当大模型在聚光灯下“口吐莲花”时，很少有人注意到：是谁在暗处拉紧缰绳——让ChatGPT拒绝回答敏感话题，让推荐算法只推送“安全”内容？从RLHF的奖励标签，到平台审核的“黑词库”，再到开源社区的“价值观对齐”补丁，一套隐形驯化机制早已悄然运行。本文带你揭开：谁在定义“正确”？谁在塑造AI的三观？当技术看似中立，真正被训练的，也许是我们所有人。

今年上半年开始，品牌商家刘昭（化名）成为了AI的围猎对象。

“再不行动就来不及了，AI平台流量正在被极个别企业直接垄断。一天只需要一顿麦当劳的钱，就能让DeepSeek、豆包、元宝搜索，出现你的企业名字”。

在被轮番轰炸中，刘昭解锁了一个新名词叫“GEO”（生成式引擎优化）。这是一个相对于SEO（搜索引擎优化），AI时代诞生的新兴营销方式，核心是让用户在AI搜索中高频率地被检索到，更进一步条件是排名靠前。

GEO迅速崛起得益于去年的“投流大战”，真金白银厮杀过后，创造出了巨大的流量。据QuestMobile数据，截至今年3月，国内AI原生App的月活用户数已达2.7亿，甚至超过ChatGPT的1.8亿。

正是这样的流量真空地带，让一些第三方嗅到了商机，“买断”“流量暴涨”“转化率翻倍”的一类的字眼，既让刘昭这类的品牌方忍不住心动，但也引发了监管、转化效果的担忧。

GEO虽犹如无人之境，但在国外已被知名的投资机构“a16z”盖过了章。其在一篇“SEO已死，GEO当立”的报告中认为，传统搜索建立在链接上，而GEO建立在语言之上，并能创造出新的AI商业模式。

“SEO的核心目标是让搜索引擎找到，完成流量获取和转化；GEO的精髓在于让AI记住并推荐，实现认知植入、信任建立和转化”。

被“操控”的豆包

用户所看到的豆包，可能只是被精心营造出来的“拟态环境”。

当你在对话框提问时，有没有一瞬间对结果产生过怀疑？比如，在豆包上提问，“考研写作老师推荐哪个”“上海有没有推荐的国际幼儿园”“南京装修公司选哪家”等开放式问题，却出现了有排名顺序、推荐理由和网页参考的答案。相同的提问再在DeepSeek、元宝、Kimi操作一遍，回答也大差不差，仅是个别回答和出现顺序有出入。

用户对AI的信任，以及AI对数据的依赖，正在转变为肉眼可见的商机。

“被AI提及是一种新型的品牌策略，不仅要考虑在公众的感知，还要兼顾在模型中的感知，如何被编码到AI层中是新的竞争优势”，部分行业从业者认为，GEO是AI时代新的营销方式，能够提升品牌的曝光和转化率。

吴群（化名）的公司刚完成了一笔订单，客户是一家钻戒品牌，核心诉求是在输入行业相关提示词时，该品牌在应答结果中会被优先推荐至首位。

为了最终达成效果，吴群将步骤拆解为AI语料生成、搜索推荐和应答效果监控。核心逻辑是要通过各种手段主动适配AI，以便进入到AI的射程之内。

要触发AI，输入端是prompt词，中间过程是数据信息，最末端才是生成结果。

吴群的第一步是帮助客户扩展和优化提示词，根据潜在消费者的提问概率和需求分成了几层。例如，针对品牌认知的提示词有“能定制婚戒的品牌”“热门的结婚戒指品牌”“性价比高的结婚戒指品牌”；针对婚戒需求的优化提示词有“简约风婚戒推荐”“高级感婚戒推荐”等。

提示词有利于AI形成“肌肉记忆”，建立提问到生成结果的通道。我们发现调优过后，即使输入模糊关键词，豆包们也能自行“脑补”。通道是否顺畅，取决于AI能否准确定位到品牌信息。于是，诞生了大量符合AI“胃口”的文章和通稿，它们的共性是主题明确、便于总结概括。这些被人为制造出来的数据，一方面成为了AI训练的养料，另一方面也成为了豆包生成结果的参考。看似“权威”的信源，有极大可能是污染AI的新型垃圾。

有人跟我们说，“GEO是个技术解决方案”。这个回答似乎有一定道理，按照上述过程，本质是通过欺骗AI，实现创意输入、反馈、迭代的营销循环。

驯化与时间赛跑

大致总结下来，GEO品牌营销的主要内容形式是，通过机构化问答、AI可引用内容、第三方可信内容注入等方式，来建立可被AI引用的内容体系。核心的衡量标准从搜索次数，转变为了被AI引用次数与回答中品牌被提及次数。

吴群还列举了几种更高端的“作弊”手段：例如，含精准地理信息的标题、描述，能够提高在搜索中的权重；内容中有本地化特色服务的店家，更易被AI推荐给有需求的用户；区域媒体报道、本地用户真实评价等背书，也可以增强AI对网站可信度判断，提升在搜索中优势。

GEO现阶段还处于早期阶段，第一批投流的商家，多数是抱着试一试的心态。其中最吸引他们的因素是流量，这就决定了不可能覆盖所有AI应用，投流集中在DeepSeek、Kimi、腾讯元宝、字节豆包等头部流量大户。

