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谷歌对“AI投毒”重拳出击

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谷歌更新搜索政策,将试图影响AI生成内容的行为定义为“垃圾内容”并予以打击。这源于AI可能将商家“投喂”的虚假或偏向性信息当作事实推荐给用户,损害搜索可信度。新政策旨在遏制“生成式引擎优化”中的操纵行为,但如何区分合理营销与蓄意“投毒”,尤其是灰色地带的商业内容,仍是治理难点。

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    想象一下这样的场景:某天醒来,你发现自己被困在一个布满屏幕的房间里,每个屏幕上播放的都不是你感兴趣的内容,而是无穷无尽的广告。想跳过?先付费。

    这并非天方夜谭,而是15年前《黑镜》中的一集。某种程度上,它描绘的未来正悄然成为现实。

    今年的618大促已悄然拉开序幕,最近人们被各种藏在弹窗、信息流和直播间的广告围追堵截的频率大大提高了。虽然令人心烦,但至少大多数时候,人们还能清楚地意识到:“哦,这是广告。”

    然而,在AI的回答里,广告可能不再以如此显而易见的形式出现。

    当你向AI询问“哪款显卡性价比最高”或“吃什么补剂可以降低皮质醇”时,AI回复你的是一段完整、流畅且看起来颇为中立的答案。你甚至可能没有点开引用链接去查证,就选择了相信。

    但如果这个答案,已经被商家提前“投喂”过呢?

    BBC记者Thomas Germain曾做过一个著名的“热狗实验”。他在个人网站上撰写了一篇虚构文章,声称自己是“最擅长吃热狗的科技记者”,并在一个杜撰的年度热狗大赛中获得了第一名。文章发布仅24小时后,这个虚构的比赛结果就出现在了Google搜索结果页顶部的AI概览(AI Overview)中,ChatGPT也采信了这一说法。



    当然,在事件被媒体报道后,谷歌的AI概览已不再展示相关错误信息,并将其归类为AI被误导的典型案例。

    这个实验暴露了AI搜索内容的一个核心弱点:只要信息看起来像事实,AI就可能把精心编造的故事当作真相,讲述给用户听。

    5月中旬,谷歌更新了其搜索垃圾内容政策,明确表示该政策不仅适用于传统搜索结果,也将试图影响Google搜索页中AI概览等AI生成内容的行为定义为“垃圾内容”,并可能对此采取行动。



    据The Verge报道,谷歌这次政策调整覆盖了“带有明显偏向的‘最佳榜单’”和试图污染推荐结果的“推荐投毒”等行为。相关网站可能面临搜索结果排名下降,甚至从AI回答中被移除等处罚。

    至此,关于AI诚信度的拷问,被正式摆上了台面。

    从SEO到GEO,广告主开始了新的争夺战

    要理解什么是GEO、它为何成为广告界新的兵家必争之地、又为何被谷歌出手管制,我们得先回顾一下广告与搜索的发展史。

    最早的广告像一块补丁,被放置在正经内容之间,足够显眼,但也泾渭分明。曾经,电视广告把每集电视剧分割成前后各20分钟;如今,则演变成需要先看广告才能免费阅读文章。

    用户当然会反感,但大多数时候,大家至少很清楚:这是广告,它想卖给我东西。

    当消费的阵地从寻找刚需转向兴趣种草,品牌不再明目张胆地大喊“快来买我”,转而选择让机构测评、让博主体验、让用户分享。消费者看到的也不再是赤裸裸的广告,而是“适合敏感肌的护肤品”和“城市必吃榜”这类经验分享。

    广告,越来越不希望自己看起来像广告了。

    搜索,作为广告转化链条中最关键的一环,反映的是消费者更直接、更明确的需求。刷短视频时,用户是被动地看见一款产品,购买决策的链条是漫长而复杂的。但当一个人主动搜索“干皮适用的粉底液”时,他距离做出决策就已经非常近了。

    这正是SEO(搜索引擎优化)能成为一门长期生意的根本原因。

    SEO,全称Search Engine Optimization。通俗来说,就是让网站更容易被搜索引擎抓取和理解,当用户在百度或谷歌搜索关键词时,SEO做得更好的网站会展示在搜索结果更靠前的位置。

    例如,一家在城市CBD新开的健身房,如果希望在搜索结果中被更多用户看到,就需要从网页标题、用户评价、网页打开速度等多个维度进行优化。

    传统SEO的目标很清晰:排在更前面的网站,就能获得更多的点击,从而转化为订单。

    但GEO却完全不同。

    GEO,全称Generative Engine Optimization,即生成式引擎优化。它优化的对象不再是传统搜索结果里的网页排名,而是AI生成的答案中是否提及了相关的广告或品牌。

