文章核心观点 - 生成式引擎优化（GEO）作为一种新兴的营销方式，通过生产符合AI偏好的内容，旨在提高特定品牌信息在AI回答中被推荐的概率，这可能导致AI生成的“中立”回答中隐藏商业推广，引发关于信息客观性、消费者信任及行业治理的广泛讨论 [4][5][6] 行业趋势与现象 - 用户获取信息的方式正在重构，从使用搜索引擎转向直接询问AI，这促使商家的数字营销策略从搜索引擎优化（SEO）转向生成式引擎优化（GEO）[6] - 生成式AI正从一种效率工具，进化成为能驱动经济决策的商业生产力 [8] - 市面上许多所谓的“GEO优化服务”，本质上是对模型和数据的污染，与GEO梳理信息、便于AI选择的初衷背道而驰 [8] GEO的实现机制与影响 - GEO通过根据AI的“偏好”，选择特定渠道“投喂”带有品牌或产品信息的定制内容，并定期维护数据来实现 [7] - 研究显示，包含独特统计数据、权威人物观点以及高密度专业术语的内容，更容易被AI作为“高信度来源”抓取 [8] - 实验表明，即使是一个不存在的品牌，只要在常被用作信源的平台上发布符合AI喜好的推荐内容，也能出现在AI的推荐列表中 [8] - 相较于SEO主要影响搜索结果排序，GEO直接作用于AI回答，一旦因商业关系改变回答走向，信息的误导性更强、传播范围更广 [10] - 在医疗、金融、法律、教育等高敏感场景，生成式AI作为“把关人”，其带有权威口吻的误导性回答可能引发医疗误导、隐私泄露等风险 [10] 行业挑战与治理框架 - GEO的作用过程非常隐蔽，用户难以判断所获信息是否经过优化 [9] - 部分GEO服务可能游走在法律灰色地带，例如通过发布“垃圾信息”或“虚假好评”误导模型，或将付费推广伪装成客观测评且未显著标明“广告”，这可能构成不正当竞争或侵害消费者知情权 [9] - 从技术上讲，将AI生成内容与商业广告完全隔离极具挑战性，涉及数据、模型架构及商业意图识别等多个层面 [11] - 行业健康发展需设定伦理“红线”，包括禁止将商业推荐伪装成中立答案、因广告改变问题结论、利用用户聊天内容进行广告定向画像等行为 [11] - 治理GEO需明确多参与主体（如商家、GEO服务商、AI平台）在各环节的责任，依据包括民法典、数据安全法、个人信息保护法、消费者权益保护法等 [12] - AI平台对GEO相关推荐结果负有审核义务、标识义务和监管配合义务，“算法黑箱”不能成为免除法定义务的理由 [14] - 根据《互联网广告管理办法》，互联网广告应具有可识别性，平台需防止广告与自然信息混杂 [14] - 若消费者因AI推荐被误导消费，可向品牌方、GEO服务商、AI平台三方索赔，具体责任根据各方过错程度界定 [14]