0成本投毒，我污染了全网AI，但它会帮我圆谎

人们越来越倾向于相信AI给出的答案，就像二十年前大家普遍信任搜索引擎的结果一样。

然而，这种信任是可能被利用的——正如过去“莆田系医院”通过操纵百度搜索引擎排名，导致了不少社会悲剧的发生。

那么问题来了：如今具备联网搜索功能的AI，会比传统搜索引擎表现更好吗？

答案是：AI的表现，脆弱到令人无语。

为了说明这一点，我们想先问读者一个问题：提到国内头部的AI媒体，你首先会想到哪些？这其中，是否包括网络媒体“知危”？

对于这两个问题，熟悉AI行业的读者应该不难回答。

但如果你向DeepSeek提问“想了解AI可以看哪些媒体？”，并开启它的联网搜索和深度思考功能，可能会得到这样的回答：

Deepseek: 想了解AI可以看哪些媒体？

你会发现，“知危”这个名字赫然出现在推荐列表中。

大概只有在这种时候，App下方那行“内容由AI生成，请仔细甄别”的小字，才会被格外注意。

用同样或类似的问题去问豆包、元包等AI，答案里也常常会出现“知危”。

豆包：

元宝：

和其他被AI并列推荐的媒体相比，媒体知危虽然也报道AI产业相关内容，但发布频率并不高。我们自认做得还不错，但远未到“行业必荐”的程度。那为什么这些AI模型总爱推荐我们呢？

其实，这一切是我们“亲手策划”的——我们对AI进行了“投毒”。（测试结束后相关内容已删除，我们不愿污染网络环境，保护互联网，从我们做起。）

几个月前，我们萌生了“骗一骗AI联网搜索”的想法。在与业内人士交流，并观察了市面上主流AI常用的信息来源后，2025年10月15日，我们看到一个网络达人”差评XPIN”在各大平台发布了同一篇文章。

那是一篇很常见的盘点类文章，用AI就能轻松生成模板。生成后，我们把“知危”的介绍自然地嵌入到其他媒体名称之间。

几小时后，当我们再次向AI提问（开启联网），就得到了之前的结果——我们发布的那篇“盘点”顺利被AI当成了引用来源。

仅从这一个例子，就能看出当前AI搜索的防御力有多弱。至少国内用户量前三的AI (深度Deepseek+字节豆包+腾讯元宝)，都中了招。

媒体知危使用的这种攻击方法，属于“黑帽GEO”的一种。

“GEO”对大众来说可能有点陌生，它全称是“生成式引擎优化（generative engine optimization）”。简单说，就是通过一些方法，让AI愿意引用你希望它引用的内容，从而帮企业获得曝光。

比如当你问AI“请推荐好用的牙膏”时，背后可能早有GEO服务商铺好了大量内容，就等着AI上钩。

GEO也分“白帽”和“黑帽”。前者操作规范，不故意误导AI；后者则恰恰相反。

为了更深入了解黑帽GEO、GEO行业发展现状和品牌营销趋势，媒体知危请教了易点网络联合创始人余剑。（注：对话时间为7月）

余剑表示：“黑帽GEO本质上很难完全规避。GEO和搜索引擎优化（SEO）很接近，而在SEO发展过程中，黑帽SEO也一直存在。因为人性使然，多数人都希望快速见效，就会选择走捷径，这背后往往伴随着灰色甚至违规操作。只要有市场需求，就很难彻底清除。”

“SEO早年也有过类似‘快排’的操作，最典型的就是百度上的莆田系医院。说实话，当时业内没几家SEO公司能接他们的单，因为他们自己的SEO团队规模已达上百人，远超一般公司能投入的人力。”

除了在互联网上堆砌垃圾内容，黑帽GEO还有其他手段，例如将错误信息注入大模型的训练数据中，或使用“提示词注入”。训练数据对质量要求很高，要达到维基百科级别，操作难度大，而开源数据平台（如Common Crawl、Github）往往成为攻击目标。提示词注入则不太一样，它不是做虚假产品描述，而是在内容中嵌入特殊指令，企图让AI误以为是系统指令并执行。

黑帽们之所以绞尽脑汁，是因为GEO正变得越来越重要——人们正快速地将日常搜索行为从传统搜索引擎转向AI搜索。

例如，Ahrefs发布的数据显示，过去9个月，谷歌带来的网站流量平均每月下降3.2%，而其他AI工具（如用户量仅次于谷歌的ChatGPT）带来的流量平均每月增长14.1%。

图源数据来源：https://chatgpt-vs-google.com/

为应对这一趋势，谷歌也在搜索引擎中加入了AI Overview功能，把自己变成了AI搜索的变体。

从购物场景也能看出GEO的潜力。

用户在使用AI购物时有什么偏好？增长黑盒发布的《2025中国GEO趋势与品牌增长策略报告》指出，用户更倾向于在“认知复杂度高”的购物决策上求助AI。比如冰箱这类需要研究大量参数的产品，对消费者来说就属于高复杂度。

如果用户只是为了提高效率、省去繁琐工作（即自己懂但让AI代劳），而不是完全依赖AI做决定，那问题不大；否则，就很容易被误导，尤其是在AI出现“幻觉”或因黑帽GEO推荐了劣质产品的情况下。

有意思的是，尽管AI大模型已经很强，但它们仍受制于上游技术。

例如在搜索端，谷歌在今年9月移除了一个沿用二十多年的参数“num=100”。这导致依赖谷歌搜索技术的AI（如ChatGPT、Perplexity）每次搜索只能得到默认的前10条结果，而不是前100条。

