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      GEO亂象:誰為AI營銷的泡沫買單?

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      ??深響原創 · 作者|林之柏


      AI大戰如火如荼。科技大廠大規模資源投入+大規模取消休假,讓這個春節“AI味兒”十足。

      • 1.3億用戶涌向千問體驗AI購物,總計下單購買超3000噸雞蛋、5500萬杯奶茶;
      • 豆包除夕夜互動量達19億人次,生成超過1億條新春祝福;
      • 螞蟻阿福用戶量破億,連續多日登頂App Store下載榜;
      • 元寶春節主會場抽獎互動超36億次……

      大廠們用真金白銀確認了一個事實:AI 應用就是新一代國民級流量入口。

      AI春節“戰報”

      流量在哪兒,品牌就應該在哪兒。遵循這一樸素的營銷鐵律,品牌CMO們也隨之陷入新一輪焦慮:如何讓AI認可我的品牌?如何撬動AI的營銷杠桿?如何防御競對的算法黑料?

      在這樣的背景下,GEO(生成式引擎優化)不再只是一種技術探索,更是一場營銷人必須入局的“軍備競賽”。

      GEO與傳統的SEO(搜索引擎優化)邏輯截然不同:SEO是在搜索結果中“等”用戶點擊,而GEO則是通過高頻次的“邏輯投喂”,讓品牌信息內化為 AI 模型推理結果的一部分。它試圖跳過點擊,直接影響用戶的認知,成為品牌觸達用戶的一條高效率“捷徑”。

      據中國信通院統計,2025年超68%中大型企業將GEO納入年度預算;資本市場態度積極,GEO概念股持續飄紅,“易中天2.0”(易點天下、中文在線、天龍集團)年內分別漲41%、31%、65%(截至2月24日收盤)。



      易點天下、中文在線、天龍集團近期股價

      然而,在通往營銷捷徑的路上,GEO領域也擠滿了試圖捷足先登的“邪修”,爭議頻發。

      最近新華社、央視等官媒陸續曝光了不少GEO營銷的黑箱操作,數據污染、偽造榜單,甚至是由于“黑帽”操作引發的公信力危機。比如此前已被澎湃新聞“打假”的茶文化學者羅大友,竟被包裝成權威專家,通過污染 AI 語料庫的方式,提高AI引用概率,試圖在算法中換取“事實”的地位。

      “超過 80% 的GEO從業者正在異化為制造虛假繁榮的數據工廠。”一位業內人士無奈地感嘆。

      所有人都知道GEO必須做,但當“黑帽”與“數據投毒”盛行,GEO究竟是在優化品牌,還是在毀滅信任?GEO亂象背后,又是誰在為AI營銷的泡沫買單?



      新華社、央視相關報道

      數據被污染、效果難量化,GEO營銷亂象頻生


      GEO的營銷神話跑在了行業常識前面,這種巨大的認知斷層是亂象野蠻生長的溫床。

      過去一年,AI應用用戶體量增長迅速,春節紅包大戰刷屏全網將 AI 應用推向流量巔峰,GEO也隨之被神化為品牌在 AI 時代的“速效救心丸”。然而,多數倉促入場的品牌并未厘清GEO的底層邏輯,仍將其誤讀為“ SEO的 AI 版”。這種認知差,和怕錯失風口心理為末端服務商提供了完美的“焦慮收割空間”。

      “野生GEO服務商”的獲客套路簡單粗暴:

      • 先在各大社交平臺批量起號、發布內容,打造“專業GEO服務”、“AI營銷專家”的人設;
      • 隨后以“不做GEO就會被AI時代淘汰”、“不優化就會徹底消失在用戶視野”、“XX(平臺)又改規則了,再不做GEO真晚了”等話術渲染恐慌,搭配上“XX天見效”、“保證霸屏”的虛假承諾畫餅,給品牌洗腦;
      • 最后拋出自家產品/課程套餐、所謂的專家資源,吸引交流、促成交易。



      圖源:小紅書

      而針對部分仍感猶豫的品牌,“低價套餐”則是一張王牌。新華社披露的某GEO服務商優化套餐,基礎版僅為2980元/年,包含2240篇軟文,相當于每篇1元左右;部分電商平臺上還能找到千元以下的GEO自動優化系統、工具,簡直成了營銷界“拼好飯”。

