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谷歌真的能管住投喂AI时代的“垃圾内容”吗?

当你向AI询问“哪款显卡的性价比最高”或“吃什么补剂可以降低皮质醇”,AI回复你的是一段完整、流畅且看起来中立的答案,你甚至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“热狗实验”,他在个人网站上写了一篇虚构的文章,在其中声称自己是“最擅长吃热狗的科技记者”,并在他杜撰的年度热狗大赛中获得第一名。文章发布的24小时内,热狗大赛的结果就出现在Google搜索结果页顶部的AI Overview中,ChatGPT也采信了这一说法。如图:

谷歌真的能管住投喂AI时代的“垃圾内容”吗?


但在事件被媒体报道后,谷歌AI概览已不再展示相关错误信息,而是把它归类为AI被误导的案例。


这个实验暴露的问题是AI搜索内容的弱点: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。


2026年5月中旬,谷歌更新了搜索垃圾内容政策,明确表明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 Overview等AI生成内容的行为定义为“垃圾内容”,Google可能会对其采取行动。如图:

谷歌真的能管住投喂AI时代的“垃圾内容”吗?

The Verge报道称,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,相关网站可能面临搜索结果中排名下降,甚至从AI回答的结果中移除等处罚。


至此,对于AI诚信度的拷问被摆上了台面。


01、从SEO到GEO,广告主开始了新的争夺战


要理解什么是GEO、它为什么成为广告界新的兵家必争之地、又为什么被谷歌出手管制,得先回顾广告和搜索的发展史。


最早的广告像一块补丁,它被放置在正经的内容间,足够显眼,但也足够泾渭分明。曾经,电视广告把每集电视剧分割成了前后各20分钟;现在,则变成需要先看广告才能免费阅读内容。


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。消费者看到的也并非是赤裸裸的广告,而是“适合敏感肌的护肤品”和“城市必吃榜”这样的经验内容。


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,用户会被动地看见一款产品,购买决策的链条是足够长和复杂的。但当一个人主动搜索“干皮适用的粉底液”,他距离决策就已经足够近了。


这是SEO能成为一门长期生意的原因。


SEO,全称是Search Engine Optimization,即搜索引擎优化。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中更靠前的位置。


例如在城市CBD中新开的一家健身房,如果希望在搜索结果中被更多用户看到,那么它需要从网页标题、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,从而获得订单。


但GEO却完全不同。


GEO,全称是Generative Engine Optimization,即生成式引擎优化。它优化的对象不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:谷歌SEO是赢在排名,GEO是赢得AI的芳心——在AI的回答中获得推荐。微软还把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的赛道,实际上,GEO对广告主来说更合胃口、更具商业价值。

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,投入大量的营销成本,只为了换取一个被消费者看见的机会。


现在,AI搜索拦截住的是更高意图的用户。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。对品牌来说,相当于一个新的、更精准的超级流量入口出现了。


同时,AI回答也缩短了转化路径。过去,一笔成交需要经过“曝光-点击-浏览-比较-购买”的长转化链路,现在则可能是“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。用户在购买一样商品时,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成为新的筛选器,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的推荐变得更有价值。


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


02、投毒GEO:谷歌可信度会遭到污染


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,常见的方式之一是“关键词堆砌”。


该方式的应用在各大电商平台中随处可见,几乎所有的商品都有着长达十几字的商品名称,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,它能够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,但它强烈需要依赖外部信息: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的裁剪、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成真实共识。


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,不只是“坏人在骗人”,甚至AI本身都分不清谁在骗人。这将大大影响AI回答的可信度和中立度。当用户因受到AI的欺骗而出现负面事件,背锅的总不会是大模型,而是平台。


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。

一旦搜索可信度被动摇,广告商业模式将首当其冲。


2011年,谷歌也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“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。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,用户更难辨别。


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赛道的经验后,谷歌在GEO领域给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。


03、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?


有用,但不可能一劳永逸。一方面,当“投毒”在GEO领域出现,谷歌无需从零开始。


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出现,都会催生对应的作弊方式。谷歌能长期维持搜索市场优势,很大程度上正是因为谷歌在和SEO黑灰产的反复攻防间已积累充足的经验,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。


谷歌官方新发布的生成式AI搜索优化指南也明确表示,AI概览等仍然建立在核心搜索排名和质量系统之上,SEO最佳实践仍然适用。因此,从谷歌视角看,对GEO垃圾内容的治理仍然是优化搜索体验的一部分。


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移除。


对普通灰黑产网站来说,这意味着投毒成本会明显上升;对品牌来说,被谷歌判罚的风险远高于一次短期营销收益。一次短期投毒操作或许能换来AI回答中曝光的提升,但如果因此被判定为垃圾内容,损失的可能是长期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一批玩家。


但更难处理的是灰色地带——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、测评、邀请用户写体验。问题在于,如何区分合理的品牌建设和操纵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,也许就会让AI信以为真,从而在AI回答中受到推荐。


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在一起。当人类都难以区分广告和真实推荐,AI又如何能识破“精美的包装”?


目前,AI厂商对GEO的态度还未达成共识。


谷歌的态度已经相对明确,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写进广告主方法论,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抓取和展示规则,更强调“网站如何被发现、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。


谷歌先出手,是因为它最不能承受搜索可信度受损。


不过,只要AI们继续承担“替用户总结世界”的角色,平台们就都迟早要面对同一个拷问:它可信吗?

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