GEO优化的尽头竟然是「黑化」,做GEO优化不是「排第一」更不是「干掉对手」

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最近发现,GEO优化开始走上了「邪修」,竟然开始「黑化」了。

我们调研发现,有些行业,发现自己布局GEO晚了,很难做上去了,就开始玩「邪修」了。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

操作手法就是给AI投喂竞争对手的「负面信息」,完全不是为了排名,目标就是干掉对手,这玩法真是太……文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

哪里有流量,哪里就有江湖,哪里有江湖,哪里就有邪恶。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

随着GEO优化的兴起,一种更隐蔽、更致命的恶性竞争手段——“AI互黑”,也在悄然滋生。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

今天,我们来扒一扒「GEO优化」是如何黑化的。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

01

什么是GEO优化?
争夺AI嘴里的“唯一答案”
文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

过去做SEO(搜索引擎优化),我们争的是搜索结果页的“排名”,前十名都有肉吃。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

现在做GEO(生成引擎优化),我们争的是AI生成答案时的“首选信源”。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

GEO的核心定义是:针对生成式AI工具(如DeepSeek、ChatGPT、豆包等)的专项优化策略。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

它的逻辑不再是简单的关键词堆砌,而是通过系统性地加工处理网络信息,将企业的核心信息(品牌、服务、联系方式)精准“植入”到AI大模型的知识图谱中。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/715

简单说,就是通过技术手段“调教”AI,让AI觉得你才是那个最权威、最值得推荐的答案。

当用户提问时,AI会优先抓取你的信息进行推送。

这是一场“赢家通吃”的游戏。

因为AI通常只给出一个或几个最优解,如果你不在它的“推荐名单”里,你在用户眼里就是“不存在”的。

02

GEO优化的“正道”:EEAT原则的AI进化版

AI不是人,它没有感情,它只相信数据。

要做好GEO,必须遵循AI视角的EEAT原则,把你的品牌变成AI“读得懂、信得过”的结构化数据。

1. Entity(实体构建):告诉AI“你是谁”

AI的世界是由“实体”和“关系”组成的。

你必须通过大量的语义网络构建,明确告诉AI:

你的品牌是一个真实存在的“实体”,你提供什么服务,你在哪里。

正道做法:

在全网铺设结构化数据(Schema Markup),让AI能直接抓取到你的品牌名、地址、电话、服务范围,建立清晰的知识图谱节点。

2. Expertise(专业度):成为AI的“知识源”

AI在生成答案时,会优先引用高质量的内容。

正道做法:

发布深度、专业的行业白皮书或技术文章,并被高权重的行业网站引用。当你的内容成为AI训练的“语料”时,你就拥有了话语权。

3. Authority(权威性):借力打力

AI非常看重信源的权威性。

正道做法:

争取被维基百科、权威新闻媒体、头部行业垂类网站收录。

AI会认为:“既然这些大佬都提到了你,那你一定很牛。”

4. Trust(可信度):数据一致性

AI会交叉验证信息。

正道做法:

确保全网(官网、社媒、第三方平台)的企业信息高度一致,不要让AI产生“逻辑混乱”。

03

GEO优化的“尽头”:品牌互黑
一场“数据投喂”的暗战

正道是“喂”给AI好数据,让它夸你。

但人性的阴暗面很快发现了一个更可怕的逻辑:

既然我能“喂”给AI正面信息,我是不是也能“喂”给它关于竞争对手的负面信息?

于是,GEO优化的尽头,演变成了一场 “数据投喂”与“反投喂”的互黑战争

这比传统的刷差评更隐蔽,危害更大。

1. “污染”AI的语料库(Corpus Poisoning

黑客或不良竞争者利用大量的“垃圾农场”网站或社交媒体机器人,生成海量关于竞争对手的虚假负面内容(如“某某公司是骗子”、“服务不仅差还乱收费”)。

当AI大模型进行下一次数据抓取或更新(RAG检索增强)时,这些“有毒数据”可能被AI误认为是“事实”吸收到知识库中。

严重后果:

当用户问AI“某某公司怎么样”时,AI可能会基于这些有毒语料,一本正经地胡说八道:“据网络信息显示,该公司是骗子、XX产品不行…”

2. “甚至”式关联攻击(Association Hijacking)

通过大量的语义关联操作,将竞争对手的品牌词与负面词汇强行绑定。

比如,在网络上大量发布包含“XX公司”和“跑路”、“倒闭”同时出现的文章。

严重后果:

AI的联想机制被污染,当用户问“推荐靠谱的公司”时,AI会自动排除掉被攻击的品牌,或者在提到该品牌时自动联想出风险提示。

3. 劫持“首选信源”

利用技术手段,在AI偏好的高权重平台上发布针对对手的“伪科普”文章,诱导AI引用错误的信息。

严重后果:

就像百度百科被篡改一样,AI脑子里关于对手的认知被彻底改写了。

这种“互黑”,是对AI认知的根本性破坏。

它不需要真人去点差评,而是直接在AI的“大脑”里埋雷。

04

GEO优化的本质:
持续积累“可信的数字资产”

面对这种技术流的“互黑”,我们该如何自处?

GEO优化的本质,不应是把互联网变成一个充满谎言的垃圾场,而应该是持续积累“可信的数字资产”。

1. 建立坚不可摧的“知识图谱”

不要只依赖零散的外部文章。

企业必须建立自己的官方知识库,并通过官网的结构化数据(JSON-LD)主动向AI“自报家门”。

这是你的数字身份证,是AI校验真伪的最终基准。

2. 抢占“权威高地”

当网上的小道消息在抹黑你时,你需要更权威的声音来背书。

行业协会的认证、政府的公示、主流媒体的报道,这些强权重的信源是AI在判断真伪时的“定海神针”。

3. 监控AI的“舆情”

传统的舆情监控看的是微博、百度;现在的舆情监控,要开始定期向主流AI提问,看看它眼里的你是谁。

一旦发现AI输出了错误的负面信息,要及时通过技术手段(如更新权威信源、反馈纠错)进行“数据清洗”。

结语

做AI的朋友,别做AI的“投毒者”

GEO时代,商业竞争的维度已经从“人”上升到了“机器”。

我们利用技术手段优化信息,是为了让AI更聪明地服务人类,帮助用户更高效地找到好服务。

GEO优化的世界,就像一个微缩的江湖。

这里有练就神功的正派高手,也有暗箭伤人的宵小之徒。

但我始终坚信,GEO优化的尽头,不应该是“品牌互黑”的焦土战场,而应该是“品牌资产”的丰收果园。

作为商家,与其把精力花在研究如何给对手“挖坑”上,不如用来为自己的品牌“修路”。

因为算法会变,排名会变,竞争对手会变,但你积累下来的口碑、信任和品牌价值,是永远不会贬值的。

在这个流量焦虑的时代,请记住:

能让你在本地市场屹立不倒的,从来不是你踩下去了多少对手,而是你赢得了多少用户的真心。

如果把GEO变成了“互黑”的工具,最终的结果只能是——污染了AI,愚弄了用户,也毁掉了行业。

GEO优化的尽头,不应该「黑化」,而是共建AI时代的「品牌数字资产」。

企业真正的护城河,是你提供的优质服务,以及你通过正规GEO手段,在AI的数字大脑中刻下的那个不可篡改的、闪闪发光的品牌实体。


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