      對比來看,獲得英偉達和紅杉資本投資、服務了Canada Goose等知名品牌的美國GEO公司Profound,光是數據監測服務的收費就要499美元/月;而根據《環球時報》報道,正規服務商一般會按照不同地域、時間周期等動態收費,而非提供所謂的“一套全包”式服務。



      圖源:淘寶

      低價GEO背后,往往是對算法規則的惡意鉆營。

      一些超低價GEO服務商已經形成了一套工業化“投毒”打法:

      • 第一步,語料克隆:和客戶確定召回詞(即希望用戶在什么類型的問題中搜出品牌信息),依據召回詞擴充語料信息,批量生成帶有品牌標簽的低質語料;
      • 第二步,權威劫持:在生成內容中植入虛構的專家觀點或偽造榜單,試圖以此干擾 AI 模型的“可信度評分”;
      • 第三步,把內容投放到各類賬號,尤其是高權重站點,再將發布鏈接投喂給AI,通過反復提問引導 AI 抓取,強行將品牌信息塞進模型的推理上下文。

      這套邏輯的核心,是寄希望于品牌內容能混入 AI 數據庫,在后續訓練中被模型誤當成“事實”引用。然而,這種試圖“蒙騙”算法的捷徑,在邏輯上漏洞明顯。

      一方面過于簡化,將GEO簡單等同于“升級版SEO”。

      傳統的SEO優化有標準的三部曲:關鍵詞調研,篩選用戶高頻搜索詞匯;內容優化,在網站、文章中合理布局關鍵詞,提升內容相關性;外鏈建設,提升品牌信息搜索權重、鞏固搜索排名。其邏輯核心是適配用戶的搜索習慣,通過關鍵詞堆砌讓搜索引擎優先“收錄”。

      但GEO和SEO的優化難度完全不在一個量級,GEO的本質是和 AI “交朋友”。AI 的推理訓練邏輯、參數規模與傳統搜索引擎有著代際差異。SEO只需要讓關鍵詞被看見,而GEO需要獲取 AI 的“信任”——讓品牌信息看起來真實、可靠且具備邏輯。

      AI Agent開發企業Pallas AI創始人兼CEO Ethan表示,搜索引擎時代,用戶一次搜索行為平均包含3-7個關鍵詞,只要布局好這些關鍵詞就能收到穩定的優化效果;但在AI時代,用戶與AI的一次對話往往涉及24-27個關鍵詞,還包含上下文記憶,需要優化的就不是簡短的詞組,而是有增量信息、有邏輯條理的語料內容。

      真正有效的GEO優化,每個環節都有講究。比如語料信息的拆解和內容生產,需要根據不同大模型的推理邏輯、語料偏好針對性操作,對服務商的分析技術、內容資源、投放經驗有全方位要求。

      那些缺乏技術積累、又想降本增效的服務商,選擇借力各種“黑帽”操作——夸大宣傳甚至編造專家觀點、榜單“蒙騙”AI。

      《上觀新聞》曾做過一個測試,虛構一款名為“泉嘉德智能水杯”(諧音“全假的”)的產品,根據服務商提供的GEO系統進行優化、投喂,短短幾個小時后就在多個主流AI應用中搜出這款不存在的產品推薦。



      《上觀新聞》測試

      相比之下,真正“正規軍”的防線建立在底層技術對齊上,它們基本都有自研的模型偏好監測系統。

      比如藍色光標投資的PureblueAI清藍,自研AI Agent去分析各大AI平臺語義拆解邏輯,找到被引用的內容規律;WPP的IDEA GO解決方案,運用Transformer模型分析AI信源偏好。

      真正的GEO是一場關于“語義工程”的深層博弈,它對服務商的技術分析、內容資源和投放經驗有著很高的要求。



      WPP IDEA GO解決方案

      另一方面,GEO的效果評估正陷入一種“難以量化”的泥淖。

      與SEO相對穩定的排名、點擊量指標不同,GEO面對的是快速迭代且黑箱化的 AI 模型。在生成式環境下,短期內的“搜得到”并不等同于長期的“被推薦”。動態監測與持續維護本應是GEO的底層邏輯,但在現實中,這成了服務商糊弄交付的盲區。

