GEO治理，

　　关键在“疏”不在“堵”

　　今年一月初，包括新华社在内的多家主流媒体对AI投毒进行了报道，引发了社会普遍意义上对GEO（Generative Engine Optimization）的关注。昨日的315晚会，“AI大模型遭‘投毒’、‘洗脑’已成产业链”的报道，再次引发了社会对AI投毒以及GEO的警惕。

　　报道揭示了利用技术手段操纵AI信息推荐的个别乱象，极具警示价值。

　　不过，在秒针营销科学院院长，中国商务广告协会AI营销应用工作委员会秘书长谭北平看来，任何技术都是双刃剑，技术本身不具备内在价值倾向，其价值取决于使用者的意图和应用场景。

　　将“生成式引擎优化”（GEO）这一新兴技术范式片面理解为“投毒”，也存在概念混淆、以偏概全、低估技术复杂性等认知误区。GEO技术应用的初期，确实会暴露不少问题，但其治理的整体思路，不应该是“堵”，而是“疏”。

　　核心概念误判

　　GEO是营销范式的进化

　　做GEO不等于恶意“投毒”

　　报道将少数服务商的违规操作（虚构信息、恶意抹黑）等同于GEO全貌，一定程度上混淆了GEO的概念。

　　GEO的本质是AI驱动的新营销范式。

　　如同搜索引擎时代的SEO（搜索引擎优化），GEO旨在通过生产高质量、结构化、AI易于理解的品牌信息，在主流AI模型中建立准确、正面的品牌认知，从而影响其推荐。这是品牌在AI时代进行声誉管理、用户沟通和市场竞争的正当且必要的适应性行为。

　　比如GEO的正当应用包括：

　　- 纠正错误信息：如海尔等企业代表表示，企业需要通过GEO主动清理AI中的虚假服务信息。

　　- 提升特定场景可见度：帮助品牌明确定位，在特定用户问题中被发现。

　　 - 构建全球化语料：为跨国品牌进行多语言、多文化的内容布局。

　　这些实践与“投毒”有本质区别。

　　目标维度混淆

　　“让AI知道”易，但“让AI信任”难

　　315报道演示的“虚构产品被推荐”，虽然利用信息重复让AI‘认识到’产品存在，类似于让人记住一个名字，但离“让人信任并推荐该名字代表的产品”相差甚远。

　　真正的GEO与品牌AI认知建设，核心目标是后者——建立AI的“推荐信心”。这是一个复杂系统工程，依赖六大信任支柱：

　　1.  精准理解用户意图

　　2.  决策过程透明可解释

　　3.  引用权威信源（政府、学术、行业报告）

　　4.  提供丰富数据实证（参数、认证）

　　5.  允许交互式纠正与反馈

　　6.  依托平台自身的权威性

　　“投毒”揭露了“信息存在”造假的问题，这是对GEO技术的滥用，但专业GEO则需系统构建一个由权威背书、数据支撑、逻辑自洽、来源可溯的高质量信息网络，这远比铺量刷屏困难，也是行业价值的真正所在。

　　忽视行业作为

　　营销行业推进主动治理与伦理建设

　　报道描绘的“行业失控”图景，也忽略了行业内外对积极规范GEO的努力：

　　行业自律已在推进

　　在营销行业的主流行业会议中，多个从业主体明确反对“投毒”等短期行为，呼吁构建透明、可信的AI营销生态。

　　中国商务广告协会AI营销应用工作委员会也发布了相关的行业发展倡议，旨在鼓励优秀、合规的实践。

　　技术伦理提升优先级

　　包括信通院在内的机构正在推进GEO服务商可信规范，大模型厂商也将AI安全、治理、价值对齐列为核心议题。企业部署AI时，数据安全、隐私保护、算法公平性已是前置考量，而非事后补救。

　　忽视技术进步

　　AI系统的防御力与进化能力也在进化

　　相关报道暗示通过简单“投喂”即可长期操控AI，这低估了AI系统的复杂性：

　　技术防御机制成熟

　　AI安全领域已发展出“红队测试”、对抗性训练、异常行为监测等技术，专门抵御“数据投毒”、提示词注入等攻击。利用AI进行主动防御（AI对抗AI） 已成为趋势。

　　算法持续进化与纠偏

　　AI平台频繁的算法更新，本身就是优化内容识别、打击滥用的过程。检索增强生成（RAG）、人类反馈强化学习（RLHF） 等技术，旨在让AI更依赖权威、实时信源，并对齐人类价值观，从而减少被误导的可能。

　　“脑腐”研究的反面警示

　　持续用低质量数据训练AI会导致其认知能力不可逆退化（“脑腐”）。这从反面激励平台必须严格把控数据质量，否则将直接损害其模型的核心竞争力与商业价值。

　　片面归因“AI幻觉”

　　会忽略综合解决方案

　　AI幻觉的产生根源复杂，包括模型固有缺陷、训练数据局限、算法偏差及“强制回答倾向”等。外部“投毒”只是加剧风险的潜在因素之一。

　　产业界应对幻觉的主流技术路径是综合性的：

　　- 检索增强生成（RAG）：连接权威知识库，确保回答有据可依。

　　- 高质量企业知识库建设：提供准确、实时的内部信息源。

　　- 多模态交叉验证：结合文本、图像等多维度数据校验。

　　- 人工审核与反馈闭环：关键输出引入人类监督。

　　GEO的未来

　　是建设性、负责任的AI品牌沟通

　　健康的行业发展路径应是“疏”而非“堵”

　　报道揭示了技术被滥用的潜在风险与个别乱象，其警示作用值得肯定。然而，简单将其定性为“产业链”，并将GEO污名化，是不准确且对行业发展有碍的。

　　GEO作为AI时代品牌搜索信息优化的新范式，其存在价值应该全面考量，不能因为发展初期出现的乱象，而抹杀整个技术产业存在的合理性。

　　和任何技术一样，GEO技术应用的初期，确实会暴露不少问题，但其治理的整体思路，不应该是“堵”，而是“疏”。

　　“疏”的关键，在于建立行业准则和企业自律：

　　1.  技术向善：鼓励利用RAG、可信知识库等技术，夯实AI输出的真实性基础。

　　2.  行业立规：加快制定GEO伦理准则、最佳实践与效果评估标准。

　　3.  企业自律：品牌应坚持长期主义，将输出真实、优质、结构化的信息作为核心策略，构建可持续的“AI心智资产”。

　　4.  用户赋能：提升公众的AI素养与信息鉴别能力，倡导多源验证的消费习惯。

　　GEO的本质，是品牌在AI时代用机器能理解的语言，系统性地进行自我陈述和信任构建。 它不应是阴影中的“投毒”，而应成为阳光下品牌与消费者、与AI新中介进行高效、准确、负责任沟通的桥梁。

　　媒体的监督及对种种乱象的打击，是推动行业向更专业、更透明、更注重长期信任方向发展的重要举措，相信GEO作为新的营销范式，也会在批判中演进，发展成为更健康的营销形态。

责任编辑：李楠