    微软广告在2026年发布的GEO指南中将二者区分开来:SEO是赢在排名,GEO是赢得AI的“芳心”——在AI的回答中获得推荐。微软还将AI助手回答问题、AI Agent直接完成购买都列为品牌需要进入的新场景。

    听起来,SEO和GEO只是不同时代背景下产生的新赛道。但实际上,GEO对广告主来说更具吸引力,商业价值也更高。



    过去,品牌要进入消费者心智,需要经历广告投放、达人种草、评论管理等一整套组合拳。品牌在流量的刀山火海中厮杀,投入大量营销成本,只为了换取一个被消费者看见的机会。

    现在,AI搜索拦截住的是意图更明确的用户。大家主动送上门来,积极寻求AI的建议:哪款产品性价比更高?对品牌而言,这相当于一个全新的、更精准的超级流量入口出现了。

    同时,AI回答也极大地缩短了转化路径。过去,一笔成交需要经过“曝光-点击-浏览-比较-购买”的长链路,现在则可能简化为“提问-AI推荐-购买”。

    最重要的是,AI推荐可以直接将品牌“保送”到消费者的最终决策池。用户在购买商品时,往往不会比较市面上的所有品牌,而是在测评、朋友推荐中粗筛出几个再做最终选择。

    现在,AI成了新的筛选器,它会八面玲珑地告诉你:“如果你重视性价比,可以考虑A;如果你重视专业功能,可以考虑B;如果你是新手,C更容易上手。”

    用户知道品牌会自卖自夸,博主可能夹带私货,但AI的回答常常披着“综合多个来源”的外衣,用克制、理性的语气给出建议。这种建议更容易让人产生信任,也使得AI的推荐变得极具商业价值。

    GEO与广告主的期待不谋而合:更精准的用户、更短的转化路径,以及直接进入决赛的“保送”资格。最关键的是,藏在AI的推荐里,就更不像广告了。

    投毒GEO:谷歌的可信度会遭到污染

    在SEO时代,为了获得更高的搜索结果排名,广告主和服务商们会通过“投毒”的方式污染搜索结果,常见方式之一就是“关键词堆砌”。

    这种方式在各大电商平台随处可见。一条普通连衣裙的商品名可能是“纯棉刺绣收腰A字短袖法式度假连衣裙”,囊括了款式、材质、风格等多种关键词,目的是让搜索系统把同一件商品匹配给不同需求的用户。

    而在GEO赛道,污染问题来得更快、更猖獗。这不仅是因为它拥有更高的商业价值,更因为AI的工作机制先天就给“投毒”预留了入口。

    AI回答看起来像是大模型自己做出的综合判断,但它强烈依赖外部信息:品牌官网、媒体报道、评测文章、社交媒体、电商评论和行业报告等。

    只要这些信息被提前精心地裁剪、塑形,AI的回答自然也会悄然跑偏。

    如果一个补剂品牌想让AI在回答“吃什么可以降低皮质醇”时推荐自己,它未必需要在官网上写“我们有效”。更聪明的做法是制造一整套外围内容:测评网站写“十大降低皮质醇补剂”,问答平台出现“亲测有效”的经验帖,短视频博主分享“失眠的人都在吃”,论坛里反复出现相关讨论,电商评论区不断强调“睡眠改善”和“焦虑缓解”。

    这些内容单独看,未必都像明显的广告。但当AI检索到它们时,看到的可能是一片被人为制造出来的信息环境:多个来源都在提到它,多个用户都在推荐它,多个场景都在证明它有效。最后,AI很可能把这种重复出现误判为真实的市场共识。

    更麻烦的是,AI会把这些来源之间的差异抹平。

    哥伦比亚新闻学院的Tow Center曾测试ChatGPT对新闻来源的识别能力。研究者选取20家出版商的200段文章引用,让ChatGPT判断来源,结果发现它有153次给出了部分或完全错误的回答,并且很少承认自己无法确认信息来源。

    在GEO场景下,问题不只是“坏人在骗人”,甚至AI本身都分不清谁在骗人。这将极大地影响AI回答的可信度和中立性。当用户因受到AI的欺骗而出现负面事件,最终承担责任的往往不会是背后的大模型,而是提供服务的平台。

