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GEO乱象：谁为AI营销的泡沫买单？|geo乱象|seo|搜索引擎|算法_手机网易网

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GEO乱象：谁为AI营销的泡沫买单？|geo乱象|seo|搜索引擎|算法_手机网易网 网易 网易号 GEO乱象：谁为AI营销的泡沫买单？ 深响 2026-02-25 13:44 ·广西 ·知否计划特邀作者·网易号科技内容作者 打开网易新闻 查看精彩图片

©️深响原创 · 作者｜林之柏

AI大战如火如荼。科技大厂大规模资源投入+大规模取消休假，让这个春节“AI味儿”十足。

1.3亿用户涌向千问体验AI购物，总计下单购买超3000吨鸡蛋、5500万杯奶茶；豆包除夕夜互动量达19亿人次，生成超过1亿条新春祝福；蚂蚁阿福用户量破亿，连续多日登顶App Store下载榜；元宝春节主会场抽奖互动超36亿次……

大厂们用真金白银确认了一个事实：AI 应用就是新一代国民级流量入口。

AI春节“战报”

流量在哪儿，品牌就应该在哪儿。遵循这一朴素的营销铁律，品牌CMO们也随之陷入新一轮焦虑：如何让AI认可我的品牌？如何撬动AI的营销杠杆？如何防御竞对的算法黑料？

在这样的背景下，GEO（生成式引擎优化）不再只是一种技术探索，更是一场营销人必须入局的“军备竞赛”。

GEO与传统的SEO（搜索引擎优化）逻辑截然不同：SEO是在搜索结果中“等”用户点击，而GEO则是通过高频次的“逻辑投喂”，让品牌信息内化为 AI 模型推理结果的一部分。它试图跳过点击，直接影响用户的认知，成为品牌触达用户的一条高效率“捷径”。

据中国信通院统计，2025年超68%中大型企业将GEO纳入年度预算；资本市场态度积极，GEO概念股持续飘红，“易中天2.0”（易点天下、中文在线、天龙集团）年内分别涨41%、31%、65%（截至2月24日收盘）。

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易点天下、中文在线、天龙集团近期股价

然而，在通往营销捷径的路上，GEO领域也挤满了试图捷足先登的“邪修”，争议频发。

最近新华社、央视等官媒陆续曝光了不少GEO营销的黑箱操作，数据污染、伪造榜单，甚至是由于“黑帽”操作引发的公信力危机。比如此前已被澎湃新闻“打假”的茶文化学者罗大友，竟被包装成权威专家，通过污染 AI 语料库的方式，提高AI引用概率，试图在算法中换取“事实”的地位。

“超过 80% 的GEO从业者正在异化为制造虚假繁荣的数据工厂。”一位业内人士无奈地感叹。

所有人都知道GEO必须做，但当“黑帽”与“数据投毒”盛行，GEO究竟是在优化品牌，还是在毁灭信任？GEO乱象背后，又是谁在为AI营销的泡沫买单？

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新华社、央视相关报道

数据被污染、效果难量化，GEO营销乱象频生

GEO的营销神话跑在了行业常识前面，这种巨大的认知断层是乱象野蛮生长的温床。

过去一年，AI应用用户体量增长迅速，春节红包大战刷屏全网将 AI 应用推向流量巅峰，GEO也随之被神化为品牌在 AI 时代的“速效救心丸”。然而，多数仓促入场的品牌并未厘清GEO的底层逻辑，仍将其误读为“ SEO的 AI 版”。这种认知差，和怕错失风口心理为末端服务商提供了完美的“焦虑收割空间”。

“野生GEO服务商”的获客套路简单粗暴：

先在各大社交平台批量起号、发布内容，打造“专业GEO服务”、“AI营销专家”的人设；随后以“不做GEO就会被AI时代淘汰”、“不优化就会彻底消失在用户视野”、“XX（平台）又改规则了，再不做GEO真晚了”等话术渲染恐慌，搭配上“XX天见效”、“保证霸屏”的虚假承诺画饼，给品牌洗脑；最后抛出自家产品/课程套餐、所谓的专家资源，吸引交流、促成交易。

