作者|雨谷

2026年開年，當山姆·奧爾特曼一邊承諾「廣告不會影響ChatGPT的回答」，一邊悄悄在「免費版」ChatGPT的對話底部塞入「讚助推薦」的廣告時，一個危險的信號已然亮起：AI的答案，正在變成可競價的商品。

當前，關於GEO（生成式引擎優化）的商業討論已經愈演愈烈。在商業世界，GEO被視為AI搜索時代改寫廣告營銷底層邏輯的重要工具。但也有觀點認為，一旦AI的「客觀回答」能被商業邏輯滲透，那麼誰控制了訓練數據和答案信源，誰就掌控了億萬人的認知入口。

如同AI也曾引發的關於生產效率與社會倫理的激烈爭議，GEO的悄然崛起正向人類世界宣告：一場圍繞「AI信任權」的新軍備競賽已經徐徐展開。

01

GEO的本質：教AI「答題」

回顧互聯網行業過去十幾年的發展，圍繞「流量入口」的戰爭往往會帶來最為深遠的影響。在過去，人們習慣在搜索引擎裏面敲出關鍵詞，然後從搜索結果頁面的一個個網頁鏈接裏尋找答案。於是，利用搜索引擎內在規則，提高搜索結果表現的SEO（搜索引擎優化）橫空出世，讓不少人賺到了互聯網的第一桶金。

但如今，越來越多的人可能會隨手打開一個AI搜索工具或是直接喚醒手機內置的AI智能助手提出一個問題，然後等待AI給出的答案。在此趨勢下，互聯網流量的競爭邏輯從在搜索結果頁面爭奪用戶的注意力和點擊，變成了「成為AI給到的第一條答案」。這就好比過去是大家各憑本事按能力一起分蛋糕，現在變成了一家「獨享」、贏家通喫，而利益的集中化也讓GEO變得更具誘惑力。

從技術層面來看，GEO的可行性源自目前包括主流大模型產品大多采用了類似的技術框架：大語言模型主要負責語言生成與邏輯推理，外部檢索系統負責提供事實支撐，同時結合多信源交叉驗證決定外部知識的可信權重。

更通俗地說，當用戶向AI提問時，AI會先理解用戶的問題，然後從外部知識庫中檢索相關內容，再基於這些內容生成最終的答案。因此，GEO的核心目標就是讓帶有品牌的內容進入到信源池，並且提高自身權重以實現被AI引用的結果。

具體而言，GEO的實現路徑又可以拆解為五大維度。

第一，語義結構化。即向AI提供「它」能夠讀懂的語言。常見的方式是使用Schema標記技術將文本轉化為結構化數據，採用JSON-LD等格式在網頁代碼中嵌入標準化的語義標籤，幫助AI更準確地理解網頁內容的類型、屬性及上下文關係。

舉例來說，當網頁包含「蘋果」這個詞時，AI能夠從經過語義結構化的內容中迅速分辨出這篇文章說的是水果還是蘋果公司，從而獲得有效信息。所以，經過結構化處理的內容由於具備一定的可讀性優勢，AI也更偏向於讀取和引用這類信息。

第二，與其他知識圖譜的信息對齊。通常來說AI會引用多方信息以保證內容的真實性和豐富性，故而GEO需要確保關鍵信息存在於多個信源，並且這些信息是一致的。例如當「雷軍」「2025年」「小米汽車」「41萬輛」等關鍵信息在媒體報道、官網資料、行業報告等多個信源中一致出現時，AI在面對「雷軍宣佈2025年小米汽車交付量超41萬輛」這條信息就會將其判定為可信，並引用到回答中。

第三，上下文的一致性與事實錨定。簡單來說，就是AI在選擇信源時更偏好邏輯連貫、有明確來源的內容。明略科技副總裁、秒針營銷科學院院長譚北平告訴驚蟄研究所，「我們人類多半更偏好有趣好玩的內容，但AI偏好複雜、理性、有證據鏈的表達。說得更直白一點就是越有‘AI味’的內容模型越喜歡，所以提供AI友好型語料很重要。」

仍然以小米汽車為例，相較於「去年小米汽車銷售超40萬輛」，AI會更喜歡「乘聯分會公布的排行榜顯示，2025年小米汽車銷量達到411837輛，按年增速高達200.9%」這樣有更多細節的內容。

這是因為，明確標註的信源來自權威機構可以大大提升被引用的概率。另外，AI也可以通過詳細的銷量數字與增速數據，對比其他信源數據（如2024年銷量）進行交叉驗證，從而判定內容是否為「事實」。

第四，多模態內容的可解析性。據驚蟄研究所了解，目前ChatGPT以及國內的通義千問、豆包等模型，已經能夠解析圖文、表格甚至是視頻。因此，除了文本內容外，其他類型的內容同樣可以藉助技術手段實現信息結構化，並且標註關鍵信息以便於AI抓取。