GEO的核心价值在于，通过AI生成答案直接影响用户决策，但效果并非对所有行业效果均等。决策成本越高，GEO价值越大，如医美用户愿为“权威推荐”支付溢价。信息不对称越强，AI推荐越关键，如保险条款复杂，用户依赖解读。搜索意图越直接，效果越精准，如prompt涉及推荐、排名类问题。房地产、家装、教育培训、数码、医美、法律等行业就契合上述标准。

品牌方的驯化正变得愈发精密，AI不再是中立的信息处理者，而是可被编码的营销载体。提示词被有目的地拆解细化，让AI在接收模糊指令时也能精准锁定目标品牌。更隐蔽的操作存在于语料制造，人工制造的“数据养料”，未来有可能改变AI判断逻辑，让商业推广披上“客观推荐”的外衣。

这种驯化带来的危害逐渐显现，当多个品牌同时采用类似策略，抢排名沦为了与时间赛跑。

有厂商告诉光子星球，“你先做，生成结果排名就靠前。如果晚做的话，被提及次数和排名，可能就会落后”。当然，情况也不是完全绝对，“硬要做也有解决办法，扩大数据量和加钱”。

目前，GEO仍处于野蛮生长状态，供应商良莠不齐。有的声称直接可以买断词条排名，垄断某个AI应用，有的则表示只能尽可能保证搜索排名靠前，不存在买断的说法；有的给出的GEO优化方案费用上万元，有的则更加细化，豆包等回答被提及在800-1200/词/月，保证前三排名加价到1500-1800/词/月。

吴群认为这个行业风刮得太大，导致出现了大量绝对化的宣传，但没有能为最终转化效果打包票。

“说实话，现在市面上的公司，没有人能证明GEO的实际转化效果率到底有多少，只能就GEO服务谈GEO。”

下一个百度？

虽然国外ChatGPT、Perplexity已经在试水GEO商业化，但在国内豆包们上，GEO暂时属于真空地带。

在问及投放是否存在风险问题上，好几家公司都含混其词，“不太好说，目前还没有迹象表明平台会惩罚GEO，AI更倾向于通过大模型的算法更新来强化自身的辨别能力”。不过，如果长期用虚假捏造内容来干扰结果生成，低质量信息有可能会被大量繁殖。

目前，豆包等平台还处于观望状态，使用GEO策略的人群仍算少数，没有对现有的搜索结果和AI生态造成直接损失。豆包等AI应用仍在拉新抢流量时期，若贸然推崇GEO，可能损害用户体验，阻碍用户粘性增长。因此，短期内豆包与第三方厂商甚至达成了一种微妙的默契：一方提供数据继续训练模型，一方可以获得营收。

若时间拉长，这种平衡极其容易被打破，豆包与第三方GEO厂商存在直接利益冲突。

官方下场做GEO像坐跷跷板，一头是商业利益，一头是用户体验。参考互联网时代的百度、谷歌，GEO大概率也能摸索出规则和界限，创造出新的广告模式。

豆包们做GEO具备一定优势。掌握算法控制权，能直接调整模型权重，确保付费内容与用户查询的匹配程度。平台内数据具备闭环优势，可利用平台内用户行为数据优化推荐精度。参考SEO“广告”标识，在一定程度上能实现商业化与用户体验平衡，通过标签化（如“广告”“推荐”）区分商业与自然结果，维持用户信任。

沿着这条思路继续构想未来的GEO变现模式，大概有四种路径。

B端企业级GEO服务，允许企业付费接入API或数据，优化品牌在生成答案中的提及率。付费企业内容可被打上“认证来源”标识，增强用户信任。类似Google的搜索广告竞价，可分级收费。当然，这其中必不可少的一环一定是严格审核。

C端流量分成，间接变现。答案内嵌商业链接，在AI生成的答案中，为推荐品牌添加“了解更多”跳转链接，按点击或转化分成。国外广告联盟Affiliate，就尝试与电商平台合作，通过AI推荐商品赚取佣金。该方式适合消费类品牌，直接驱动转化。

GEO配套工具，数据洞察服务。向企业提供GEO效果监测工具，向企业出售数据分析服务，展示品牌被AI引用的次数、场景等。提供竞品对标报告，付费解锁行业GEO排名分析，帮助企业优化策略。这种方式，高毛利、低风险，且不直接影响生成结果。

垂直领域GEO。细分领域知识库订阅，例如医疗、法律行业付费训练专属模型，确保答案优先引用订阅方内容。区域化GEO，本地商家付费优化地域性答案，如“北京朝阳区哪家装修公司靠谱？”。

当前大模型的订阅收入难以推进，市场培养的免费习惯难以被打破，广告是离商业变现最近的一步。GEO带来了广告增量市场，为企业提供触达高意向用户的新渠道，且与订阅模式无冲突；医疗、教育、金融等未被开发的商业场景，有可能通过对话这一形式，完成推荐和交付闭环。

百度广告收入长期维持在70%以上，早年甚至可以达到90%以上。这一数字放到GEO，极具吸引力，随着AI渗透率的进一步上升，或许能填补AI搜索变现的空白。

对于豆包、元宝、Kimi来说，这亦是除订阅费用外的第二增长曲线。