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图源：小红书

而针对部分仍感犹豫的品牌，“低价套餐”则是一张王牌。新华社披露的某GEO服务商优化套餐，基础版仅为2980元/年，包含2240篇软文，相当于每篇1元左右；部分电商平台上还能找到千元以下的GEO自动优化系统、工具，简直成了营销界“拼好饭”。

对比来看，获得英伟达和红杉资本投资、服务了Canada Goose等知名品牌的美国GEO公司Profound，光是数据监测服务的收费就要499美元/月；而根据《环球时报》报道，正规服务商一般会按照不同地域、时间周期等动态收费，而非提供所谓的“一套全包”式服务。

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图源：淘宝

低价GEO背后，往往是对算法规则的恶意钻营。

一些超低价GEO服务商已经形成了一套工业化“投毒”打法：

第一步，语料克隆：和客户确定召回词（即希望用户在什么类型的问题中搜出品牌信息），依据召回词扩充语料信息，批量生成带有品牌标签的低质语料；第二步，权威劫持：在生成内容中植入虚构的专家观点或伪造榜单，试图以此干扰 AI 模型的“可信度评分”；第三步，把内容投放到各类账号，尤其是高权重站点，再将发布链接投喂给AI，通过反复提问引导 AI 抓取，强行将品牌信息塞进模型的推理上下文。

这套逻辑的核心，是寄希望于品牌内容能混入 AI 数据库，在后续训练中被模型误当成“事实”引用。然而，这种试图“蒙骗”算法的捷径，在逻辑上漏洞明显。

一方面过于简化，将GEO简单等同于“升级版SEO”。

传统的SEO优化有标准的三部曲：关键词调研，筛选用户高频搜索词汇；内容优化，在网站、文章中合理布局关键词，提升内容相关性；外链建设，提升品牌信息搜索权重、巩固搜索排名。其逻辑核心是适配用户的搜索习惯，通过关键词堆砌让搜索引擎优先“收录”。

但GEO和SEO的优化难度完全不在一个量级，GEO的本质是和 AI “交朋友”。AI 的推理训练逻辑、参数规模与传统搜索引擎有着代际差异。SEO只需要让关键词被看见，而GEO需要获取 AI 的“信任”——让品牌信息看起来真实、可靠且具备逻辑。

AI Agent开发企业Pallas AI创始人兼CEO Ethan表示，搜索引擎时代，用户一次搜索行为平均包含3-7个关键词，只要布局好这些关键词就能收到稳定的优化效果；但在AI时代，用户与AI的一次对话往往涉及24-27个关键词，还包含上下文记忆，需要优化的就不是简短的词组，而是有增量信息、有逻辑条理的语料内容。

真正有效的GEO优化，每个环节都有讲究。比如语料信息的拆解和内容生产，需要根据不同大模型的推理逻辑、语料偏好针对性操作，对服务商的分析技术、内容资源、投放经验有全方位要求。

那些缺乏技术积累、又想降本增效的服务商，选择借力各种“黑帽”操作——夸大宣传甚至编造专家观点、榜单“蒙骗”AI。

《上观新闻》曾做过一个测试，虚构一款名为“泉嘉德智能水杯”（谐音“全假的”）的产品，根据服务商提供的GEO系统进行优化、投喂，短短几个小时后就在多个主流AI应用中搜出这款不存在的产品推荐。

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《上观新闻》测试

相比之下，真正“正规军”的防线建立在底层技术对齐上，它们基本都有自研的模型偏好监测系统。

比如蓝色光标投资的PureblueAI清蓝，自研AI Agent去分析各大AI平台语义拆解逻辑，找到被引用的内容规律；WPP的IDEA GO解决方案，运用Transformer模型分析AI信源偏好。

真正的GEO是一场关于“语义工程”的深层博弈，它对服务商的技术分析、内容资源和投放经验有着很高的要求。

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WPP IDEA GO解决方案

另一方面，GEO的效果评估正陷入一种“难以量化”的泥淖。

与SEO相对稳定的排名、点击量指标不同，GEO面对的是快速迭代且黑箱化的 AI 模型。在生成式环境下，短期内的“搜得到”并不等同于长期的“被推荐”。动态监测与持续维护本应是GEO的底层逻辑，但在现实中，这成了服务商糊弄交付的盲区。

