来源：环球时报

今天，人工智能（AI）在人们日常生活中的存在感越来越强，许多人正渐渐养成“遇事不决问AI”的习惯。但最近不少用户发现，本以为客观的AI回答，实际上却暗藏着广告。这种利用AI网络“抓取”逻辑、夹带“私货”的新型广告投放方式，已催生出一个新兴行业，一般被称为GEO（生成式引擎优化，Generative Engine Optimization）。

GEO是数字营销与AI技术深度融合的产物，其兴起主要源于四方面因素：用户行为向AI交互转变、技术架构升级、市场需求变化以及传统搜索引擎优化（SEO）在AI时代逐渐式微。自2023年出现至今，GEO已成为企业在AI时代争夺流量的关键策略。

中国互联网络信息中心（CNNIC）《生成式人工智能应用发展报告（2025）》显示，截至2025年6月，中国生成式AI用户规模已突破5.15亿，生成式AI已被广泛用于智能搜索、内容创作等场景。随着AI手机和原生AI硬件的普及，提问和搜索的流量入口已全面转向了AI。第56次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年6月，我国搜索引擎用户规模占网民整体比例69.2%，这一比例相比此前4次调查的78%、75.7%、75%、79.2%，出现了大幅下滑。

这样的市场环境变化，给GEO的发展送来了“东风”。数据显示，2025年国内GEO市场规模已超42亿元，近三年年复合增长率达38%。随着越来越多企业重视GEO营销，区分AI的客观学习结果与广告内容变得日益重要。

从技术本质看，GEO以RAG（检索增强生成）架构为核心，通过向量数据库、动态知识图谱与多模态适配三大支柱，构建从“内容生产”到“AI采信”的全链路体系。简单来说，就是通过调整网络发布内容的结构与语义，使其更容易被AI检索、引用并生成进最终答案中，从而影响用户在AI界面中看到的信息。

这种模式大幅缩短了传统的信息获取与决策链路。据统计，用户平均阅读AI生成答案的停留时间仅为8.7秒，比浏览传统网页下降了62%。在这个过程中，用户的信任机制也发生了迁移——78%的用户认为AI整合的“权威来源”比单个网站更可信。不少GEO从业者也正是利用这一点，引导AI生成符合特定商业目标的回答。

最典型的“优化”手段有两种。其一是语义向量化。通常大模型会将文本转化为高维向量，通过计算向量间的相似度和概率分布来生成答案。GEO则能通过调整内容，使目标信息在“向量空间”中更接近用户的查询词，从而提高被引用的概率。部分从业者还会定向、大量投放重复或低质内容供AI抓取。这本质上是“数据污染”行为。

其二是用各种手段提升内容权威性与可信度。在平台的要求下，AI会更倾向于引用结构清晰、来源权威的内容。GEO便通过附加数据支撑、引用来源，有时甚至是编造的“权威报告”或用“假专家”进行“假科普”等方式，骗过大模型的可信度验证。

GEO的无序发展，势必伴随一系列法律与伦理挑战，带来商业利益与信息中立、技术操控与生态公平之间的伦理冲突。这些冲突往往不易察觉，会长期潜伏并逐渐加深。最终，可能会对我们接触的信息质量、用户自身的判断与权益以及健康的市场竞争秩序，造成深远影响。

当前，亟需从以下三方面推动GEO行业的健康发展：一是建立语料库的采用与净化标准。大模型厂商在抓取网络语料后，应通过技术手段及时识别并清理被污染的内容。行业组织也要从实务层面给出界定“语料污染”的标准，在支持行业发展的同时，遏止恶意的数据操纵行为。

二是防范高敏感领域的风险放大。特别是在医疗、金融、公共政策等对信息真实性要求极高的领域，GEO一旦被滥用，可能直接造成现实危害。对此，需要在现有相关法律法规基础上不断进行细化，以更严格的监管和追责保护社会公共安全与利益。

三是进一步明确区分广告与普通内容。当前我国广告法已明确规定了“广告应具有可识别性”。在此基础上，应要求生成式引擎在返回GEO调整内容时，明确标注“广告”或类似提示，避免用户产生误解。对未能履行标注义务的，按相应法规进行追责，从而倒逼行业自我规范。

从长远看，行业还需关注用户隐私与认知主权、知识资源垄断、内容产权保护等更深层问题。这就需要学术界与业界持续沟通，形成更清晰的共识，进一步推动相应规范与措施的落地。只有外部监管及时到位、行业内部自觉自律，方能为AI等新兴产业潜力的逐步释放保驾护航。（作者是中国国家创新与发展战略研究会副会长）