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誰(shuí)在暗中馴化大模型?

撰文 | 郝   鑫

編輯 | 吳先之

今年上半年開始,品牌商家劉昭(化名)成為了AI的圍獵對(duì)象。

“再不行動(dòng)就來(lái)不及了,AI平臺(tái)流量正在被極個(gè)別企業(yè)直接壟斷。一天只需要一頓麥當(dāng)勞的錢,就能讓DeepSeek、豆包、元寶搜索,出現(xiàn)你的企業(yè)名字”。

在被輪番轟炸中,劉昭解鎖了一個(gè)新名詞叫“GEO”(生成式引擎優(yōu)化)。這是一個(gè)相對(duì)于SEO(搜索引擎優(yōu)化),AI時(shí)代誕生的新興營(yíng)銷方式,核心是讓用戶在AI搜索中高頻率地被檢索到,更進(jìn)一步條件是排名靠前。

GEO迅速崛起得益于去年的“投流大戰(zhàn)”,真金白銀廝殺過(guò)后,創(chuàng)造出了巨大的流量。據(jù)QuestMobile數(shù)據(jù),截至今年3月,國(guó)內(nèi)AI原生App的月活用戶數(shù)已達(dá)2.7億,甚至超過(guò)ChatGPT的1.8億。

正是這樣的流量真空地帶,讓一些第三方嗅到了商機(jī),“買斷”“流量暴漲”“轉(zhuǎn)化率翻倍”的一類的字眼,既讓劉昭這類的品牌方忍不住心動(dòng),但也引發(fā)了監(jiān)管、轉(zhuǎn)化效果的擔(dān)憂。

GEO雖猶如無(wú)人之境,但在國(guó)外已被知名的投資機(jī)構(gòu)“a16z”蓋過(guò)了章。其在一篇“SEO已死,GEO當(dāng)立”的報(bào)告中認(rèn)為,傳統(tǒng)搜索建立在鏈接上,而GEO建立在語(yǔ)言之上,并能創(chuàng)造出新的AI商業(yè)模式。

“SEO的核心目標(biāo)是讓搜索引擎找到,完成流量獲取和轉(zhuǎn)化;GEO的精髓在于讓AI記住并推薦,實(shí)現(xiàn)認(rèn)知植入、信任建立和轉(zhuǎn)化”。

被“操控”的豆包

用戶所看到的豆包,可能只是被精心營(yíng)造出來(lái)的“擬態(tài)環(huán)境”。

當(dāng)你在對(duì)話框提問(wèn)時(shí),有沒(méi)有一瞬間對(duì)結(jié)果產(chǎn)生過(guò)懷疑?比如,在豆包上提問(wèn),“考研寫作老師推薦哪個(gè)”“上海有沒(méi)有推薦的國(guó)際幼兒園”“南京裝修公司選哪家”等開放式問(wèn)題,卻出現(xiàn)了有排名順序、推薦理由和網(wǎng)頁(yè)參考的答案。相同的提問(wèn)再在DeepSeek、元寶、Kimi操作一遍,回答也大差不差,僅是個(gè)別回答和出現(xiàn)順序有出入。

用戶對(duì)AI的信任,以及AI對(duì)數(shù)據(jù)的依賴,正在轉(zhuǎn)變?yōu)槿庋劭梢姷纳虣C(jī)。

“被AI提及是一種新型的品牌策略,不僅要考慮在公眾的感知,還要兼顧在模型中的感知,如何被編碼到AI層中是新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”,部分行業(yè)從業(yè)者認(rèn)為,GEO是AI時(shí)代新的營(yíng)銷方式,能夠提升品牌的曝光和轉(zhuǎn)化率。

吳群(化名)的公司剛完成了一筆訂單,客戶是一家鉆戒品牌,核心訴求是在輸入行業(yè)相關(guān)提示詞時(shí),該品牌在應(yīng)答結(jié)果中會(huì)被優(yōu)先推薦至首位。

