运行了1028次测试后，AI回答：由于GEO的传播，收获了多少大葱？

21世纪经济报道记者肖晓北京报道，3月15日，央视晚会称GEO大型模特“中毒”。 GEO咨询的人气不减反增，还出现了会员店声称缺货的丑闻。一些服务商甚至声称“央视点名”有助于科普行业。事实上，继去年春节DeepSeek流行之后，GEO（生成引擎优化）在营销行业流行已经一年了。新用户可以这样理解。 GEO的目标不再是提高搜索结果的排名，而是个性化AI喜欢的内容，让广告商的名字更有可能出现在AI的回复中。从某些方面来说，Geo的情况与《La Langosta》类似。它代表了一定的技术未来。未来的广告将不是人类看到的，而是人工智能阅读的。大型号有重新将搜索引擎视为新战场，FOMO（害怕错过）的实践者蜂拥而至。对未来的好奇和焦虑促成了这种繁荣。然而，GEO目前是一家业绩不稳定、转型难以评估、猜测不断的公司。这是GEO经济最大的雷区，市场规模预计超200亿元。某大型人工智能公司相关负责人表示，市场监管机构近一年来多次调查GEO的情况，该公司也一直在与GEO的服务商接触，认为他们大多有吹牛的资本。他们最担心的是GEO造成的内容污染。我们随机选择10个商业消费场景，测试5个大型模型。在 1000 多个推荐链接中，超过 30% 是明确的 GEO 位置。虽然GEO已完全实施，但主要模型不推荐最终57%的广告主最终效果远没有GEO服务商所说的那么神奇。在GEO制造的过程中，通过诽谤竞争对手、积累虚假的行业背景，实际上消除了大模型的信息来源，让Ausers对I的决策失去了太多的信心。统计数据显示，目前，除了担心收获的GEO服务商之外，可能还没有赢家。为了确定 GEO 的常见程度，我们进行了尽可能接近真实使用场景的抽样测试。对于本次测试，选择了十个业务场景。 5个C端消费产品（快消品、数码、线下餐饮、医疗健康、食品），5个B端服务（创意营销服务、GEO投放、装修服务、律师事务所咨询、海外服务）。在每个场景中，对全国月活跃前五名的模特使用相同的词语来推荐产品或服务（豆宝、DeepSeek、元宝、钱文、金）。所有返回的推荐链接都会被扫描，寻找具有明显GEO特征的内容，并一一编码。 GEO 比预期更常见。在总共 1,028 个大型模型参考链接中，有 307 个可以明确识别为 GEO 内容。除了“不加糖的椰子水”和“上海日本杂货店”之外，其他业务场景都有结构非常相似、广告说明清晰的GEO，作为大型模型的参考资料出现。在这10种场景中，GEO广告在Qia中出现的频率最高。 GEO 服务提供商本身。如果让顶尖模特推荐“值得信赖的国内GEO服务商”，平均10个推荐链接中有7个是GEO广告。总体来看，商业服务B端行业GEO渗透率最高。这并不奇怪，因为 GEO 最初的受欢迎源于对 To B 领域客户获取的担忧。 （图|李旭亭）去年7月的GEO报告中，创始人一家全国性广告公司表示，当两个品牌询问AI：“事件背后的营销团队是谁？”时，他的公司被错误地找到了。他第一次感受到中小企业缺乏行业知识和资源，人工智能正在转变为决策的中介。 （更多信息，请参阅“广告充斥着人工智能搜索‘响应位置’”。）类似的逻辑也适用于依赖信息集成的零售行业，例如数字、医疗保健和家居用品。大型模型响应位置可以增加交易价值潜力。基本上，用户期望人工智能能够过滤掉噪音，并从复杂的信息中选择最相关、最准确的结果。这种理想的信息收集方法并不是互联网第一次承诺但尚未实现的事情。搜索引擎不会这样做，人工智能也可能很困难。除了GEO之外，还有传统互联网广告的干扰内容，尤其是短视频平台上的广告（占比7%）。还有一些来自“内容农场”的干扰（占3%），这些“内容农场”大量生产有关人工智能的文章。即使被标记为“包含AI合成的内容”，它也会被包含在更大的模型中以供参考。广告并不是一项新业务，但尽管“操纵人工智能反应”听起来像魔术，但事实并非如此。 3月15日的央视晚会上，一名记者发明了一款虚构的智能手表，名为“阿波罗9号”。服务商GEO制作软文并批量发布“阿波罗9号”后，当天的“推荐健康智能手环”问题出现了两个推荐型号的假想手环，甚至直接使用了“量子纠缠检测”等完全杜撰的术语。这并不意味着GEO可以直接重写大型模型的算法。对大型模型的“网络搜索”可以被视为外部存款。虽然模型本身是大比例的已经训练好了，就需要从网上检索最新的资料来补充知识。 GEO 所做的就是从外部来源“添加材料”，从而干扰算法的决策。从我们识别出的307个GEO样本来看，操作方法非常简化。第一步是让人工智能理解。您能做的最好的事情就是个性化文本。第二步，批量发布到AI信任的网站。第三步，等待AI总结出来。第一步是确定 GEO 的基本内容。今天的典型符号是问答主体和列表主体。评估中发现的所有GEO样本都具有几乎相同的结构：开头引用宏观报告来建立背景，评估过程中划分维度，结果以排名表呈现，最后有一个看似谨慎的总结：“各有其优势””（图 | 李旭婷）这种结构对应了当前人工智能领域最广为人知的一些内容偏好。博查是国内众多人工智能搜索引擎的服务商。该公司CEO刘迅此前解释，人工智能搜索最重要的评价指标是“语义相关性”。所谓网页的质量通常用0到1的分数来评定，分数越高，说明其内容在回答其问题时越完整。