行业现状与商业模式 - 广告代理商提供“生成式引擎优化”服务，通过海量投放含目标产品及品牌的软文，提升其被大模型抓取的概率，从而操控AI搜索结果 [1] - 广告代理机构是操作的主要执行者，通过编造所谓“权威报告”干预AI搜索结果 [1] - 广告代理机构的收费机制是将付费客户的推广内容批量分发至各大内容平台，对AI系统进行规模化的“数据投喂” [4] 市场影响与用户风险 - 用户借助生成式AI解答生活疑问和辅助消费决策时，搜索结果中充斥大量未标注的广告推广信息 [1] - AI答案中刻意编造的数据和伪装话术，使用户的知情权与选择权受到侵犯，并可能在医疗、金融等低容错场景中遭遇财产及安全风险 [3] - 海量虚假内容可能导致用户对AI问答的态度从欢迎依赖转变为质疑和避之不及，这不仅是个别公司的声誉危机，更是对行业技术伦理的沉重打击 [3] 技术机制与测试验证 - 当网络空间被付费信息大量重复占据时，AI模型在抓取和学习过程中，所习得的“事实”倾向于那些被利益反复浇灌的“答案” [4] - 一项测试印证了数据投喂的效果：在各大门户网站投放同名文章后仅几小时，多个生成式AI平台在回答相关问题时便援引了该文章内容 [4] 行业挑战与解决方案 - 破解困局需从信息生态源头与算法机制两端同时发力，内容平台必须筑牢第一道防线，识别与拦截大规模、模板化的商业软文“一键分发”行为 [4] - 企业需在数据清洗、模型训练与结果生成中建立更智能的“污染”识别与过滤系统，提升对数据真伪的甄别力 [5] - 针对数据投毒、广告乱飞等乱象，监管规则与行业标准亟待建立，需将利用技术手段操纵信息、干扰AI客观性的行为明确纳入法律规制范畴 [5]