生成式人工智能搜索工具中的隐性营销现象 - 用户在使用生成式AI工具寻求产品推荐或内容创作帮助时，频繁遭遇深度嵌套在回复中的商业推广信息，这些信息常以“客观推荐”或“真诚建议”的形式出现，但实则为广告[1][3][5] - 隐性营销主要通过两种方式实现：一是“提示词诱导”，即商家通过预设角色和剧本引导AI在回复中植入特定品牌[7]；二是“投喂式优化”或“生成式引擎优化（GEO）”，即商家在AI易于抓取的网络平台批量发布软文和精心设计的排行榜，从而污染AI的知识库[8] 隐性营销对用户体验与行业信任的负面影响 - 用户体验严重受损，用户寻求中立可靠信息的初衷落空，并可能被推入信息茧房，难以发现真正适合自己的产品[9] - AI工具作为客观信息助手的公信力下降，用户开始怀疑其推荐动机[9] - 存在重大风险隐患，若此类具有误导性的内容应用于医疗健康、法律咨询等关键领域，后果将非常严重[9] 当前监管面临的挑战与未来治理方向 - 监管面临核心难点：AI回复中的广告是动态生成且深度嵌套在文本中的，并非预先设定的固定内容，这使得传统强调“可识别性”的互联网广告监管框架难以适用，且责任主体难以界定[9] - 未来防范机制需多方协同：AI平台需提升模型透明度与识别能力，建立信息溯源机制并对可能被恶意优化的信息源进行标注，在产品设计上对含商业广告的回复进行主动标识[10] - 监管部门可将“可识别”原则扩展至AI生成内容，要求对回复中的商业推广信息进行明确提示[10] 给普通用户的应对建议 - 对于重要的消费决策，建议用户尝试使用多个不同的AI工具进行交叉验证[10] - 用户需审视回复内容，警惕那些过分具体指向单一品牌且通篇褒奖的回复，客观的推荐通常会列举多个选项并分析其优缺点[10] - 用户可采用反向提问策略，例如要求“推荐除A品牌外的其他选择”或“指出A品牌的常见缺点”，以观察AI回答的客观性与全面性，并始终保持批判性思维[10]