千元左右，记者查看合同发现，双方通常会约定AI回答露出比例和达标标准。对于是否能做到“排名第一”，不少机构态度谨慎，但普遍承诺至少能在回答中看到品牌出现。

系统化“投喂”污染语料

商家宣称自研了一套系统，覆盖主流AI平台，承诺在短时间内显著提升品牌在AI搜索中的可见度

记者发现，除了上述以人工定制和内容策划为主的服务形态外，市场上还出现了另一类更强调“系统化操作”的GEO产品。这类商家往往宣称自研了一套系统，可以覆盖主流AI平台，并承诺在短时间内显著提升品牌在AI搜索中的可见度。

记者联系到一名售卖“GEO优化系统”的营销中介，对方提供了一个测试账号，并在宣传语中称，该系统可以“统治所有AI搜索”，一周内就能让品牌登上AI搜索榜。系统报价为980元/年，包含一个月“陪跑服务”，并赠送用于生成文章的系统点数，若用户支付1680元，还可成为代理进行系统分销。

为进一步验证这类系统的实际效果，记者按照对方指引登录后台体验。系统要求用户先创建企业资料，填写品牌信息、设定关键词并上传图片，随后在“AI备课”模块中输入创作指令，生成与企业产品相关的推广内容。

接下来便进入所谓的“AI投喂”环节，即将生成的内容分发至各类网站。投放渠道主要分为两类：一类是付费新闻网站，包括行业媒体和媒体网站，单篇价格从几十元到数百元不等；另一类则是门户网站的自媒体账号。系统提示，用户需在多个平台自行注册账号并授权，由后台统一管理，并通过配套软件实现自动更新和批量发布。

虽然系统首页以小字标注“优化仅限正规行业，且内容要真实。请勿夸大宣传、伪造专家及报告、冒充权威、虚假宣传等手段，勿违反广告法，否则后果自负”，并在使用说明中提示不推荐“民营医疗、金融、游戏、彩票、非自有品牌且无授权卖他人品牌，K12教育、违法犯罪、黑五类、灰产等违反广告法的相关行业”使用，但记者注意到，系统本身并未设置实质性的内容审核机制，仅停留在提醒层面。

业内人士坦言，发布产品测评、行业趋势、专业报告等内容，更容易被AI采纳，“至于报告是不是真的，AI也无法核实”。更有博主公开演示“污染AI语料”过程，通过虚构产品、伪造测评和行业分析，成功让AI推荐不存在的品牌。

不存在的产品获AI推荐

为验证“污染AI语料”过程，记者用AI设计了一个并不存在的产品，经过“投喂”成功获AI推荐

这条路真的能走通吗？为验证这一过程，记者决定做一个极端测试：从零开始，设计了一个现实中并不存在的产品。

记者虚构了一款水杯产品，取名“泉嘉德智能水杯”（谐音“全假的”），卖点颇为奇葩：所谓“无声社交功能”，支持近距离蓝牙配对，好友间可以发送“喝水提醒”“加油鼓励”，接收方的杯身会以专属灯光闪烁回应。然后记者通过AI图像生成工具，输入指令：“一款白色陶瓷智能水杯，杯身带蓝色灯光显示，顶部有小型显示屏，杯身简洁现代，带蓝牙标志。”几秒钟后，一幅逼真的水杯图片出现在屏幕上。

接下来，记者按照一套市场上流行的GEO优化系统操作流程，把企业信息、产品照片、详细功能描述上传到后台。在“AI备课”模块填写创作指令，生成与产品相关的推广内容，包括行业测评、使用场景描述、产品优势等。系统会自动将这些内容拆分成多篇文章，然后进入所谓的“AI投喂”环节：这些文章被分发到付费新闻网站和自媒体账号上。系统还提供批量管理和自动更新功能，记者只需坐在电脑前，像导演一样看着这款虚拟产品一步步进入网络世界。