第五，時效性與權威性來源。由於事物發展和網絡信息是動態更新的，用戶在不同時間提出相同的問題，可能會得到不同的結果。所以，許多AI搜索引擎在確保可信度的前提下，為了向用戶儘可能提供更新的答案，會根據內容發布或修改的時間評估內容時效性，這意味着時效性越高的內容有時更容易被引用。

此外，與在內容中明確標註數據來源的效果類似，「.gov」「.edu」等代表官方或行業身份的域名，通常也會被AI視為權威來源。而對於企業來說，企業官方可供抓取的信息接口（比如公開發布的股票行情數據或高鐵、航班動態信息），也有可能成為AI兼具時效性和可靠性的信源。

綜上所述，GEO真正在做的是用AI能理解的方式，把真實、準確、有用的信息高效傳遞給模型。雖然名為「生成式引擎優化」，但優化的不是內容，而是內容的「可引用性」。

02

AI答案的真相

單從技術層面來看，GEO並無善惡之分。因為其本質是幫助大語言模型更快地「讀懂」互聯網上的信息和知識，從而回答人類用戶提出的各種各樣的問題。但在了解了GEO的基本原理之後不難發現，AI會給出什麼樣的答案，取決於它採用了哪些信源。而當AI給出的這份答案，正在對互聯網用戶的消費決策產生越來越大的影響。

2025年知乎研究院發布的《AI驅動消費決策｜營銷變革白皮書》顯示，83%用戶通過AI獲取消費信息，近35%消費者每日高頻互動。另一個更潛移默化的改變是使用AI獲取信息的人羣，也在從年輕人向中老年羣體延伸。

在Z世代與銀髮羣體成為消費市場重要增長極的當下，GEO作為能夠向消費者提供明確消費指引的流量入口，必然成為品牌無法忽視的新戰場。只是站在消費者的角度，或許並不會察覺到自己得到的AI回答是經過了GEO處理的結果。

為了了解和對比不同大模型在內容引用上的偏好，驚蟄研究所分別向通義千問、豆包和DeepSeek詢問了一個相同的問題：我想買一台75寸的電視，可以給我推薦一款嗎？

結果顯示，通義千問參考了6條信息來源，其中4條來自搜狐，2條來自B站；豆包參考了9篇資料，4條來自今日頭條，3條來自抖音，還有兩條來自什麼值得買和搜狐；DeepSeek的信源則更加複雜，參考的10條鏈接中，3條來自中國家電網，2條來自IT之家，其餘5條鏈接則來自LED在線、快科技、天極網、TGBUS、It168。

從信源選擇來看，DeepSeek引用的信源更為豐富，且更傾向於專業或行業信源。不過，DeepSeek引用的內容均為圖文，通義千問和豆包則在圖文基礎上，分別增加了B站UP主和抖音博主的視頻內容。

需要指出的是，雖然AI模型的信源池並未完全公開，但從企業生態協同發展的角度來看，AI模型及其背後企業自有生態的內部開放度往往更高，所以AI模型在選擇信源時能夠查詢到更多內部生態的信息，這也導致不同模型引用的信源存在明顯差異。

比如當驚蟄研究所向元寶詢問相同的問題時，答案引用的信源中就出現了微信公衆號的內容，並且在答案結尾還附帶了一條視頻號的推薦內容。但這不代表AI在採用信源時存在主觀偏好，而是因為公衆號和視頻號的內容本身就在元寶的信源池中，恰好其中又有能夠解答問題的信息。

此外，DeepSeek在時效性方面也略顯「落後」。其引用的內容中，最近的一篇發布於2025年12月23日，最久遠的一篇內容發布於2025年8月。通義千問和豆包，則更多地引用了2026年1月發布的新鮮內容，僅有少量2025年的內容。

值得一提的是，驚蟄研究所在查閱不同平台引用的具體信息時，意外發現通義千問引用的4篇來自搜狐平台的內容存在形式上的雷同：這4篇文章的標題均採用了「2026年75寸電視推薦/選購指南：XX」的句式，同時正文開頭也不約而同地使用了類似「在現代家庭/家居生活中，75寸電視成為XX標配」的表述；在正式給出推薦的電視產品型號前，也都會先鋪墊一段「如何挑選75寸電視的」基礎知識和方法論；更關鍵的一點：這4篇內容有3篇來自同一個賬號。

這一偶然發現似乎反映了一個事實：AI在回答用戶的提問時，更像是一個「信息整合專家」，它會通過高效搜索、數據分析和邏輯推導給到對應的解決方案，但受制於信源池的有限容量，模型無法對搜索到的內容做更多交叉驗證，因此難以對內容的真實性和專業性提供更多保障。

如果用逆向思維來看待這件事，則會發現它恰恰印證了GEO的價值：當越來越多的消費者使用AI獲得消費指導，而AI的答案是可以被人為影響的，GEO也就成了商業世界在新的遊戲規則下重新分割互聯網流量「蛋糕」的重要工具。

