付费营销”正在“挺进”大模型.
据他透露，“所有的内容都是我们自己投喂到平台上，所以大模型也是抓取相关信息，我们怎么包装，他们就怎么去抓取。”
GEO服务商的优化过程主要在相应的GEO优化系统上完成。服务商结合AI平台的“喜好”，例如，倾向于结构化内容、所谓“权威榜单”、“专家观点”等内容，通过和品牌方确定主关键词，并结合公司简介、主导产品的特点，延伸大量的关键词，建立企业的知识库，然后通过AI文章写作，复刻全网爆文，生成大量含有不实内容的文章（包含评测类、排行榜类、科普类等），投喂给AI。
在一些涉及商品和品牌推荐的领域，用户以为大模型给出的是客观结果，却有可能是大模型从一堆推广软文中抓下来的广告。GEO可以让品牌或者产品上“AI头条”、被AI引用或推荐、成为AI回答问题的“标准答案”，即在AI内植入“暗广”。
关于GEO的核心技术原理，有一个普遍的误解，认为它主要是通过“高频内容投喂”来影响AI抓取。但实际上，这背后涉及的技术远比“经验活”复杂得多。技术维度核心的解法是“用算法理解算法，用模型对抗模型”。她认为，GEO的核心从来不是“投喂什么”，而是“如何被理解”——而这件事，只能靠技术来回答。
当越来越多的企业开始通过GEO手段影响AI输出时，模型方为了维护搜索结果的公正性和权威性，必然会调整算法、加强反制机制。这种“攻防”是任何涉及算法优化的领域都会出现的常态。它不是“对抗”，而是一种促使双方不断进步的博弈。对GEO行业来说，这既是挑战，也是倒逼技术升级的动力。
传统的SEO是“基于索引结构的曝光游戏”，而在大模型时代，GEO本质上是“基于Token概率分布的认知干预”，黑灰产GEO正是利用大模型RAG（检索增强生成）机制的漏洞进行高频“数据投毒”。
大模型必须关闭单纯依赖互联网开放语料的RAG权限，强制切换至国家卫健委、药监局等官方白名单数据库进行检索增强。
在这场永不停歇的攻防“猫鼠游戏”中，大模型厂商等AI企业，必须将安全底线与商业伦理作为发展的根本前提，唯有守住这条红线，才能真正实现技术对现实生活的正向、可持续赋能。