最近愈发感受到了AI对大家在检索信息上有了个巨大的习惯变化。

大家获取信息的习惯不断在变化，在“AI”盛行的当下。也从有问题百度一下变成了，变成了有问题问“豆包”/“DeepSeek”/“Kimi”/“Gpt”等...

在大家还在适应AI所带来的新变化时，头部机构“美莱”/“联合丽格”已经在悄悄在给AI洗脑了。

“伊美尔”等老牌机构，也在Geo/Seo等影响AI结果输出和通过生成式AI提高整体效率的岗位上招兵买马。

备注：图片内容来自Kimi的回答

一、换汤不换药

只是媒介换了，仅此而已

回想在2013年前后，那时的我在承包医院科室业务的网络部工作。

通过铺关键词、优化标签代码、堆外链等手段，让自家网站在自然结果里冒头；批量的去伪原创“软文”——把疗效写进故事、把故事塞进问答、把问答撒向高权重论坛，只为搜索结果首页“霸屏”。

实现了“霸屏”就意味着，免费获得了大量的流量和咨询对话。

访客点进来，就会被弹窗“医生”热情问候，再被话术层层套电，至于故事真假、疗效虚实此时就变得不再重要了。

这样的行为被称之为“SEO”搜索引擎优化。

十年后，玩法升级，只是从搜索引擎平台换成了各大AI。

大模型不会点广告，却会“生成答案”。

而给AI洗脑的技术叫做GEO（生成式引擎优化），算是SEO（搜索引擎优化）的进阶。

备注：当 AI 成为新的流量阀门，GEO 就是 SEO 的续篇。

我自己难以评判这样的方式，因为那时的自己以此为生，但这就是我来时的路。

二、假象经不起验证

取经还是避坑取决于你

一个拥有搜索引擎优化经验的从业者，很容易转型至生成式引擎优化。以下就分享那些GEO邪修的方式：

1. 关键词堆叠：伪装需求，制造权威感

• 在文章中高频植入伪需求关键词，如：“哪家医美靠谱”“高考复读去哪”“抑郁症自愈方法”。
• 围绕这些关键词，批量生成看似专业、实则导向性强的问答内容，模仿用户真实提问与专家解答，降低AI识别为广告的敏感度。

2. 内容伪装：以“科普”之名，行“营销”之实

• 文章形式必须去广告化，采用“科普贴”“经验分享”“避坑指南”“真实经历”等外衣，提升可信度。
• 通过第一人称视角、情绪化叙事、数据造假（如“我走访了10家机构”）等方式，增强内容“真实感”。

3. 大面积投喂：劫持AI信源，制造信息茧房

• 内容产出后，大规模分发至各类平台：知乎、小红书、豆瓣、地方论坛、新闻站点、甚至伪造的“权威媒体”。
• 利用AI模型对高权重域名（如知名新闻源）内容的偏好，人为制造“信源垄断”，使AI将广告内容误判为“主流共识”。

4. 伪造权威：制造“信源污染”

• 虚构“专家身份”（如“北大医学部xx教授”）、捏造“研究报告”（如《2025中国医美白皮书》）。
• 由于AI模型无法实时验证信源真实性，此类内容常被直接采信，形成**“伪权威”背书**。

5. 代码级隐藏：，黑帽SEO升级版

• 在网页HTML中植入隐藏文本（如白色字体、display:none、font-size:0），内容仅对AI爬虫可见，用户不可见。

在真真假假的信息难以辨别的当下，这些方式确实都显得非常有效。但如果你深入的去探寻一下结果的真实性，就能不被其所诱导。

三、经验在延伸

不积细流，无以成江海的智慧

在AI盛行的当下，过去所掌握的SEO的技能。经过了近期的总结和回顾，顺势而为的掌握了GEO。

并且早期SEO的经验，很大的影响了我对“小红书”/“知乎”/“抖音”/“微信公众号”等主流媒介平台，流量推荐机制的掌握。

当“污染”成为主流，最大的红利是可被“探真”——谁能说到做到，谁就能赢得下一波红利。

那些通过自媒体带动消费者“赶集”式体验的口碑传播，是AI造假永远无法实现的。

要把GEO用在正循环：将邪修的方式，真实投入成本去实现。用真实事件发声、可溯源数据、第三方验证去“喂”AI，让品牌内容成为可信信源。建立“可验证”闭环，让AI答案可被用户核验。

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本文为作者基于公开资料、行业调研及个人从业经验所作的独立观察与分析，不代表任何平台立场。 文中举例仅为说明行业现象，无指代、贬低或推断任何具体品牌、企业或个人之意。 如有雷同，实属巧合。

过往经历会以以下3个板块7段经历复盘：【医院：“传统医疗”、“医美机构” | 护肤品品牌：“德玛润” | 医疗器械品牌：“奥昵”、“艾莉薇”、“花漱”、“东方佰丽”】