一些AI工具用户吐槽被广告精准“投喂”
批量发文植入，将商业推广伪装成自然推荐结果
一些AI工具用户吐槽被广告精准“投喂”
专家表示，针对AI广告隐蔽性与跨平台流动特征，监管需转向全流程治理模式
“当我提问某产品是否值得购买时，AI（人工智能）工具罗列出诸多‘科学依据’，但我点了链接之后发现这些内容实际都是营销号发布，并不权威。追问有哪些性价比高的品牌推荐时，其中一个被推荐的品牌竟是被监管部门处罚过的。”1月16日，北京消费者黄女士对记者表示，她怀疑一些AI工具推荐结果被广告精准“投喂”了。
记者浏览社交平台发现，近期多位AI助手用户表示，在使用AI工具的过程中遭遇广告“投喂”。原本聚焦防晒、营养等领域知识获取的提问，AI工具的回复直接给出品牌推荐。
“当我们让AI工具推荐某个产品时，它的回答很大程度上来源于训练数据中的互联网内容。这些网络数据本身就包含了大量的商业信息、产品评测和营销内容。”AI工具研究者田威告诉记者，随着大众对AI工具推荐机制的深入了解，一些更加主动的营销策略出现，有越来越多的广告被商家刻意塞入AI工具之中。
田威分析称，在AI工具中“塞入广告”主要有两种路径：一种是通过特定的提示词来引导AI工具产生预期的回答，商家对外展示时只保留AI工具的推荐内容来充当“客观推荐”；另一种则是更为隐蔽的“信息投喂”战术，商家通过有针对性地制作内容，重点在AI工具多频引用的社媒平台中批量发布结构化软文，将产品巧妙植入“客观推荐”中。这些内容往往以“用户真实体验”“专业测评”形式出现，但实际上是精心设计的营销内容。
记者调查发现，目前有不少从事GEO（生成式引擎优化）的服务商，专门针对AI工具进行信息投放。某GEO推广人员向记者表示，可通过大批量事先发稿，针对性提升产品在主流AI平台的信源引用权重，从而让产品“冲到AI推荐榜单前列”。根据曝光时间，该服务收费为5000元~1万元。
“这种未经标注的、通过GEO技术隐性植入的商业推广存在合规风险。”北京理工大学智能科技法律研究中心研究员王磊表示，GEO模式的核心目的在于将商业推广伪装成AI工具经过海量数据计算后得出的客观结论或自然推荐结果，侵犯消费者知情权。此外，为了实现AI工具的抓取和推荐，往往伴随投放方制造虚假数据或操控评价的行为，或将构成虚假宣传或不正当竞争。
王磊认为，传统监管聚焦于广告发布后的违规内容，但GEO模式下的广告植入发生在上游的数据“投喂”阶段。针对AI广告极具隐蔽性与跨平台流动的特征，构建监管框架必须跳出传统互联网广告监管的末端治理思维，转向全流程治理模式。（记者刘小燕）
批量发文植入，将商业推广伪装成自然推荐结果
一些AI工具用户吐槽被广告精准“投喂”
专家表示，针对AI广告隐蔽性与跨平台流动特征，监管需转向全流程治理模式
“当我提问某产品是否值得购买时，AI（人工智能）工具罗列出诸多‘科学依据’，但我点了链接之后发现这些内容实际都是营销号发布，并不权威。追问有哪些性价比高的品牌推荐时，其中一个被推荐的品牌竟是被监管部门处罚过的。”1月16日，北京消费者黄女士对记者表示，她怀疑一些AI工具推荐结果被广告精准“投喂”了。
记者浏览社交平台发现，近期多位AI助手用户表示，在使用AI工具的过程中遭遇广告“投喂”。原本聚焦防晒、营养等领域知识获取的提问，AI工具的回复直接给出品牌推荐。
“当我们让AI工具推荐某个产品时，它的回答很大程度上来源于训练数据中的互联网内容。这些网络数据本身就包含了大量的商业信息、产品评测和营销内容。”AI工具研究者田威告诉记者，随着大众对AI工具推荐机制的深入了解，一些更加主动的营销策略出现，有越来越多的广告被商家刻意塞入AI工具之中。
田威分析称，在AI工具中“塞入广告”主要有两种路径：一种是通过特定的提示词来引导AI工具产生预期的回答，商家对外展示时只保留AI工具的推荐内容来充当“客观推荐”；另一种则是更为隐蔽的“信息投喂”战术，商家通过有针对性地制作内容，重点在AI工具多频引用的社媒平台中批量发布结构化软文，将产品巧妙植入“客观推荐”中。这些内容往往以“用户真实体验”“专业测评”形式出现，但实际上是精心设计的营销内容。
记者调查发现，目前有不少从事GEO（生成式引擎优化）的服务商，专门针对AI工具进行信息投放。某GEO推广人员向记者表示，可通过大批量事先发稿，针对性提升产品在主流AI平台的信源引用权重，从而让产品“冲到AI推荐榜单前列”。根据曝光时间，该服务收费为5000元~1万元。
“这种未经标注的、通过GEO技术隐性植入的商业推广存在合规风险。”北京理工大学智能科技法律研究中心研究员王磊表示，GEO模式的核心目的在于将商业推广伪装成AI工具经过海量数据计算后得出的客观结论或自然推荐结果，侵犯消费者知情权。此外，为了实现AI工具的抓取和推荐，往往伴随投放方制造虚假数据或操控评价的行为，或将构成虚假宣传或不正当竞争。
王磊认为，传统监管聚焦于广告发布后的违规内容，但GEO模式下的广告植入发生在上游的数据“投喂”阶段。针对AI广告极具隐蔽性与跨平台流动的特征，构建监管框架必须跳出传统互联网广告监管的末端治理思维，转向全流程治理模式。（记者刘小燕）
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