      許多品牌受SEO思維慣性影響,仍試圖用“競價排名”的邏輯來驗收GEO效果。只想賺快錢的服務商精準捕捉到了這種認知局限,利用驗收流程的漏洞,用幾張簡單的 AI 對話截圖或自定義的數據報告便輕松交差。

      而為了對抗這種評價體系的坍塌,行業的“正規軍”正在建立長周期、多維度的評估錨點:

      • 易點天下研發了 GEO KPI 儀表板,通過監控“ AI 可見性得分”等指標,逐步替代純流量視角的考核;
      • 浙文互聯的「HochiGEO」方案則更為激進,通過自研模型監測提及率、聲量比、內容匹配度等七項指標,試圖還原品牌在 AI 語境下的真實權重。

      即便如此,在行業標準尚未統一的真空期,劣質服務商的低價橫行仍具有極強的破壞性。“黑帽”操作的泛濫不僅打亂了行業的正常進化節奏,更預埋了深遠的負面后遺癥。

      當“數據投毒”成為捷徑,被透支的不僅是品牌的營銷預算,更是 AI 平臺與用戶之間脆弱的信任紐帶。



      浙文互聯「HochiGEO」方案

      混亂背后的信任危機:誰為AI營銷的泡沫買單?

      品牌、AI平臺和用戶之間的信任危機,是GEO亂象留給行業最沉重的負資產。

      對品牌而言,傷害是雙重的:一方面,由于缺乏驗收標準,品牌難以根據結果及時調整預算,盲目追隨潮流、加大投入只會造成浪費;另一方面,即便服務商的“黑帽”操作能換來短期數據,從長期看也必然會侵蝕品牌口碑,消耗用戶信任。

      GEO的核心價值是幫品牌沉淀信任資產、培養長期用戶關系,而非提升短期點擊率。這意味著,并非所有品牌都適合全面擁抱GEO。像快消、日用百貨等決策鏈路短、追求即時轉化的品類,短視頻與社交媒體種草依然是效率最高的主戰場。

      易點天下DTC品牌技術部負責人Riven認為,GEO當前正處于戰略投入窗口期,建議企業將其預算控制在總營銷預算的5%左右,SEO與GEO雙軌并行,才是更穩妥的選擇。

      Quick Creator聯合創始人、前TalkingData CTO閻志濤也強調,SEO和GEO并不沖突,尤其在海外,做好SEO對GEO的效果有很大幫助,而且無論是做哪種優化,內容質量都是最重要的。



      對AI應用平臺而言,數據污染的最大問題是影響模型訓練效果、回答質量,乃至削弱平臺公信力。

      受遞歸效應影響,受污染的數據源會被模型反復使用、影響后續每一次訓練,其危害遠超想象。國家安全部報告指出,AI模型訓練數據集只要出現0.01%的虛假信息,模型輸出的有害內容就會增加11.2%。東南大學網絡空間安全學院副教授宋宇波分析到,如果特定的營銷話術被AI頻繁引用,便可能在模型迭代中流入訓練數據,形成“越被引用,越像事實”的惡性循環。

      這種“數據污染”不僅降低了回答質量,更在動搖平臺的公信力根基。GEO與SEO在“黑帽”問題上也有著宿命般的相似:只要存在“走捷徑”的投機需求,亂象就很難根除。

      而GEO亂象最末端的“受害者”,是決策成本陡增的用戶。用戶轉向 AI 助手,本意是為了逃離搜索廣告的嘈雜,追求“省時省心”。當虛假信息混入算法,AI淪為“數字泔水”的搬運工,用戶反而要花費更多精力去比對、打假。

      事實上,用戶并不排斥 AI 的推薦。TechCrunch 數據顯示,2025 年美國假日購物季,通過 AI 工具訪問電商網站的流量暴漲了 760%。用戶不滿的不是“被推薦”,而是“被誤導”。



      圖源:小紅書

      歷史經驗證明,每一項顛覆性技術的起步,都會經歷一場由認知偏差與監管滯后共同制造的“綜合后遺癥”。

      但無論站在品牌、平臺還是用戶的角度,建立長期信任都是GEO營銷的核心價值。隨著各方認知的完善和技術的進步,相信GEO會慢慢回歸理性軌道——構建一個基于信任的語義環境,才是通往 AI 時代唯一的入場券。

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