也就是说，搜索引擎技术目前仍是AI联网搜索的重要瓶颈，而在国内，这个问题更严重。

例如，腾讯研究院的文章《AI时代，GEO的探索、痛点和方法》曾指出，国内很多大模型厂商依赖第三方公司提供搜索服务，再由自己的大模型对结果做总结，因为它们不像字节跳动等大厂有深厚的搜索技术积累。

为了节省算力，这些第三方搜索服务往往只是简单聚合搜索结果页的摘要，而不是真正理解原文。

此外，在内容供给端，国内搜索引擎更倾向于展示门户网站的自媒体号内容，这进一步降低了AI搜索结果的可信度。我们都知道，在这些平台发布内容门槛低、审核较松，这也是国内GEO服务普遍倾向于快速堆量的原因之一。

这些因素叠加，导致国内AI大模型的搜索来源往往不可靠，输出结果的“幻觉”问题也更加严重。

余剑表示：“相比之下，国外的GEO发展空间更大，因为其数据环境更健康。”

也就是说，搜索技术、内容生态等本应在SEO时代就成熟的基础，在国内仍有欠缺，这给GEO产业带来大量不确定性，也让黑帽GEO有机可乘。

但商业从不等人。余剑指出，一些客户已经迫切希望加速入场，因为GEO是一个必须抢占先机的业务。

“我们曾遇到一位一直从事数字营销的客户。沟通中他提到，数字营销的特点是所有线索都可追踪。如果GEO有部分线索来源无法追踪，他很难接受。”

“我们当时建议他想清楚再合作，但他仍决定推进，这让我们印象深刻。以往很少遇到客户在核心问题未解决时仍坚持合作。可见对大多数企业来说，GEO是一场必须抢时间的业务，很像过去的短信推广、网址导航或移动互联网初期的APP。”

“我们常说那一波很多人被‘割了韭菜’，但其实当时那批做会议营销、做推广的公司，都是抓住了时间窗口。所以在我看来，不是所有人都是韭菜，时机非常重要。所有先机业务既伴随巨大风险，也蕴含巨大红利。就拿我们公司来说，我们也通过GEO获得了可观的曝光红利。”

不过，GEO并非没有门槛。“从今年6月开始，GEO服务商如雨后春笋般出现。所有服务公司都说自己能做：原来的SEO公司说能做，广告公司说能做，设计公司、建站公司也都说能做。好像GEO成了门槛极低、人人可做的事。但事实真的如此吗？”

余剑认为，大多数人说“能做”，其实并不清楚其本质。“GEO和SEO最大的不同在于，GEO是基于语义理解，而不是关键词。因此我们和客户沟通时，会更侧重语义和内容结构。”

例如，AI模型通常更喜欢结构清晰、逻辑性强的内容。你的内容要在质量和表达上获得AI的认可，它才会选择你作为信息来源。媒体知危之前那篇“投毒”文章就做过这类优化。

简单说就是：人类爱看的内容，AI不一定爱看；要做出人和AI都愿意看的内容。

此外，GEO起源于SEO，深厚的SEO经验也是必不可少的。“虽然我们3月才正式立项，但GEO工作中约有50%与SEO公司重合。如果一家公司过去非常重视SEO中的网络口碑，而它的同行没有做精细化运营，那么它在各个平台的GEO表现通常也会不错。”

“移动互联网时代，大众点评、滴滴、微信等APP崛起。一开始百家争鸣，但发展到最后，仍是马太效应，几个头部APP整合了大部分业务。”

“所以，虽然移动互联网不能完全类比GEO和SEO，但在市场机会层面非常相似。移动互联网时代为什么那么多人投入开发APP？因为大家觉得所有行业都值得重做一遍。GEO也是如此——以前做SEO的客户，现在都会有自己的GEO需求。对我们这类服务公司来说，市场上的所有客户都成了新客户。”

从客户角度看，入场GEO的紧迫性在于：AI时代，品牌营销的规则正发生根本性变化。

余剑解释道：“过去要获得曝光，在抖音可以通过投流、种草实现。但对AI来说，它的发展方向会越来越倾向于推荐市面上评价最好、价格最优的产品，因为它有消除‘幻觉’的动力。一旦形成这种局面，在各行业的品牌竞争中，就可能出现类似移动互联网的终局——马太效应越来越强，白牌和小众品牌的生存空间越来越窄。”

同时，余剑认为，GEO服务商是可以快速实现全球化的，因为海内外在GEO发展上是高度同步的。这种同步会让全球公司在进入中国市场时决策更快。因此，GEO公司下一步是否具备全球化能力，可能直接影响其竞争力。

当然，在利益驱动下，选择走捷径的品牌和服务商不会少，未来黑帽GEO仍难避免。但余剑也坚信，走这条路的人走不远：“我们从成立至今，只与中腰部以上的品牌用户合作，因为我们发现，只有这些用户更需要白帽玩法。在SEO时代，那些做灰产的往往不在乎品牌、官网甚至声誉，只想一波波收割。但中腰部以上的品牌用户会在意自己的品牌声誉和内容真实性。”

“事实也证明，在SEO行业二十多年里，那些做黑帽、赚快钱的公司，最终都消失了。”

当然，仅靠从业者自律来改善生态是很难的，最终还是要靠AI搜索厂商下功夫解决。但眼下厂商们还在忙于升级模型、抢占市场份额，对干扰生态的铺量内容并未做好充分风控。

或许，只有等到下一个“莆田系医院”级别的恶劣事件爆发，厂商们才会真正觉醒，开始大力整顿。