誰在暗中馴化大模型？

2026-04-26 智能機器人

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今年上半年開始，品牌商家劉昭（化名）成為了AI的圍獵對象。
“再不行動就來不及了， AI平臺流量正在被極個別企業直接壟斷。一天只需要一頓麥當勞的錢，就能讓DeepSeek、豆包、元寶搜索，出現你的企業名字” 。
在被輪番轟炸中，劉昭解鎖了一個新名詞叫“GEO”（生成式引擎優化）。這是一個相對于SEO（搜索引擎優化）， AI時代誕生的新興營銷方式，核心是讓用戶在AI搜索中高頻率地被檢索到，更進一步條件是排名靠前。
GEO迅速崛起得益于去年的“投流大戰” ，真金白銀廝殺過后，創造出了巨大的流量。據QuestMobile數據，截至今年3月，國內AI原生App的月活用戶數已達2.7億，甚至超過ChatGPT的1.8億。

正是這樣的流量真空地帶，讓一些第三方嗅到了商機， “買斷”“流量暴漲”“轉化率翻倍”的一類的字眼，既讓劉昭這類的品牌方忍不住心動，但也引發了監管、轉化效果的擔憂。
GEO雖猶如無人之境，但在國外已被知名的投資機構“a16z”蓋過了章。其在一篇“SEO已死， GEO當立”的報告中認為，傳統搜索建立在鏈接上，而GEO建立在語言之上，并能創造出新的AI商業模式。
“SEO的核心目標是讓搜索引擎找到，完成流量獲取和轉化；GEO的精髓在于讓AI記住并推薦，實現認知植入、信任建立和轉化” 。
被“操控”的豆包用戶所看到的豆包，可能只是被精心營造出來的“擬態環境” 。
當你在對話框提問時，有沒有一瞬間對結果產生過懷疑？比如，在豆包上提問， “考研寫作老師推薦哪個”“上海有沒有推薦的國際幼兒園”“南京裝修公司選哪家”等開放式問題，卻出現了有排名順序、推薦理由和網頁參考的答案。相同的提問再在DeepSeek、元寶、Kimi操作一遍，回答也大差不差，僅是個別回答和出現順序有出入。
用戶對AI的信任，以及AI對數據的依賴，正在轉變為肉眼可見的商機。
“被AI提及是一種新型的品牌策略，不僅要考慮在公眾的感知，還要兼顧在模型中的感知，如何被編碼到AI層中是新的競爭優勢” ，部分行業從業者認為， GEO是AI時代新的營銷方式，能夠提升品牌的曝光和轉化率。
吳群（化名）的公司剛完成了一筆訂單，客戶是一家鉆戒品牌，核心訴求是在輸入行業相關提示詞時，該品牌在應答結果中會被優先推薦至首位。
為了最終達成效果，吳群將步驟拆解為AI語料生成、搜索推薦和應答效果監控。核心邏輯是要通過各種手段主動適配AI ，以便進入到AI的射程之內。
要觸發AI ，輸入端是prompt詞，中間過程是數據信息，最末端才是生成結果。
吳群的第一步是幫助客戶擴展和優化提示詞，根據潛在消費者的提問概率和需求分成了幾層。例如，針對品牌認知的提示詞有“能定制婚戒的品牌”“熱門的結婚戒指品牌”“性價比高的結婚戒指品牌”；針對婚戒需求的優化提示詞有“簡約風婚戒推薦”“高級感婚戒推薦”等。
提示詞有利于AI形成“肌肉記憶” ，建立提問到生成結果的通道。我們發現調優過后，即使輸入模糊關鍵詞，豆包們也能自行“腦補” 。通道是否順暢，取決于AI能否準確定位到品牌信息。于是，誕生了大量符合AI“胃口”的文章和通稿，它們的共性是主題明確、便于總結概括。這些被人為制造出來的數據，一方面成為了AI訓練的養料，另一方面也成為了豆包生成結果的參考。看似“權威”的信源，有極大可能是污染AI的新型垃圾。
有人跟我們說， “GEO是個技術解決方案” 。這個回答似乎有一定道理，按照上述過程，本質是通過欺騙AI ，實現創意輸入、反饋、迭代的營銷循環。
馴化與時間賽跑大致總結下來， GEO品牌營銷的主要內容形式是，通過機構化問答、AI可引用內容、第三方可信內容注入等方式，來建立可被AI引用的內容體系。核心的衡量標準從搜索次數，轉變為了被AI引用次數與回答中品牌被提及次數。
吳群還列舉了幾種更高端的“作弊”手段：例如，含精準地理信息的標題、描述，能夠提高在搜索中的權重；內容中有本地化特色服務的店家，更易被AI推薦給有需求的用戶；區域媒體報道、本地用戶真實評價等背書，也可以增強AI對網站可信度判斷，提升在搜索中優勢。
GEO現階段還處于早期階段，第一批投流的商家，多數是抱著試一試的心態。其中最吸引他們的因素是流量，這就決定了不可能覆蓋所有AI應用，投流集中在DeepSeek、Kimi、騰訊元寶、字節豆包等頭部流量大戶。
GEO的核心價值在于，通過AI生成答案直接影響用戶決策，但效果并非對所有行業效果均等。決策成本越高， GEO價值越大，如醫美用戶愿為“權威推薦”支付溢價。信息不對稱越強， AI推薦越關鍵，如保險條款復雜，用戶依賴解讀。搜索意圖越直接，效果越精準，如prompt涉及推薦、排名類問題。房地產、家裝、教育培訓、數碼、醫美、法律等行業就契合上述標準。

