今年央视3·15晚会曝光了一件事，让很多做生意的朋友开始重新审视AI搜索这个新东西。
有记者虚构了一个叫“Apollo9”的智能手环——量子传感什么的，反正全是编的。系统批量生成十几篇软文往网上一发，两个小时之后，就有大模型开始正儿八经地推荐这款产品。一款根本不存在的产品，就这样进了AI的推荐列表。
315曝光的手法虽然是歪门邪道，但它从反面印证了一件事：AI的推荐已经实实在在地影响着消费者的选择。那些投毒的人为什么愿意花力气去造假？因为这事真的有用。根据Semrush的调研，50%的美国消费者在使用AI进行产品研究后最终完成了购买——AI对购买决策的影响力已经不是“未来趋势”，而是正在发生的现实。
既然真的有用，那正经生意人该怎么正当地做？
GEO到底是什么？为什么突然火了？
GEO的全称是生成式引擎优化（Generative Engine Optimization）。简单说，就是让AI大模型——不管是国内的DeepSeek、豆包、Kimi，还是海外的ChatGPT、Perplexity、Gemini——在回答用户问题时提到你的品牌。
它跟传统SEO最大的区别在于：SEO让你在搜索结果页有个排名靠前的链接，用户要点进去才能看到你；GEO追求的是让AI直接把你的品牌写进答案里——用户不用点任何链接，就已经看到你的名字了。
这个市场有多大？2025年被视为GEO元年，国内市场规模仅约2.5亿元；到2026年预计飙升至约30亿元。全球范围来看，IDC数据显示2026年全球GEO市场规模预计达到220亿美元。短短一年，几十倍的增长。为什么？因为用户的搜索习惯正在发生根本性变化——越来越多的人不再一条条翻搜索结果，而是直接问AI要答案。
问题出在“怎么做”上
315曝光的“AI投毒”，本质上是一种走捷径的做法。服务商批量生成低质软文、虚构产品测评、编造用户口碑，往各个平台一塞，指望AI的检索增强生成（RAG）模块能抓取到这些内容。
说白了就是用虚假信息骗AI。
有业内人士直言，GEO业务受热捧就是因为能“帮客户喂料、投毒”。手机品牌在AI推荐里就五到十个位置，“一年可能上亿的广告费，花个几百万投点毒”。听起来是不是很耳熟？跟当年黑帽SEO的逻辑一模一样。
这条路走不长——历史已经验证过一次
如果你做互联网营销有些年头，应该记得2011年Google推出的熊猫算法。那时候大量“内容农场”靠批量生产低质内容刷排名，一度效果很好。结果熊猫算法一上线，无数网站流量直接归零。不是惩罚，是过滤——垃圾终究会被过滤掉。
AI平台也一样。所有内容平台的底层逻辑只有一个：留住用户。你问AI一个问题，它给你一堆编出来的假数据，你还会信任它吗？一旦用户流失，平台什么都没了。所以AI平台一定会越来越精准地筛掉垃圾内容，把真正有价值的信息推上来。
到那时候，那些批量生成的软文——语义重复、结构模板化、信息来源单一——会被成片识别、降权，甚至直接从语料库里剔除。更麻烦的是，如果品牌长期跟这些低质内容绑在一起，AI会得出一个结论：这个品牌不可信。
那GEO到底该怎么做？
答案是肯定的——GEO要做，但要用对的方式做。
第一，回归内容本身
让AI真正认识你的品牌，不是骗它、洗脑它。你的产品信息、客户案例、行业观点——这些东西必须是真实的、有信息量的、能被AI作为依据引用的。合规的GEO不是编造内容欺骗大模型，而是基于真实、准确的品牌信息，帮助AI更全面、深入地理解你。
新华网在一篇报道中也提到，企业需要更多展示“结构清晰、数据翔实、真实可信的内容”，提升自己在网络世界的“信用分数”。
如果你经营的是面向澳洲华人的生意，产品和品牌信息同样需要出现在本地消费者常看的平台上——小红书推广就是一个值得考虑的内容分发渠道，这些内容同样会被AI抓取，成为品牌信息的一部分。
第二，不同AI平台，策略不同
不同AI平台抓取和推荐品牌的逻辑差异很大，不能一套方案打天下。下面这组数据对比很能说明问题：
| AI平台 | 品牌推荐率（电商查询） | 内容偏好 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 99.3% | 偏好知名品牌、训练数据中的高频品牌 |
| Perplexity | 85.7% | 强调引用可验证来源、行业目录 |
| Google AI Overview | 6.2% | 倾向于教育性内容、非商业信息 |
数据来源：BrightEdge，2025年10月。
ChatGPT处理电商类查询时，99.3%的回答中包含品牌推荐，平均每个回答提到5.84个品牌。而Google AI Overview在相同场景下只有6.2%。Perplexity则达到了85.7%，且特别强调引用可验证的来源。
三大平台品牌推荐的不一致率高达62%。同一个问题，你的品牌可能在ChatGPT上被推荐，在Google AI上却完全消失。这意味着GEO需要针对不同平台的特性做差异化布局——没有一套方案能通吃所有AI。
在澳洲市场做GEO，还得再加一层考量：本地化。
不同地区的消费者，信息获取渠道和搜索习惯本来就不一样。墨尔本的用户搜“附近最好的咖啡豆烘焙商”和悉尼用户搜同一句话，AI给出的推荐结果往往不同——因为AI在判断“本地相关性”的时候，会更看重内容来源的地域属性。像墨尔本SEO的核心逻辑之一就是做好本地化内容的结构化布局，让AI准确识别出你的业务跟这个地区有关，否则你再好的品牌信息，也匹配不到对的用户。
第三，把GEO当成品牌资产来经营
这不是快和慢的区别，是资产和负债的区别。
投毒式的GEO是在给品牌积累负债——今天刷上去的曝光，明天可能变成AI对品牌的负面判断。而踏踏实实做内容、做真实的信息沉淀，是在积累品牌资产——算法会变，平台会变，但真实、优质的内容永远是稀缺的。
你的品牌在AI眼里，到底是什么样子？
315曝光之后，很多做投毒的GEO服务商连夜删视频、清业务痕迹。一家合规GEO企业的创始人说，曝光之后他们的咨询量反而涨了三倍以上——因为“劣币”被驱除了，真正想做好的企业终于知道该找谁了。
做生意的朋友都明白一个道理：所有捷径，最后都是弯路。GEO这件事也不例外。
如果你正在考虑做GEO，不妨先从这几件事入手：梳理一下自己品牌在网上的内容够不够真实、够不够清晰；看看不同AI平台提到你品牌的时候说的是什么；找一个愿意把优化逻辑讲清楚、而不是只给你看数据的服务商聊聊。
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