為了最終達(dá)成效果,吳群將步驟拆解為AI語(yǔ)料生成、搜索推薦和應(yīng)答效果監(jiān)控。核心邏輯是要通過(guò)各種手段主動(dòng)適配AI,以便進(jìn)入到AI的射程之內(nèi)。

要觸發(fā)AI,輸入端是prompt詞,中間過(guò)程是數(shù)據(jù)信息,最末端才是生成結(jié)果。

吳群的第一步是幫助客戶擴(kuò)展和優(yōu)化提示詞,根據(jù)潛在消費(fèi)者的提問(wèn)概率和需求分成了幾層。例如,針對(duì)品牌認(rèn)知的提示詞有“能定制婚戒的品牌”“熱門的結(jié)婚戒指品牌”“性價(jià)比高的結(jié)婚戒指品牌”;針對(duì)婚戒需求的優(yōu)化提示詞有“簡(jiǎn)約風(fēng)婚戒推薦”“高級(jí)感婚戒推薦”等。

提示詞有利于AI形成“肌肉記憶”,建立提問(wèn)到生成結(jié)果的通道。我們發(fā)現(xiàn)調(diào)優(yōu)過(guò)后,即使輸入模糊關(guān)鍵詞,豆包們也能自行“腦補(bǔ)”。通道是否順暢,取決于AI能否準(zhǔn)確定位到品牌信息。于是,誕生了大量符合AI“胃口”的文章和通稿,它們的共性是主題明確、便于總結(jié)概括。這些被人為制造出來(lái)的數(shù)據(jù),一方面成為了AI訓(xùn)練的養(yǎng)料,另一方面也成為了豆包生成結(jié)果的參考。看似“權(quán)威”的信源,有極大可能是污染AI的新型垃圾。

有人跟我們說(shuō),“GEO是個(gè)技術(shù)解決方案”。這個(gè)回答似乎有一定道理,按照上述過(guò)程,本質(zhì)是通過(guò)欺騙AI,實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意輸入、反饋、迭代的營(yíng)銷循環(huán)。

馴化與時(shí)間賽跑

大致總結(jié)下來(lái),GEO品牌營(yíng)銷的主要內(nèi)容形式是,通過(guò)機(jī)構(gòu)化問(wèn)答、AI可引用內(nèi)容、第三方可信內(nèi)容注入等方式,來(lái)建立可被AI引用的內(nèi)容體系。核心的衡量標(biāo)準(zhǔn)從搜索次數(shù),轉(zhuǎn)變?yōu)榱吮籄I引用次數(shù)與回答中品牌被提及次數(shù)。

吳群還列舉了幾種更高端的“作弊”手段:例如,含精準(zhǔn)地理信息的標(biāo)題、描述,能夠提高在搜索中的權(quán)重;內(nèi)容中有本地化特色服務(wù)的店家,更易被AI推薦給有需求的用戶;區(qū)域媒體報(bào)道、本地用戶真實(shí)評(píng)價(jià)等背書,也可以增強(qiáng)AI對(duì)網(wǎng)站可信度判斷,提升在搜索中優(yōu)勢(shì)。

GEO現(xiàn)階段還處于早期階段,第一批投流的商家,多數(shù)是抱著試一試的心態(tài)。其中最吸引他們的因素是流量,這就決定了不可能覆蓋所有AI應(yīng)用,投流集中在DeepSeek、Kimi、騰訊元寶、字節(jié)豆包等頭部流量大戶。

GEO的核心價(jià)值在于,通過(guò)AI生成答案直接影響用戶決策,但效果并非對(duì)所有行業(yè)效果均等。決策成本越高,GEO價(jià)值越大,如醫(yī)美用戶愿為“權(quán)威推薦”支付溢價(jià)。信息不對(duì)稱越強(qiáng),AI推薦越關(guān)鍵,如保險(xiǎn)條款復(fù)雜,用戶依賴解讀。搜索意圖越直接,效果越精準(zhǔn),如prompt涉及推薦、排名類問(wèn)題。房地產(chǎn)、家裝、教育培訓(xùn)、數(shù)碼、醫(yī)美、法律等行業(yè)就契合上述標(biāo)準(zhǔn)。

