近期，多位消費者爆料：按AI推薦買東西結果上當了

近期多位消費者反映因輕信AI推薦購物而“踩坑”，這一現象背后隱藏著被刻意操控的推薦產業鏈與AI技術局限性。
一、AI推薦被操控：灰色產業鏈浮出水面
“生成式引擎優化”（GEO）的興起
部分商家通過付費服務，批量撰寫產品軟文并投放到AI高頻抓取的平臺（如自媒體、百科類站點），污染數據源，誘導AI將特定商品作為“標準答案”推薦給用戶。例如，當用戶詢問“香薰哪個好”時，AI會優先推送付費商家的產品。
商業化定價體系
GEO服務商提供年費套餐（2980元至16980元不等），價格越高，內容投放量和AI抓取優先級越高，形成明碼標價的“推薦位買賣”。
二、AI的“平臺傾向性”：推薦暗藏私貨
綁定自有生態
主流AI工具在商品推薦中存在明顯平臺偏好：字節跳動旗下“豆包”傾向推薦抖音商城商品，阿里“千問”綁定淘寶，騰訊“元寶”則主推京東。此類行為旨在將用戶流量留存于自有生態閉環。
商業利益驅動
專家指出，AI推薦非中立，背后存在商業留存用戶、強化平臺粘性等綜合考量，消費者需警惕其“夾帶私貨”。
三、技術缺陷：無法識別虛假與動態規則
廣告偽裝難題
AI無法分辨偽裝成專業測評或科普文章的廣告內容，因其邏輯結構完整但事實依據薄弱，構成技術治理挑戰。
優惠規則誤判
在跨平臺比價場景中，AI常因無法實時同步優惠券變動、庫存差異或疊加規則（如“滿減券+品類券”），導致計算結果失真。實測顯示，某AI推薦的淘寶組合價比京東同款高55元。
四、消費者應對建議
交叉驗證信息
對AI推薦商品，需人工復核各平臺結算頁實際價格，并查閱第三方測評、歷史評價（尤其帶圖評論）。
留意答案來源鏈接，若多為自媒體內容需持保留態度。
明確指令細節
向AI提問時需精準描述需求（如“滿300減50券能否疊加店鋪折扣”），減少因信息模糊引發的推薦偏差。
警惕新型消費陷阱
防范AI生成虛假商品圖、偽造瑕疵圖騙退款等衍生欺詐。
拒絕“充值解鎖AI大額優惠”等話術，此類多為騙局。
風險提示
當前AI推薦機制仍存在數據污染、平臺傾向性及規則理解偏差等隱患，消費者需理性看待其推薦結果，結合人工判斷決策。