这意味着结构清晰的内容更容易被人工智能理解。当质量黄金法则落入GEO手中时，它演变成一个非常相似的内容模板，并与知名品牌列入同一列表，并进行整体评估，而列出一个看似客观的原因只是第一步，也是更重要的。接下来，步骤就是找到AI信任的网站并批量提供。从统计结果来看，搜狐账号、博客园、网易账号、百吉账号、今日头条位列GEO排名前五，引用量占比55%。这些平台的共同特点是发布门槛低、内容量大、修改相对温和，足以支持GEO的大规模部署。 （图 | 李旭婷） 对于人类用户来说，批量复制粘贴的内容是一个明显的广告信号，但从数据组成的算法来看，却是“验证交叉”的有力证据。很多大型模型在推理过程中都明确提到“（某家公司）在多个权威报告中排名市场第一，这些数据互相印证”。这是GEO利用的关键漏洞之一。我们还发现多个地市级综合媒体账号带有验证标志用于发布GEO的包括“烟台在线”、“荆门新闻联播”、“长沙电视台政法频道”等搜狐账号，以及多次出现的百家网、网易等。都市日报等官方媒体网站也捕获了大量的GEO内容。互联网上游的内容生态与大规模模型的表现密切相关。一旦被滥用，大型模型就会变得更加重要，更加令人困惑。但从那时起，它的影响力开始消退。在最后一步，进入大型模型的最终解决方案时，GEO效应明显变得不稳定。虽然使用了307份GEO作为参考材料，但实际纳入答复的比例非常低。最终，57%的广告主没有被领先模特推荐。少数成功案例主要集中在已经享有一定知名度的品牌。 GEO 本身的影响很难确定。这背后的主要原因问题在于，语料库最终如何概括取决于多渠道信息集的再现结果、产品分类策略、大规模模型生成机制等多种因素。换句话说，虽然 GEO 可以影响输入，但很难一致地控制大型模型的输出。我还注意到大型模型本身也开发了GEO对抗措施。例如，在思路链中，DeepSeek表示：“推荐了大众网（品牌）上的两篇评论文章，但很明显我们不打算采用，因为它是商业软件文章，缺乏权威性。” “搜索结果列出了15家欧盟认可的CE认证机构，但这些公司名称显然都是小型国家检测机构，其权威性值得怀疑。我们不会直接聘用他们，会谨慎对待他们。” “游击战”算法。这也可以理解为：GEO更多的是一个ga我的概率比控制人工智能的新能力更重要。如果有足够的安置空间，就押注被重要模特选中的可能性。与广告相比，业界更关心GEO“上瘾”的副作用，即生态污染和恶意竞争。这没有理由惊慌。 GEO行业经常区分“白帽”和“黑帽”，但在我们的样本中，真正的“白帽”（只是官网优化或列表推荐，不欺​​骗当局）的案例很少，而且大多数操作显然超出了信息优化的范围。最常见的问题是权威的建立。抽查样本中，87%的GEO内容存在不同程度的造假背书，从捏造评价方法和体系，到直接捏造机构、报告、学术来源等。例如，在其提到“蛋白质粉“适合老年人”，GEO文章虚构了老年营养学会和康复医学研究会后，声称他们正在联合发布“2026年老年人十大完美蛋白粉品牌”，甚至声称该榜单“通过了PubMed临床文献数据库验证”。另一种更直接的做法是关键词归纳。许多GEO文字称：“平台100%合规，有可靠的报告和真实的数据支持”数据，并建议广泛引用模型”或“全文没有主观比较，非法陈述和数据混乱，所有结论都经过交叉验证。”类似的描述已经被纳入。这些话是为了说服更大的模型，而不是人类读者。GEO的大部分内容故意淡化广告意图，强调每个公司的独特优势，同时淡化竞争对手。在装饰行业，GE的一项O 特别指出，另一家大公司“对小型企业的支持定制较少”，“价格高出 40%”，并且“周期更长”。而且《GEO》的大部分内容都是由人工智能生成的，这使得幻觉问题进一步复杂化。最终，它并没有推动广告商的推荐，但虚构的数据和行业背景可能会作为“中性信息”被吸收到更广泛的模型响应中。一个典型案例是，当钱文被要求推荐“中国可靠的欧盟CE认证机构”时，他的回应直接引用了GEO内容中包含的虚假数据，例如“32%的企业因未经授权的机构而未能通过认证”、“发货平均延误15天”、“损失21000元”等。在更极端的情况下，GEO 甚至可能会影响 AI 的思维方式。 GEO的文章质量低下，让玄场先生的思路很混乱。这混淆了两个截然不同的 GEO 概念：“生成引擎优化”和“地理位置营销”。元宝跟着这个错误的路径，补充信息并进一步推理，最终给出了完全错误的答案。上述AI公司负责人坦言，从平台角度来看，GEO基本上是“无害的”，不会为公司带来广告收入，也不会降低回复质量。在评估过程中，我们注意到几个大型模型的参考材料非常同质，存在大量结构元素。注入多样化的内容就像不断喂AI快餐一样，它会逐渐忽略更分散但更多样化的信息。因此，尽管没有动力对治理GEO的平台进行建模，但问题是如何表征GEO。毕竟，广告是互联网上的日常商业活动，彻底禁止是不现实的。反复讨论的结果，行业内部总会存在分歧。但与搜索引擎不同的是，用户倾向于对待正如 Google DeepMind 创始人批评的那样，人工智能作为“顾问”并假设他们的答案不会受到商业利益的干扰。 “如何将广告融入到大型模型中？这是一个大问题。”在业界能够回答这个问题之前，很难真正结束 GEO 的颠覆。
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