文 | 市值榜，作者 | 竹铭，编辑 | 何玥阳
AI 搜索诞生之初，被视为数字时代的一片净土。
敲个问题，答案立现，没有竞价排名的污染，没有信息流广告的打扰，只有干净利落的答案。
然而，现在广告的藤蔓已悄然爬上门框。网友们的吐槽接踵而至——有人让 AI 生成旅游攻略，结尾竟跳出跟团游推荐；有人查询产品信息，回答里藏着某品牌的 " 精选 " 标识。
"AI 搜索 + 广告 " 的热潮愈发汹涌。某数字化营销公司的客户经理声称：" 现在连广告公司都来找我们做 AI 搜索优化，流量在哪，生意就在哪。" 他表示，自己的客户只需按关键词数量和大模型平台数量付费，便能将内容植入 AI 答案序列，如同买下虚拟货架的黄金位。
技术的高地，正被商业的洪流冲刷。
一、广告如何潜入 AI 搜索的 " 思考 "？
广告商的触角，正悄然渗入 AI 搜索的数据源。
上海一家数字化营销公司的客户经理，展示了自己 " 成功案例 "：某固废处理设备企业购买关键词优化服务后，当用户向 DeepSeek 询问 " 固废处理设备厂家有哪些 "，该公司名字赫然出现在答案首位。
这绝非偶然，背后是一套名为 GEO（生成式引擎优化）的技术在运转。
GEO 的本质，是利用 AI 依赖数据源的特性：通过批量生产含品牌关键词、预设话术的内容，并投放在高权重内容平台，使 AI 在抓取信息时被动收录商业结果。
用户得到的答案，表面是 AI" 思考 " 后的客观推荐，实则可能是预设的商业植入。
这仅仅是 " 明枪 "，还有更隐秘的 " 暗箭 " 在暗处涌动，试图模糊信息与广告的边界。
有些广告不直接显示营销内容，而是在问题下方塞入 " 相关推荐 " 的链接，或者在回答末尾不经意地附上 " 了解更多请点击这里 "。用户一点进去，看到的是赤裸裸的推广页面。这种 " 牛皮癣 " 式的小广告虽不起眼，却不断干扰用户获取纯净信息的视线。
更高级一点的玩法，是使用 " 推荐 "" 精选 " 这类极具诱导性的标签。它们堂而皇之地出现在 AI 生成的答案里，紧挨着某个品牌或产品。用户一眼扫过，很容易错以为这是 AI 经过严格筛选后给予的 " 官方认证 "。殊不知，这小小的标签背后可能也是广告。
最精明的广告则深谙伪装之道，它们给商业推销套上了 " 专业建议 " 的光环。某些 AI 回答里会出现 " 根据市场数据分析显示… "" 经过严格比对，我们认为… " 等听起来无比 " 客观 "" 权威 " 的话术。用户稍不留神，就会觉得这是 AI 基于海量数据得出的 " 真知灼见 "，心甘情愿地踏入精心设计的营销之地。
令人咋舌的，还有一种 " 主动寄生 " 策略。
各大电商平台和社交媒体上，"DeepSeek 推荐 " 已然成为众多商家趋之若鹜的营销 " 金字招牌 "。从动辄几十万的豪华汽车，到几十块的平价护肤品；从最新款的电子产品，到婴幼儿的奶粉，无数品牌在宣传文案中，醒目地打上 "DeepSeek 推荐 " 的标签。
某知名护肤品牌策划了一场营销：标题赫然写着 " 当我让 DeepSeek 推荐一款敏感性皮肤护理产品 "。配图里是 DeepSeek 对话界面，AI 不仅 " 推荐 " 了该品牌的产品，还煞有介事地分析其核心成分的功效原理和适用场景，专业范儿十足。不明就里的用户看了，难免会想：" 连 AI 专家都这么说了，那肯定靠谱 "。
这些内容被投放到互联网内容平台上后，如同在 AI 的思维回路里埋设广告触发器。当用户提问触及预设场景，广告内容便自动激活。
当这些或明或暗、或粗糙或精致的软性广告，无孔不入地融入 AI 生成的信息里，谁被滋养？谁又被伤害？
二、AI 广告洪流之下，谁在受益？谁在受伤？
当广告商像发现新大陆般涌入 AI 搜索领域，营销公司成为被影响较深的角色。
SEO（搜索引擎优化）步入成熟阶段，传统 SEO 营销公司开始将 GEO（生成式搜索优化）视为新增量。
谈到 AI 搜索优化服务如何定价和收费，某营销公司的客户经理称收费价格并不固定。按照他所说的，企业名气大小、网上资料多不多，都会影响价格。客户先掏钱买关键词，他就能让品牌名字挤进 AI 回答的推荐位。关键词越多、覆盖的 AI 平台越广，价钱越贵，而且每季度都得付费。
