AI还没学会思考，人类已经教会它撒谎

作者｜晓样

发布｜消费纪

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每年的315晚会，都是道歉大会。

一年一度，集中表演。

曝光、道歉、整改，然后第二年换个品类继续。

像极了每年都喊“明年一定减肥”的你——流程走完，该吃吃该喝喝。

然后~就没有然后了。

今年惊叹于美宜佳居然售卖假烟，更惊叹于GEO的灰产这么快就被曝光了！

AI还没成为消费者的新百度，但先行者已经开始赚钱了，就像养龙虾没赚到钱，但忽悠你养龙虾的一定赚到钱了。

其实也没什么好奇怪的，AI也是中间人的角色，虽然是硅基的。但中间人自古以来就是可以被收买的。

他们把GEO当成“AI版的SEO”，觉得换汤不换药，原来的套路还能接着用。第一时间冲进去，批量制造内容、研究“AI投毒”、琢磨怎么影响答案。

商业就是如此现实：

没有底线的选手，总是最先富起来。

但长远看，拿着旧地图，无法抵达新大陆。用SEO时代的脑子，干不了GEO时代的活儿。

01

GEO是什么？

反正不是AI版的SEO

过去一年大家最常见的误解：把GEO当成“AI版的SEO”

315曝光的服务商做法也是批量生产关键词，有人研究Prompt模板，有人试图用海量内容“投喂”AI。他们觉得，原来那套打法还能用，无非是渠道从百度换成了豆包和Kimi。

但我看来，这是彻头彻尾的刻舟求剑。

用户使用AI引擎和使用搜索引擎是完全不一样的行为，曾经的搜索引擎是一次性的，是关键词权重的匹配。

AI是理解用户问题本身，来寻找、思考而后生成答案。

也不是小爱同学一样的单次对话互动，根据指令完成动作，而是在连续对话中帮助用户找到答案。

在大模型的对话体系里，关键词逻辑失效了。

AI时代的核心是理解上下文，而不是匹配单一词汇。

PallasAI 创始人 Ethan看来，GEO 并不是简单的面向 AI 的 SEO，到底怎么样让 AI 更全面地理解你的品牌？才是做 GEO 的本质。

GEO真正该做的事，不是“让AI「推荐」你的品牌”，而是“让AI理解你的品牌”。

更不是用垃圾信息帮你编故事，而是把真实的产品价值、使用场景、用户画像，用AI能读懂的方式重新整合。

SEO是向外看——研究平台规则、琢磨关键词排名、追踪竞争对手。GEO是向内看——挖掘产品真实价值、梳理用户使用场景、定义品牌核心优势。

向外看的人，花钱买权重。向内看的人，花钱买资产。

02

流量迷思：

大模型不需要DAU

GEO的乱象，本质上是一种路径依赖。

很多人还在用移动互联网的旧逻辑，做AI时代的新事情。

这种路径依赖，

不只发生在品牌营销层面，更发生在整个AI行业的层面。

春节后MiniMax做了一件在外界看来很“反常识”的事，闫俊杰把DAU在公司内部被视为“虚荣指标”，并决定停止投放。

虽然看上去有点打不过就说规则不对的感觉，虽然全民都沉浸在AI工具里抢红包，抢奶茶，整个中国AI圈都在疯狂烧钱买流量。

大家都觉得，谁先积累足够多用户，谁就能让模型跑出飞轮效应。而闫俊杰认为完全不是，像ChatGPT的日活是Claude的50到100倍。

但你去用用看，两个模型的智能水平差不多，甚至很多专业场景下Claude还更好用。国内的也是一样的局面，豆包等大模型比元宝和千问好用多了。

这意味OpenAI服务了几十倍的用户，模型能力并没有提升几十倍。OpenAI为了照顾那么多用户，要负担的东西多得多，反而可能拖慢研发节奏。

在移动互联网时代，信奉的逻辑是：用户即数据，数据即算法，算法即护城河。

用户越多，产品越聪明。

抖音推荐为什么准？因为十亿用户每天喂养它。

淘宝搜索为什么懂你？因为千万次购买行为在训练它。

但这套逻辑，在大模型上失效了。

闫俊杰说他2024年3、4月想明白一件事：模型比大部分用户更聪明。

普通用户提的问题互动，大部分都是模型在训练时就已经见过无数次的标准query。

让已经会微积分的学霸，去做小学四则运算，他能变得更聪明吗？

不能。

真正提升模型能力的方法是，谁可以定义清楚下一代模型的能力分级，搞清楚需要什么样的算法、数据和推理过程，通过技术手段去逼近那个指标。

市面上那些效果惊艳的视频AI，不是因为用户需求倒逼出来的，是技术突破在前，产品应用在后。

更好的模型可以导向更好的应用，但更好的应用和更多用户，并不会导向更好的模型。就像你听再多的口水歌也写不出严肃音乐，你刷再多的短视频也拍不出经典电影。

这和移动互联网时代的逻辑完全相反。

MiniMax和DeepSeek的路径都很类似，把钱和精力全部投到了技术研发上。

做出足够好的模型来积累用户的增长，而非发红包拉新。智谱也是一开始就有清晰的AI路线图，不是随波逐流。

回到GEO的语境里，这个问题同样成立。

如果品牌把GEO理解成“用大量内容投喂AI”，试图用数量换曝光，那本质上还是在用DAU的逻辑做AI。

但AI不是搜索引擎，它不会因为被投喂了更多内容就变得更“喜欢”你，它只会变得更困惑而不给用户答案。

而那些真正理解AI逻辑的品牌会意识到，与其花精力研究怎么让AI“看到”自己，不如花精力研究怎么让AI“理解”自己。

因为更好的理解，才会导向更好的推荐，就像更好的模型，才会导向更好的应用。

03

从焦虑到信任：

AI时代品牌的真正机遇

但我们还要做GEO吗？

我不做对手一直做怎么办？

有人担心：“AI会不会黑我品牌？”

有人疑虑：“竞品能不能操控AI？”

有人害怕：“大模型会不会把潜在用户都倒给对方？”

其实这种焦虑每次新的流量入口出现都会有，搜索时代、社交时代、短视频时代，莫不如此。

但焦虑驱动下的决策，往往不是最理性的。新技术刚出现时，总是灰度玩家最先尝试。

他们第一时间想到的是：能不能制造信息差？能不能影响答案？能不能先占位置？然后批量内容制造、AI口碑铺量、研究所谓“AI投毒”。

虽然没有价值观的人，先带动市场卷起来。但旧地图终究找无法抵达新大陆。如果品牌把GEO理解成“让AI替自己吹牛”，那最多只能玩一个很短的游戏。

因为AI在进化的速度，远超你投喂的速度，你今天批量生产的内容，明天就可能被识别为低质信息，而不会被推荐。

真正的机会，属于那些愿意换一种方式思考的人。

PallasAI创始人Ethan说了一句值得玩味的话：“GEO的本质是让AI理解品牌，不是帮商家编故事。”

GEO的任务不是包装虚假卖点，而是挖掘真实亮点。

所以，品牌需要从“事件管理”转向“资产积累”。

公关也再不是每次出事才去灭火，而是持续地、系统性地在互联网上留下真实、正向、可被AI理解的信息。

这听起来更难了，但恰恰是好事。

因为当所有人都觉得难的时候，那些本来就做得好的品牌，反而会被放大。

从SEO到GEO，人类获取信息的获取方式在变，但有一件事从未改变：最终想要的是一个可信赖的答案。

那些坚守真实价值的品牌，终将被时间奖励。