品牌方的馴化正變得愈發精密， AI不再是中立的信息處理者，而是可被編碼的營銷載體。提示詞被有目的地拆解細化，讓AI在接收模糊指令時也能精準鎖定目標品牌。更隱蔽的操作存在于語料制造，人工制造的“數據養料” ，未來有可能改變AI判斷邏輯，讓商業推廣披上“客觀推薦”的外衣。
這種馴化帶來的危害逐漸顯現，當多個品牌同時采用類似策略，搶排名淪為了與時間賽跑。
有廠商告訴光子星球， “你先做，生成結果排名就靠前。如果晚做的話，被提及次數和排名，可能就會落后” 。當然，情況也不是完全絕對， “硬要做也有解決辦法，擴大數據量和加錢” 。
目前， GEO仍處于野蠻生長狀態，供應商良莠不齊。有的聲稱直接可以買斷詞條排名，壟斷某個AI應用，有的則表示只能盡可能保證搜索排名靠前，不存在買斷的說法；有的給出的GEO優化方案費用上萬元，有的則更加細化，豆包等回答被提及在800-1200/詞/月，保證前三排名加價到1500-1800/詞/月。
吳群認為這個行業風刮得太大，導致出現了大量絕對化的宣傳，但沒有能為最終轉化效果打包票。
“說實話，現在市面上的公司，沒有人能證明GEO的實際轉化效果率到底有多少，只能就GEO服務談GEO 。 ”
下一個百度？雖然國外ChatGPT、Perplexity已經在試水GEO商業化，但在國內豆包們上， GEO暫時屬于真空地帶。
在問及投放是否存在風險問題上，好幾家公司都含混其詞， “不太好說，目前還沒有跡象表明平臺會懲罰GEO ， AI更傾向于通過大模型的算法更新來強化自身的辨別能力” 。不過，如果長期用虛假捏造內容來干擾結果生成，低質量信息有可能會被大量繁殖。
目前，豆包等平臺還處于觀望狀態，使用GEO策略的人群仍算少數，沒有對現有的搜索結果和AI生態造成直接損失。豆包等AI應用仍在拉新搶流量時期，若貿然推崇GEO ，可能損害用戶體驗，阻礙用戶粘性增長。因此，短期內豆包與第三方廠商甚至達成了一種微妙的默契：一方提供數據繼續訓練模型，一方可以獲得營收。
若時間拉長，這種平衡極其容易被打破，豆包與第三方GEO廠商存在直接利益沖突。

官方下場做GEO像坐蹺蹺板，一頭是商業利益，一頭是用戶體驗。參考互聯網時代的百度、谷歌， GEO大概率也能摸索出規則和界限，創造出新的廣告模式。
豆包們做GEO具備一定優勢。掌握算法控制權，能直接調整模型權重，確保付費內容與用戶查詢的匹配程度。平臺內數據具備閉環優勢，可利用平臺內用戶行為數據優化推薦精度。參考SEO“廣告”標識，在一定程度上能實現商業化與用戶體驗平衡，通過標簽化（如“廣告”“推薦”）區分商業與自然結果，維持用戶信任。
沿著這條思路繼續構想未來的GEO變現模式，大概有四種路徑。
B端企業級GEO服務，允許企業付費接入API或數據，優化品牌在生成答案中的提及率。付費企業內容可被打上“認證來源”標識，增強用戶信任。類似Google的搜索廣告競價，可分級收費。當然，這其中必不可少的一環一定是嚴格審核。
C端流量分成，間接變現。答案內嵌商業鏈接，在AI生成的答案中，為推薦品牌添加“了解更多”跳轉鏈接，按點擊或轉化分成。國外廣告聯盟Affiliate ，就嘗試與電商平臺合作，通過AI推薦商品賺取傭金。該方式適合消費類品牌，直接驅動轉化。
GEO配套工具，數據洞察服務。向企業提供GEO效果監測工具，向企業出售數據分析服務，展示品牌被AI引用的次數、場景等。提供競品對標報告，付費解鎖行業GEO排名分析，幫助企業優化策略。這種方式，高毛利、低風險，且不直接影響生成結果。
垂直領域GEO 。細分領域知識庫訂閱，例如醫療、法律行業付費訓練專屬模型，確保答案優先引用訂閱方內容。區域化GEO ，本地商家付費優化地域性答案，如“北京朝陽區哪家裝修公司靠譜？” 。
當前大模型的訂閱收入難以推進，市場培養的免費習慣難以被打破，廣告是離商業變現最近的一步。 GEO帶來了廣告增量市場，為企業提供觸達高意向用戶的新渠道，且與訂閱模式無沖突；醫療、教育、金融等未被開發的商業場景，有可能通過對話這一形式，完成推薦和交付閉環。
百度廣告收入長期維持在70%以上，早年甚至可以達到90%以上。這一數字放到GEO ，極具吸引力，隨著AI滲透率的進一步上升，或許能填補AI搜索變現的空白。
【誰在暗中馴化大模型？】對于豆包、元寶、Kimi來說，這亦是除訂閱費用外的第二增長曲線。

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