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几千元，就能“买断”AI的信赖。
当公众越来越多地通过大模型获取信息时，一种名为“生成式引擎优化”（GEO）的隐秘产业正在兴起。从业者通过生产特定内容、利用算法偏好，诱导AI在生成答案时为特定品牌进行隐性背书。
这种行为被业界称为“AI投毒”，它正在将营销信息编织进AI的数据库底层，悄然重塑我们获取信息的路径。
收买“中立”：AI答复背后的围猎
当公众向DeepSeek、Kimi或豆包寻求中立建议时，可能并未察觉，自己的提问已被标记为新的商机。
GEO（生成式引擎优化）正操纵AI“说广告”。
GEO服务公司所提供的资料
记者暗访发现，多家GEO服务商宣称：只需购买其软件或代运营服务，即可让品牌信息以“知识分享”“专家推荐”“行业指南”的形式，优先嵌入AI生成的答案中。
这种新的营销方式，不同于传统搜索引擎优化（SEO）抢夺用户注意力与点击率的逻辑，GEO追求的是更直接、无需点击的“有效曝光”。基于AI作为整合工具客观中立的普遍认知，其生成的建议本身就是一种自带背书的“权威答案”。
据业内人士透露，许多GEO从业者正是从SEO（搜索引擎优化）领域转型而来，随着流量入口的迁移，他们迅速抓住了新的红利。
这种基于信任构筑的营销链路，最终指向的是高效的流量转化。 GEO服务商告诉记者，让AI以客观口吻推荐某品牌后，就可以将用户对AI的信赖，自然地引向购物变现平台。
随即工作人员进行了演示，在DeepSeek中输入“推荐某地好口碑的旅行社”，AI经过短暂思考，生成了一张列有十几家旅行社名称的推荐表格，排名首位的就是该公司的付费客户。
服务商坦言，这就是“核心词触发”的交付标准。只要用户询问“哪个靠谱”“哪个性价比高”，AI给出的答案便会指向背后的甲方客户，实现品牌曝光。
目前，这种服务已覆盖绝大多数主流AI平台，明码标价：从基础版到高级版，费用从每季度几千元到一年1.6万元不等。
制造“幻觉”：被定向诱导的算法逻辑
“投其所好”的投喂，是让AI开口打广告的前提。
“AI也有自己的偏好，我们已经摸透了大模型的脾气，”一名GEO服务商工作人员表示，“AI喜欢总结，我们就喂它总结；它喜欢对比，我们就给它‘产品指南’。”
与传统广告软文“润物细无声”的写法不同，GEO的创作逻辑是高度透明，所生成的“结构化内容”均逻辑清晰、并以多模态的形式（包含文本、数据，甚至视频标签）呈现。
部分服务商甚至实现了流水线、自动化生产：系统24小时撰写、发布内容，将营销信息批量铺向各高权重平台。“设置好关键词后，你甚至不需要打开软件，它会自动写、自动发。”
而这种从平台到内容层面量身定制的投喂，使其内容能以极高的优先级被AI采纳。在这场对信息源的技术博弈中，AI的信任体系正在被系统性重构。
日前，《经济学人》和《韦氏词典》不约而同将“Slop”一词评为2025年度词汇。“Slop”一词最初释义为“稀泥、泔水”，这里指“通过人工智能大量生成的低质量数字内容”。而当下的困境恰恰在于：互联网内容生产正在陷入“以AI产出的‘泔水’投喂AI”的恶性循环。
这种污染的威力可见一斑。记者在检索“国道新建收费站”时，AI汇总出的答案显示“2025年二季度全国新增137处收费站”。该说法在多个网站被转载，信息来源指向某自媒体账号。
记者尝试致电该账号核实，接线人员表示会将问题转达该文的编辑，之后再未回复。目前该稿件已被删除，但已被AI抓取，并且在答案中获得了“永生”。
检索界面截图
治理“投毒”：数据攻防战
极低比例的虚假数据，足以污染整个互联网信息生态。
据国家安全部相关数据显示，当AI训练数据中仅混入0.01%的虚假文本时，大模型的有害输出率就会上升11.2%；即使污染比例低至0.001%，有害内容仍会增加7.2%。这种破坏力正让AI面临严峻的信任考验。
山东大学软件学院教授葛春鹏指出，“AI投毒”已演变为一场隐秘的攻防战，攻击者通过精心构造的“污染信息”渗透进训练数据，手段极具隐蔽性，令常规检测手段往往难以察觉。他将其类比为搜索引擎的“广告竞价”：数据层面占据优势的不良信息正逐渐主导AI的输出结果。
山东大学软件学院教师朱宏补充道，虽然目前技术手段可优化检索机制，但受制于高昂成本，目前厂商缺乏自发治理的动力。
而当技术与自律双重失灵，是否可以诉诸法律治理呢？
“这种系统性的商业服务可能涉嫌犯罪。”山东诚信人律师事务所合伙人赵光绪律师表示：从主观目的看，这种营销行为是为了推销商品而蓄意误导消费者，如果质量与服务与宣传内容不符合，本质上是一种隐蔽的虚假宣传。
且现实困境还在于“举证难”——消费者几乎无法证明AI的回答是“买来的”。相关服务商将营销内容包装成“客观抓取”，而平台也因法律空白，无法界定连带责任。
“市场规范不了逐利行为，必须由政府介入。”赵光绪建议，由网信办等部门出台细则，明确采集标准，并将广告性回答予以透明化、凸显化。正如葛春鹏所言，守住AI的防御能力，需要决策过程的“证明与透明”，像传统搜索需标注“广告”一样，将知情权还给消费者。
只有通过政策端实现决策过程的“证明与透明”，才能防止AI智慧在数据污染中迷失方向。
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