许多品牌受SEO思维惯性影响，仍试图用“竞价排名”的逻辑来验收GEO效果。只想赚快钱的服务商精准捕捉到了这种认知局限，利用验收流程的漏洞，用几张简单的 AI 对话截图或自定义的数据报告便轻松交差。

而为了对抗这种评价体系的坍塌，行业的“正规军”正在建立长周期、多维度的评估锚点：

易点天下研发了 GEO KPI 仪表板，通过监控“ AI 可见性得分”等指标，逐步替代纯流量视角的考核；浙文互联的「HochiGEO」方案则更为激进，通过自研模型监测提及率、声量比、内容匹配度等七项指标，试图还原品牌在 AI 语境下的真实权重。

即便如此，在行业标准尚未统一的真空期，劣质服务商的低价横行仍具有极强的破坏性。“黑帽”操作的泛滥不仅打乱了行业的正常进化节奏，更预埋了深远的负面后遗症。

当“数据投毒”成为捷径，被透支的不仅是品牌的营销预算，更是 AI 平台与用户之间脆弱的信任纽带。

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浙文互联「HochiGEO」方案

混乱背后的信任危机：谁为AI营销的泡沫买单？

品牌、AI平台和用户之间的信任危机，是GEO乱象留给行业最沉重的负资产。

对品牌而言，伤害是双重的：一方面，由于缺乏验收标准，品牌难以根据结果及时调整预算，盲目追随潮流、加大投入只会造成浪费；另一方面，即便服务商的“黑帽”操作能换来短期数据，从长期看也必然会侵蚀品牌口碑，消耗用户信任。

GEO的核心价值是帮品牌沉淀信任资产、培养长期用户关系，而非提升短期点击率。这意味着，并非所有品牌都适合全面拥抱GEO。像快消、日用百货等决策链路短、追求即时转化的品类，短视频与社交媒体种草依然是效率最高的主战场。

易点天下DTC品牌技术部负责人Riven认为，GEO当前正处于战略投入窗口期，建议企业将其预算控制在总营销预算的5%左右，SEO与GEO双轨并行，才是更稳妥的选择。

Quick Creator联合创始人、前TalkingData CTO阎志涛也强调，SEO和GEO并不冲突，尤其在海外，做好SEO对GEO的效果有很大帮助，而且无论是做哪种优化，内容质量都是最重要的。

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对AI应用平台而言，数据污染的最大问题是影响模型训练效果、回答质量，乃至削弱平台公信力。

受递归效应影响，受污染的数据源会被模型反复使用、影响后续每一次训练，其危害远超想象。国家安全部报告指出，AI模型训练数据集只要出现0.01%的虚假信息，模型输出的有害内容就会增加11.2%。东南大学网络空间安全学院副教授宋宇波分析到，如果特定的营销话术被AI频繁引用，便可能在模型迭代中流入训练数据，形成“越被引用，越像事实”的恶性循环。

这种“数据污染”不仅降低了回答质量，更在动摇平台的公信力根基。GEO与SEO在“黑帽”问题上也有着宿命般的相似：只要存在“走捷径”的投机需求，乱象就很难根除。

而GEO乱象最末端的“受害者”，是决策成本陡增的用户。用户转向 AI 助手，本意是为了逃离搜索广告的嘈杂，追求“省时省心”。当虚假信息混入算法，AI沦为“数字泔水”的搬运工，用户反而要花费更多精力去比对、打假。

事实上，用户并不排斥 AI 的推荐。TechCrunch 数据显示，2025 年美国假日购物季，通过 AI 工具访问电商网站的流量暴涨了 760%。用户不满的不是“被推荐”，而是“被误导”。

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图源：小红书

历史经验证明，每一项颠覆性技术的起步，都会经历一场由认知偏差与监管滞后共同制造的“综合后遗症”。

但无论站在品牌、平台还是用户的角度，建立长期信任都是GEO营销的核心价值。随着各方认知的完善和技术的进步，相信GEO会慢慢回归理性轨道——构建一个基于信任的语义环境，才是通往 AI 时代唯一的入场券。

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