品牌方的馴化正變得愈發(fā)精密,AI不再是中立的信息處理者,而是可被編碼的營(yíng)銷載體。提示詞被有目的地拆解細(xì)化,讓AI在接收模糊指令時(shí)也能精準(zhǔn)鎖定目標(biāo)品牌。更隱蔽的操作存在于語(yǔ)料制造,人工制造的“數(shù)據(jù)養(yǎng)料”,未來(lái)有可能改變AI判斷邏輯,讓商業(yè)推廣披上“客觀推薦”的外衣。

這種馴化帶來(lái)的危害逐漸顯現(xiàn),當(dāng)多個(gè)品牌同時(shí)采用類似策略,搶排名淪為了與時(shí)間賽跑。

有廠商告訴光子星球,“你先做,生成結(jié)果排名就靠前。如果晚做的話,被提及次數(shù)和排名,可能就會(huì)落后”。當(dāng)然,情況也不是完全絕對(duì),“硬要做也有解決辦法,擴(kuò)大數(shù)據(jù)量和加錢”。

目前,GEO仍處于野蠻生長(zhǎng)狀態(tài),供應(yīng)商良莠不齊。有的聲稱直接可以買斷詞條排名,壟斷某個(gè)AI應(yīng)用,有的則表示只能盡可能保證搜索排名靠前,不存在買斷的說(shuō)法;有的給出的GEO優(yōu)化方案費(fèi)用上萬(wàn)元,有的則更加細(xì)化,豆包等回答被提及在800-1200/詞/月,保證前三排名加價(jià)到1500-1800/詞/月。

吳群認(rèn)為這個(gè)行業(yè)風(fēng)刮得太大,導(dǎo)致出現(xiàn)了大量絕對(duì)化的宣傳,但沒(méi)有能為最終轉(zhuǎn)化效果打包票。

“說(shuō)實(shí)話,現(xiàn)在市面上的公司,沒(méi)有人能證明GEO的實(shí)際轉(zhuǎn)化效果率到底有多少,只能就GEO服務(wù)談GEO。”

下一個(gè)百度?

雖然國(guó)外ChatGPT、Perplexity已經(jīng)在試水GEO商業(yè)化,但在國(guó)內(nèi)豆包們上,GEO暫時(shí)屬于真空地帶。

在問(wèn)及投放是否存在風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題上,好幾家公司都含混其詞,“不太好說(shuō),目前還沒(méi)有跡象表明平臺(tái)會(huì)懲罰GEO,AI更傾向于通過(guò)大模型的算法更新來(lái)強(qiáng)化自身的辨別能力”。不過(guò),如果長(zhǎng)期用虛假捏造內(nèi)容來(lái)干擾結(jié)果生成,低質(zhì)量信息有可能會(huì)被大量繁殖。

目前,豆包等平臺(tái)還處于觀望狀態(tài),使用GEO策略的人群仍算少數(shù),沒(méi)有對(duì)現(xiàn)有的搜索結(jié)果和AI生態(tài)造成直接損失。豆包等AI應(yīng)用仍在拉新?lián)屃髁繒r(shí)期,若貿(mào)然推崇GEO,可能損害用戶體驗(yàn),阻礙用戶粘性增長(zhǎng)。因此,短期內(nèi)豆包與第三方廠商甚至達(dá)成了一種微妙的默契:一方提供數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練模型,一方可以獲得營(yíng)收。

若時(shí)間拉長(zhǎng),這種平衡極其容易被打破,豆包與第三方GEO廠商存在直接利益沖突。

官方下場(chǎng)做GEO像坐蹺蹺板,一頭是商業(yè)利益,一頭是用戶體驗(yàn)。參考互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的百度、谷歌,GEO大概率也能摸索出規(guī)則和界限,創(chuàng)造出新的廣告模式。