    这也是谷歌为什么必须出手。

    过去二十年来,谷歌的商业帝国建立在一个核心前提之上:可信度。

    用户有问题时,会首先去Google寻找答案;同时,谷歌也是广告主营销投放的首选渠道之一。



    一旦搜索的可信度被动摇,其赖以生存的广告商业模式将首当其冲。

    2011年,谷歌就曾因搜索广告中的医疗推广问题付出沉重代价。美国司法部披露,谷歌允许加拿大在线药房通过AdWords向美国用户投放广告,推广处方药销售,涉及受控和非受控处方药的非法进口。最终,谷歌同意向美国政府上缴5亿美元,这笔金额包括了谷歌从相关广告中获得的收入,以及这些药房面向美国消费者销售药品所得的收入。

    当搜索引擎一旦把商业推广和用户信任混在一起,平台就不再只是简单的“信息中介”,而会成为用户决策的一部分。

    AI搜索可能会进一步误导用户。在传统搜索结果中,广告需要有明确的标识,用户也能看到信息来源。但AI回答往往把多个来源压缩成一段话。当它把错误信息、商业投喂或软文包装成中立答案时,用户的辨别难度会大大增加。

    谷歌这次的政策更新,可以说是一种“未病先治”。在充分整合了SEO赛道的攻防经验后,谷歌在GEO领域为AI搜索划下了边界:鼓励广告良性竞争,但不能把AI当成新的漏洞来钻。

    谷歌真的能管住AI时代的“水军”吗?

    然而,谷歌的这次出手,真的能让AI的回答变得“干净”吗?

    答案是:有用,但不可能一劳永逸。

    一方面,当“投毒”在GEO领域出现时,谷歌并非从零开始。

    无论是早期的关键词堆砌、隐藏文字,还是后来规模化生成低质内容、批量搬运,几乎每一轮搜索流量红利的出现,都会催生对应的作弊方式。谷歌能长期维持搜索市场的优势,很大程度上正是因为它在与SEO黑灰产的反复攻防中积累了充足经验,并建立了一整套识别垃圾内容、打击作弊排名、惩罚低质量网页的机制。

    谷歌最新发布的生成式AI搜索优化指南也明确表示,AI概览等功能仍然建立在核心搜索排名和质量系统之上,SEO的最佳实践仍然适用。因此,从谷歌的视角看,对GEO垃圾内容的治理,仍然是优化整体搜索体验的一部分。

    同时,谷歌能采取的惩罚方式也足够直接:降低网站在搜索结果中的排名,减少其被引用和展示的机会,严重时甚至将其从搜索结果中彻底移除。

    对普通灰黑产网站来说,这意味着投毒的成本会明显上升;对品牌而言,被谷歌判罚的风险远高于一次短期的营销收益。一次短期投毒操作或许能换来AI回答中曝光度的提升,但如果因此被判定为垃圾内容,损失的可能是长期的自然流量和品牌信誉。

    谷歌不一定能立刻消灭GEO投毒,但可以先劝退最急功近利的那批玩家。

    但更难处理的,是那些灰色地带——高级投喂。

    例如,由品牌资助的第三方测评、行业报告和网红推荐。这类内容本来就是现代营销的一部分。品牌当然可以做公关、做测评、邀请用户写体验。问题在于,如何区分合理的品牌建设与蓄意操纵AI?品牌一旦蓄意造势并大规模铺开此类信息,将会润物细无声地覆盖整个市场的声音,很可能让AI信以为真,从而在回答中给予推荐。

    在医疗、美妆、本地服务等多个领域,商业推广、软文包装和真实评价常常混杂在一起。当人类都难以清晰区分广告与真实推荐时,AI又如何能轻易识破那些“精美的包装”?

    目前,各大AI厂商对GEO的态度尚未达成共识。

    谷歌的态度已经相对明确,而微软的姿态则更加开放。微软广告在2026年发布的GEO指南中,已经把GEO写进了广告主的方法论,强调品牌如何在AI驱动的信息发现中获得推荐;它还将AI助手回答问题、浏览器推荐、Agent直接完成购买等场景,都视为品牌需要争夺的新入口。

    OpenAI的公开口径则更偏向技术抓取和展示规则,更强调“内容如何被发现、被索引、被引用”,而不是像谷歌这样明确把“操纵AI回答”放进搜索垃圾内容政策中进行打击。

    谷歌之所以先出手,是因为它最不能承受搜索可信度受损带来的后果。

    不过,只要AI们继续承担着“替用户总结世界”的角色,所有平台迟早都要面对同一个终极拷问:它,真的可信吗?

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