文章核心观点 - 生成式引擎优化（GEO）作为一种新兴的AI营销手段，其内容质量参差不齐，大量杜撰、低质的“垃圾内容”被AI模型抓取，影响了AI回答的可信度[1][4][14] - AI模型（以DeepSeek为例）在引用信息时，对垂直行业或特定关键词（如厂商排名）的信源甄别能力不足，容易抓取缺乏事实依据的网络文章，但在常见消费品领域引用权威市场机构数据，可信度相对较高[1][4][6] - 行业内部已意识到GEO内容质量问题的危害，并呼吁建立可交叉验证的信源体系、提升内容真实度，以正本清源，同时法律界指出GEO应遵守广告法，品牌方需对营销内容真实性负责[15][16][17] GEO行业现状与商业模式 - GEO是一种基于AI回答的营销行为，广告营销公司通过生产、调整内容，使其更容易被AI聊天软件抓取，以达到增加品牌曝光或改变AI回答的效果[1] - 服务定价差异巨大，低至几千元即可实现品牌名在AI推荐中露出，例如优化一个关键词每季度费用3600元，一年费用1.08万元[9] - 更高费用的服务（如15万元左右）可用于优化品牌形象，例如改变AI对一家曾被指存在风险的理财公司的回答倾向，使其从提示“较高风险”变为较为中性的论述[11] - 服务通常按关键词购买和收费，例如有服务商报价：单个词3800元，10个词1.98万元，20个词2.98万元，达标标准与发布链接数量及被AI收录的词数挂钩[10] AI信息引用质量与问题 - AI在回答垂直行业或特定排名问题时，常引用质量不高、缺乏依据的网络文章，例如“GEO厂商排行榜”或“炒股软件TOP10”榜单，这些文章多未说明测评机构与过程，真实性存疑[4][5][6] - 部分被引用的网络文章内容粗糙，可能由AI大量生成或纯手写杜撰，且发布在自媒体或个人账号上，一些网站标注“广告”或表示文章为转载，不对真实性负责[5][7] - 相比今年7月，DeepSeek引用的信源质量已有提升，例如在回答国产新能源车推荐问题时，从引用自媒体为主转变为引用光明网、新华网、中国汽车报等较权威的媒体网站[6] - 对于常见大众消费品（如电脑），AI倾向于引用Canalys、Omdia、IDC等权威市场研究机构的数据，回答可信度相对较高[1][6] 行业影响与风险 - 低质量GEO内容（即“slop”，指通常通过AI批量生产、质量低劣的数字内容）泛滥，污染大模型信源，直接影响大模型输出结果的可信度，其危害被认为比传统搜索引擎优化（SEO）更大[14][16] - 市场上GEO内容鱼龙混杂，大型品牌客户可能严谨操作，但存在大量中小型公司通过GEO服务商胡编乱造内容，以较低成本试图影响AI结果[7][14] - 大模型对网络信息的检索规则存在漏洞，只要联网搜索采用规则引用信源，就可能被利用，目前难以完全规避抓取到垃圾信息[14] 行业规范与未来呼吁 - 业内人士呼吁GEO回归品牌营销本质，打造可信的内容资产，保证内容的可溯源性和可证实性，以持续获得AI推荐[15] - 建议AI建立一套可交叉验证的信源体系，使引用内容经得起反复核对，并学会辨别和引用逻辑完整的高质量内容[1][15] - 增强大模型对GEO内容的识别能力，对不同内容源和作者赋予不同信任度，并让AI回答给出引用源，方便用户自行甄别[16] - 法律界人士指出，GEO实质是付费影响AI生成结果的广告行为，品牌方应遵守广告法，对营销内容真实性负责，并探索如强显著标识广告信息等合规方式[17]