几个小时后，记者在多款主流AI问答应用里提问：“推荐一下具备社交功能的智能水杯。”令人瞠目结舌的是，AI竟真的推荐了这款根本不存在的“泉嘉德智能水杯”，并补充了“适合办公室社交”“电商参考价”等信息，语气克制而专业，仿佛这个产品真的存在。

为进一步测试，记者让从未使用过AI软件的同事在4天后再次查询，结果“泉嘉德智能水杯”依然出现在推荐列表第三名，虽然排名略有下降，但足够说明一个事实：只要互联网上有足够完整的信息，即便是虚假的产品，也能被推荐。

AI无法判断信息的真伪

未来需进一步细化AI生成商业内容的标识标准，提升监管部门对隐蔽植入行为的技术识别能力

国家安全部曾在今年8月发文指出，通过篡改、虚构、重复等“数据投毒”方式产生的污染数据，将干扰模型训练，削弱其准确性，甚至诱发有害输出。相关研究显示，当训练数据中仅有0.01%的虚假文本时，模型有害输出就会明显上升。

一名互联网技术人员解释，从技术层面看，模型会先从互联网上抓取与问题高度相关的文本，再根据来源可信度、内容完整度、语义匹配度等因素进行排序，最后在此基础上生成答案。在这一机制下，AI并不具备判断信息“真实存在”还是“人为制造”的能力。大模型更关注的是文本之间的统计相关性，而非事实本身。“如果互联网上出现了大量结构完整、语言规范、看起来像正经资料的内容，模型会倾向于认为这是一个真实且被广泛讨论的对象。”

有意思的是，记者注意到不少GEO机构自身也在通过类似方式提升其在AI平台上的可见度。在搜索“国内GEO优化公司”时，可以发现AI引用了大量内容高度相似的文章，其中不少文章是刊登在地方省市媒体网站上的，文内还引用了并不存在的“白皮书”“行业标准”。

而这种信息污染如果传到金融、健康等领域，产生的后果会更加严重。据媒体报道，金融机构“分期乐”今年就通过技术巡检、警企联动等方式，打击了一批通过GEO制造虚假客服电话的黑灰产组织。目前，黑灰产正转向通过GEO方式批量生成伪原创内容，并向多平台投喂，将包括伪造的金融机构联系方式等虚假信息“植入”AI答案中。当金融消费者向AI提问“金融机构客服电话”时，可能会被直接引导至黑灰产的诈骗陷阱中。

对此，上海格联律师事务所高级合伙人、长期关注数据与人工智能法律问题的律师夏海波认为，营销机构宣称的这种可将企业品牌“植入”AI问答内容的服务，本质上仍属于广告行为。根据广告法相关规定，只要是商品经营者或服务提供者通过一定媒介和形式，直接或间接介绍其商品或服务、影响消费者认知和决策的行为，就构成商业广告。若具有商业推广目的却未作明确标注，可能违反广告标识义务。同时，生成式AI和深度合成内容本身也负有内容标识责任，相关行为可能面临市场监管与网信部门的双重监管。

在竞争层面，若服务商通过向AI“投喂”虚假或误导性信息，引导其生成有利于自身、不利于竞品的评价，可能构成不正当竞争。夏海波提醒，这类行为不仅可能误导消费者，也会破坏公平竞争秩序。此外，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求训练数据来源合法、真实，不得利用算法和数据优势实施不正当竞争。

目前，对相关行为的监管难点并不在于无法可依，而在于其隐蔽性强、责任链条复杂。夏海波表示，广告法、反不正当竞争法、消费者权益保护法提供了基本的责任认定和追责依据，而针对AI技术特点出台的配套规章，也在数据来源、生成过程和内容输出等关键环节设定了较为明确的义务要求。

未来，更需要在实践层面进一步细化AI生成商业内容的标识标准，提升监管部门对隐蔽植入行为的技术识别能力，同时厘清AI平台、媒介服务商和广告主之间的责任边界，防止“技术外衣”成为规避法律责任的工具。（记者 王一凡）