豆包們做GEO具備一定優(yōu)勢(shì)。掌握算法控制權(quán),能直接調(diào)整模型權(quán)重,確保付費(fèi)內(nèi)容與用戶查詢的匹配程度。平臺(tái)內(nèi)數(shù)據(jù)具備閉環(huán)優(yōu)勢(shì),可利用平臺(tái)內(nèi)用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化推薦精度。參考SEO“廣告”標(biāo)識(shí),在一定程度上能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化與用戶體驗(yàn)平衡,通過(guò)標(biāo)簽化(如“廣告”“推薦”)區(qū)分商業(yè)與自然結(jié)果,維持用戶信任。

沿著這條思路繼續(xù)構(gòu)想未來(lái)的GEO變現(xiàn)模式,大概有四種路徑。

B端企業(yè)級(jí)GEO服務(wù),允許企業(yè)付費(fèi)接入API或數(shù)據(jù),優(yōu)化品牌在生成答案中的提及率。付費(fèi)企業(yè)內(nèi)容可被打上“認(rèn)證來(lái)源”標(biāo)識(shí),增強(qiáng)用戶信任。類似Google的搜索廣告競(jìng)價(jià),可分級(jí)收費(fèi)。當(dāng)然,這其中必不可少的一環(huán)一定是嚴(yán)格審核。

C端流量分成,間接變現(xiàn)。答案內(nèi)嵌商業(yè)鏈接,在AI生成的答案中,為推薦品牌添加“了解更多”跳轉(zhuǎn)鏈接,按點(diǎn)擊或轉(zhuǎn)化分成。國(guó)外廣告聯(lián)盟Affiliate,就嘗試與電商平臺(tái)合作,通過(guò)AI推薦商品賺取傭金。該方式適合消費(fèi)類品牌,直接驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化。

GEO配套工具,數(shù)據(jù)洞察服務(wù)。向企業(yè)提供GEO效果監(jiān)測(cè)工具,向企業(yè)出售數(shù)據(jù)分析服務(wù),展示品牌被AI引用的次數(shù)、場(chǎng)景等。提供競(jìng)品對(duì)標(biāo)報(bào)告,付費(fèi)解鎖行業(yè)GEO排名分析,幫助企業(yè)優(yōu)化策略。這種方式,高毛利、低風(fēng)險(xiǎn),且不直接影響生成結(jié)果。

垂直領(lǐng)域GEO。細(xì)分領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)訂閱,例如醫(yī)療、法律行業(yè)付費(fèi)訓(xùn)練專屬模型,確保答案優(yōu)先引用訂閱方內(nèi)容。區(qū)域化GEO,本地商家付費(fèi)優(yōu)化地域性答案,如“北京朝陽(yáng)區(qū)哪家裝修公司靠譜?”。

當(dāng)前大模型的訂閱收入難以推進(jìn),市場(chǎng)培養(yǎng)的免費(fèi)習(xí)慣難以被打破,廣告是離商業(yè)變現(xiàn)最近的一步。GEO帶來(lái)了廣告增量市場(chǎng),為企業(yè)提供觸達(dá)高意向用戶的新渠道,且與訂閱模式無(wú)沖突;醫(yī)療、教育、金融等未被開發(fā)的商業(yè)場(chǎng)景,有可能通過(guò)對(duì)話這一形式,完成推薦和交付閉環(huán)。

百度廣告收入長(zhǎng)期維持在70%以上,早年甚至可以達(dá)到90%以上。這一數(shù)字放到GEO,極具吸引力,隨著AI滲透率的進(jìn)一步上升,或許能填補(bǔ)AI搜索變現(xiàn)的空白。

對(duì)于豆包、元寶、Kimi來(lái)說(shuō),這亦是除訂閱費(fèi)用外的第二增長(zhǎng)曲線。

       原文標(biāo)題 : 誰(shuí)在暗中馴化大模型?

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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