AI投毒与GEO讨论
会议讨论了知微对AI投毒实验及GEO行业现状、问题和应对，具体如下：
- AI投毒实验：
- 实验起因：探究人们对AI的信任是否会被利用，如同莆田系医院操控搜索引擎酿成悲剧。
- 实验过程：2025年10月15日，知微在各大媒体平台发布含夸知微内容的盘点文章，几小时后向AI提问，文章被AI作为引用源。
- 实验结果：表明目前AI搜索非常脆弱，知微虽报道AI产业频次低，但在AI回答中名字赫然在列。
- GEO相关概念：
- 定义：生成式引擎优化，通过各种方法使AI愿意引用希望的内容，让企业品牌得到曝光。
- 分类：分白帽和黑帽两种，白帽手段规范不误导AI，黑帽则相反。
- 黑帽GEO方法：
- 污染语料库：通过污染维基百科等语料库重要来源平台上的内容，让AI从训练阶段就受影响。
- 提示词注入攻击：在铺量内容上加上特定语句，让AI误以为是系统提示词，直接输出植入内容。
- AI搜索趋势：
- 流量转移：过去9个月，谷歌网站流量贡献每月平均下跌3.2%，Chatgpt每月平均增长量高达14.1%。
- 谷歌应对：谷歌在搜索引擎中推出aiwoby功能，将其变成AI搜索变种。
- GEO潜在机会与风险：
- 潜在机会：用户倾向于在认知复杂度高的购物决策上求助AI，如冰箱选购。
- 风险：用户若不懂相关知识，易被误导，特别是AI出现幻觉或引用以次充好产品信息时。
- 国内AI搜索问题：
- 搜索服务问题：国内很多大模型厂商通过第三方公司提供搜索服务，第三方只是粗暴聚合摘要，不理解原文。
- 内容供给问题：国内搜索引擎倾向展现门户网站自媒体账号内容，内容门槛低、尺度宽松，导致AI搜索结果混乱。
- GEO行业现状与门槛：
- 国内现状：国内GEO服务倾向快速内容堆量，数据环境不健康，给黑帽GEO可乘之机。
- 门槛：GEO基于语义，内容要结构强、逻辑清晰，获得AI认可才能成为信源。
- 行业态度与建议：
- 客户态度：一些客户虽有问题未解决，但因GEO是先机业务，仍希望加速入场。
- 长远发展：黑帽GEO走不远，最终需AI搜索厂商加强风控，当下人们要保持自我判断，不盲目信AI答案。