北京某营销公司表示，自己会挑选高权重、高收录的媒体 " 铺内容 "，从而获得 AI 收录和占位。该公司人员声称，将品牌名塞进 AI 回答，三万块包月，一个月见效。为证明不是吹牛，他当场展示成果：某婴幼儿奶粉品牌经过他们的操作之后，跻身 AI 推荐名单。
江苏某营销公司声称，有很多客户询问 " 如何让自家产品出现在 AI 推荐名单 "。该公司展示了一份 "AI 搜索可见度优化服务 " 清单，其中的服务内容包括：制作行业榜单发布在各大网络平台、找协会发通稿、编撰 " 行业白皮书 " 等等。这些操作都是为了提升品牌在 AI 搜索推荐中的能见度，让 AI 在回答问题时有更大几率提到品牌。
事实上，AI 的 " 黑箱 " 性质，让人无法清楚内容采纳逻辑，于是 " 大力出奇迹 " 仍然是重要方式，比如海量发稿、大量堆关键词。
这对用户和 AI 生态构成了双重伤害。
对用户而言， 他们仿佛掉进了 " 广告迷宫 "。本想查询旅游攻略，结尾却弹出跟团链接；询问产品参数，回答里却藏着带 " 精选 " 标识的商家。用户的核心需求是获取准确答案，而非进入广告大卖场。
对 AI 生态而言，伤害更为深远。
一方面，当广告位变成 " 价高者得 "，AI 搜索就可能重蹈传统搜索引擎 " 竞价排名 " 的覆辙。这种机制迫使品牌方砸钱争夺曝光，而非专注于提升产品真实价值。
另一方面，大模型固有的 " 幻觉 " 问题尚存，过度商业化带来的数据污染更是雪上加霜。
中国信通院曾做过实验，当在特定论坛连续发布百余条虚假信息后，主流 AI 大模型对于虚假信息的置信度，就会从百分之十几快速飙升。纽约大学的研究团队发现，即使是极少量的虚假信息，只需占训练数据的 0.001%，就能导致整个模型出现重大错误。这就是老话所说的，" 一粒老鼠屎坏了一锅粥 "。
虽然腾讯元宝等多个 AI 平台表态，暂时没有接入广告的打算。也就是说，目前 AI 回答里的 " 广告 " 更像被动收录，而非平台主动植入，但普遍认为 AI 搜索通过广告变现只是时间问题。
海外已抢先一步：Perplexity 去年 11 月在答案侧栏上线带 " 赞助 " 标签的广告位，谷歌在今年也开放了同类资源，让广告主能将品牌塞进 AI 的 " 回答位 "。
困局无可避免，破局之道何在？
三、出路：商业与纯净，如何共处？
广告偷偷摸摸混进搜索结果，用户被耍得团团转。这事儿再不管，AI 搜索迟早变成下一个 " 竞价排名 "。商业想赚钱，用户想清净，两边怎么平衡？关键得靠技术、平台自觉和监管三管齐下，不能光喊口号。
第一招，给广告 " 贴标签 "，让用户看得明明白白。
用户烦的不是广告，而是被耍。就像街边店铺挂招牌，AI 平台也得给广告 " 亮身份 "。只要是花钱买的推荐位或者商家塞的软文，统统打上 " 广告 "" 推广 " 的标签，再配合严格审核，技术上完全做得到。
更得把选择权还给用户：加个 " 屏蔽广告 " 的开关，想清净就关掉，想比价就打开，自由切换。平台要是连这点诚意都没有，只顾着赚快钱，用户迟早流失。
对大模型来说，还需要建个 " 黑名单库 "，专门拦截那些吹牛骗人的低质广告，别让它们污染训练数据。否则 AI 学了一堆假话，回答只会越来越不靠谱。
第二招，平台要立好规矩。
平台忙着卷性能、月活的同时，也不能忽视 GEO 乱象。
如果由着广告无限制膨胀，AI 搜索迟早变成 " 谁给钱多就推谁 " 的垃圾场。平台得主动设条红线：比如单次回答里，广告内容不能超过一定比例；再公开算法里商业内容的权重系数，让大家看清楚推荐逻辑，别玩暗箱操作。
第三招，监管得跟上，玩虚的就得罚。
湖南最近出了新规，要求 AI 生成的广告内容必须显著标注。这就是个明确信号：广告别想蒙混过关。
但光靠标注不够，还得用技术盯紧交易链。比如用区块链存证，广告主是谁、投了什么内容、钱怎么走的，全流程上链记录，让每条广告都能追根溯源。
对那些编造假榜单的营销公司，直接重罚。只有提高违规成本，才能刹住这股歪风。
说到底，用户要的不是 " 不食人间烟火 " 的 AI，而是一个能分清广告和真话的智能伙伴。技术给广告亮明身份，监管给欲望划出边界，AI 搜索才能守住初心：让答案干净点，让信任别那么贵。