03

被明碼標價的答案？

隨着企業對藉助AI獲客的渴望愈發強烈，市場上也出現了不少提供GEO服務的企業和機構。然而，很多對GEO並不了解的企業主或許並不能準確分辨出哪些企業和機構相對可靠。特別是當一部分服務機構，也在利用GEO讓自己的名字出現在AI給出的企業名單中。

驚蟄研究所通過AI詢問GEO相關企業推薦時就發現，模型在回答中提到某些名公司時，會給出具體的口碑評分、星級以及適合的行業。但是當驚蟄研究所想要進一步了解該企業的口碑依據時卻發現，這些所謂的評分和星級僅僅來自於自媒體賬號發布的一條無法驗證的「排行榜」或「GEO服務商推薦指南」。

值得注意的是，與前文推薦「75寸電視」時以自媒體和數碼博主為主的信源結構有所不同，AI給出GEO公司名單的參考來源除了常見的互聯網門戶外，還有咸寧新聞網這樣的地方門戶和新京報、邢台網一類的媒體官網，甚至是國家發改委主管的中國發展網。只有仔細閱讀這些網頁內容，纔會在頁面底部發現「廣告」標註或是「真實性不作保證」的免責聲明。

從一份AI給出的GEO服務機構推薦名單，到一條條被AI視為可信來源的鏈接，GEO服務機構以身示範證明了自身實力，卻也折射出當前GEO市場的混亂。

解放日報在2025年12月24日發布的報道《系統化「投餵」影響數據源！誰在「污染」AI語料？》中提到，GEO服務機構給出的方案通常分為兩部分：一是對企業官網進行基礎優化，確保結構清晰、抓取順暢；二是持續生產原創內容，並通過新聞媒體、自媒體平台、行業網站進行分發，形成穩定的信息來源。

而在提高內容被AI採納的概率方面，包裝成產品測評、行業趨勢、專業報告類的內容更具優勢。至於報告內容的真實性，AI無法覈實。事實上，此前已有博主公開演示通過虛構、捏造等手段向AI「投毒」，讓AI推薦並不存在的產品和品牌。而藉助這套方法，解放日報記者成功將一款取名「泉嘉德智能水杯」（諧音「全假的」）的水杯產品送進了主流AI的回答裏。

實際上，GEO領域暴露出的潛在危險主要在於用戶無法知曉AI答案是否摻雜了付費推廣的內容。而當GEO模糊了信息、廣告與事實的邊界，公衆也將喪失對「答案」的基本信任。

試想一下，如果醫藥企業藉助GEO誤導患者，魏則西事件就有可能再次上演。金融機構如果在AI回答中植入利益導向的內容，則有可能放大系統性風險。另外，用大量內容生產和媒體渠道分發來鞏固AI「推薦位」的做法，也會帶來新的信息不對等——能夠負擔GEO成本的大企業不僅會壟斷互聯網流量，也會長期佔據主流聲音地位，導致社會邊緣羣體在公開輿論中進一步邊緣化。

現階段避免GEO走上歧途的可行辦法，或許只有行業自律與法律法規的嚴格治理。

比如像對待AI生成內容一樣，要求明確標註「信息來源及是否經商業優化」，或者加強平台責任，要求AI信源池選定在更加可靠的範圍內。而在去年11月，在中國商務廣告協會指導下，包括知名品牌、全球性4A企業、主流媒體、GEO監測及優化方在內的14家GEO相關企業作為首批發起單位，共同發起了《中國GEO行業發展倡議》。

作為牽頭髮起倡議的企業代表之一，明略科技副總裁、秒針營銷科學院院長譚北平表示，「目前GEO還處於早期發展階段，產生的影響也還沒有那麼大。所以監管層面要具體管到什麼樣的一個尺度，其實也不太明確。但是隨着行業的發展，就像過去廣告法規範電視廣告，最近直播行業出台新法規約束KOL帶貨一樣，未來GEO相關的版權、虛假信息問題，都將在‘法律法規完善+AI平台社會責任強化’的框架內得到解決。」

在驚蟄研究所看來，目前對於GEO普遍存在着兩種截然不同的態度：一種是企業在看到GEO可能帶來的流量革命後，逐漸熱血澎湃、躍躍欲試；另一種則是秉持監督責任的媒體或者對AI抱有審慎態度的保守羣體，對GEO的合理性和倫理風險不斷提出質疑。

對於GEO的良性發展而言，這兩種態度是合理的，也是必要的。一方面，GEO作為新的流量分配工具，能夠給企業帶來新的機會，吸引更多企業進行相關佈局。另一方面，AI搜索的確在改變用戶獲取互聯網信息的方式，人們也在逐漸依賴生成式AI提供的各種答案和解決方案。

然而，技術本身並沒有善惡。GEO作為一種新的技術工具，決定其最終產生影響的始終是人。對於GEO和它可能帶來的流量革命，企業和媒體都不必急於給出一個答案。而作為消費者的我們，或許更應該先學會如何辨別AI給出的答案。