用户搜索行为变迁 - 用户提问习惯从传统搜索引擎转向AI大模型智能问答，如餐饮推荐、书籍推荐、健康咨询等场景[1] - AI大模型推荐成为商家新流量密码，品牌将"DeepSeek推荐"作为宣传卖点植入线下门店广告和线上社交平台[1][2][4] GEO行业兴起 - GEO（生成式搜索引擎优化）服务针对AI大模型内容优化，通过结构化知识投喂和场景化内容设计提升品牌曝光[1] - 全球AI搜索用户量从2024年1月31亿增至2025年2月198亿，增长率5387%，推动GEO市场规模从2024年21亿元预计增至2027年242亿元[14] - 传统SEO服务商加速转型GEO，部分服务商报价3800元承诺"100%被AI推荐"，考核标准包括品牌名称露出次数和关键词链接数量[15] AI推荐机制漏洞 - 大模型抓取内容缺乏筛选校验，导致跨地域错误推荐（如广州餐厅出现在上海榜单）及小网站/自媒体等低质信源混入[11][12] - 测试显示主流大模型（DeepSeek/豆包/文心一言）易被定向内容操控，品牌信息通过特定关键词可稳定占据推荐前三[13] - AI偏好结构清晰、数据支撑、多角度覆盖的内容，商家通过批量发布低质稿件（如50条/关键词）实现刷榜[13][15] 行业生态风险 - 垃圾信息泛滥导致AI生成低质答案，Reddit案例显示平台以6000万美元出售数据后被广告商利用AI批量生成垃圾帖子[17][19] - 部分GEO采用早期SEO刷量手段，如模拟用户行为投喂信息、操纵外链排名，破坏公平竞争并可能衍生诈骗陷阱[19] - 大模型公司已开始识别筛查低质AIGC内容，技术负责人表示将对问题内容实施降权处理[16] 解决方案建议 - 建立信源分级体系，优先展示权威机构/专业出处内容，降低用户生成内容权重[20] - 优化推荐算法维度，引入用户转化率、复购率等深层数据替代点击率等表面指标[20] - 推动第三方中立机构参与AI内容审定，维护结果中立性[20]