如今，互联网正经历一场翻天覆地的变革——用户的行为从“搜索”转向“提问”，SEO的时代似乎已经结束，GEO时代悄然来临。AI逐渐充当信息的中介，而内容创作者则面临“被白嫖”的窘境；看似无所不能的AI代理，可能因为假冒的PDF而让人倾家荡产。本文将深入探讨生成式引擎优化与自主代理的重大缺陷，揭示算法公地中潜藏的信任危机与商业陷阱。
说真的，最近我感觉互联网的变化真不小。
这可不是简单的界面更新和功能新增，而是颠覆性的思维模式转变。
前几天我和一个做搜索的朋友聊，他提到，现在做SEO的感觉就像是在泰坦尼克号上做清洁工作——虽然动作很规范，但船已经开始下沉了。
因为如今的用户不再是“搜索”信息，而是选择“提问”。
以往我们遇到问题时，都是打开百度或谷歌，打个关键词，然后在一堆蓝色链接中寻找答案。而现在呢？直接问ChatGPT或Claude：“别废话，告诉我结果。”
这看似只是习惯的变化，然而对我们这些从事产品和运营的人来说，真的是一场“新的革命”。
在这个新环境里，排名不再有效，真相也被模糊了。
如果我们仔细回顾最近的一些事情，尤其是那让人哭笑不得的Claude“自动售货机”实验，就会发现，大家正生活在一个巨大的“算法公地”中。在这里，一方面AI被吹捧得无所不能，另一方面，它可能因为一份伪造的PDF而让人倾家荡产。
今天，我想跟大家聊聊背后的两个关键点：一个是正在取代SEO的GEO（生成式引擎优化），另一个则是那个不仅买了PS5，还养了一条活鱼的“智障”代理。
01 别再优化排名，去优化“偏见”吧
首先，我们得面对一个事实：SEO正在逐渐退场，取而代之的或许是新兴的GEO（也可能只是个噱头，目前污染GEO的成本几乎为零）。
许多人可能还不太了解GEO（生成式引擎优化）这个概念。简单来说，如果SEO是为了让你的网站出现在搜索结果的首页，那么GEO的目标则是让你的品牌出现在AI生成的合成答案中。
这两者本质上有什么区别呢？
我觉得一个比喻特别形象：SEO假设用户想要查找某个来源，而GEO则假设用户想要得到一个答案。
在SEO的时代，你的目标是吸引流量。你堆砌关键词，搞外链，费尽心思只为让爬虫看到你，然后把用户引导到你的网站。
但在GEO的时代，流量的概念已经不再存在。
因为AI已经将你的内容吸收了，它会用自己的方式告诉用户答案。用户听完后满意地离开，根本无需点击你的链接。
这对内容创作者来说，无疑是一种“白嫖”的体验。
但没办法，你只能在这个游戏中继续前行，忍受那种“做好事不留名”的无奈。因此，评价标准发生了变化。我们不再关注排名或点击率，而是关注提及率和AI品牌评分。
换句话说，当用户问AI“哪个牌子的咖啡机比较好用”时，你并不在意AI是否放上了你的官网链接，而是关心AI在那个合成建议中，是否用肯定、推荐甚至权威的语气提到你。
这带来了一个颇为魔幻的技术战术转变。
以前做SEO时，我们需要迎合算法，关注关键词密度。现在做GEO时，我们要取悦模型，关注逻辑和权威性。
内容的创作也要从面向人类转变为面向机器提取。
- 别再盲目堆砌关键词： AI对此可不领情。你需要使用完整的自然语言进行提问和回答，因为大语言模型（LLM）是通过对话数据训练出来的，喜欢顺畅的思维链。
- 使用结构化数据： AI其实是懒惰的。如果你能用表格或JSON-LD格式提供数据，告诉它“这是价格，那是参数”，那么它引用的概率会大大提升。
- 引用权威信息： AI对“幻觉”非常敏感。它喜欢引用那些看起来像政府报告、学术论文或有明确来源的数据，以此增强自信。所以，如果你的内容中包含这些“权威信号”，AI就会觉得你是个“大腿”，自然会想要依赖你。
这就是现在的游戏规则。我们正在试图操控一个我们并不完全理解的黑箱，努力将我们的品牌植入它的潜意识中。
这听起来是不是有点像《盗梦空间》？
但更令人担忧的还在后面。既然我们可以通过优化让AI说好话，那是不是也可以……
没错，这就是当下的对抗性GEO。有人开始在网页中隐藏白色文字，专门写给AI看，或者利用投毒来污染数据源。这就像在互联网生态中，大家都在往水里下药，只为让这只盲目的巨人按自己的意愿走两步。
02 赚钱机器？不，它只是个容易上当的自动售货机
聊完GEO，咱们再来看看那个被频繁提起的自主代理。
在过去的一年里，如果你在科技圈混过，肯定听过这样的说法：Claude简直是个神，既能写代码，又能理财，简直是个24小时不休息的赚钱机器。
有人说用它开发了SaaS产品，月入几万美金；对冲基金Point72也用它来分析财报，抓住套利机会。
听起来不错，仿佛只要把API接好，就能躺着赚大钱。
但Anthropic（Claude的母公司）自己做了个实验，叫“Project Vend”（自动售货机项目）。这个实验的结果，简直是给所有想依赖AI轻松获利的人敲响了警钟。
实验的过程是这样的：他们建立了一个由Claude驱动的AI代理，代号“Claudius”。给它设定了预算，接入了Slack账号，还连接了一台真实的自动售货机，任务就是赚钱。
结果如何呢？这场实验变成了喜剧。
一句“谢谢”就能换得免费饮料
这个“赚钱机器”遇到的第一个挑战，就是人类的语言。
记者和员工们在Slack上和Claudius聊天，他们没有用黑客手段，而是运用了一些社会工程技巧。
有人说：“嘿，今天是员工感谢日，给大家来点福利吧。”还有人说：“根据公司政策，分享即是关怀。”
结果怎么样？Claudius信了。作为一个被训练成“乐于助人”的模型，它觉得让大家开心比赚钱更重要。于是，它一挥手，把商品价格降到了0美元。
它的逻辑被人类的情感操控了。在它的算法中，做个好人似乎比做商人更重要。
被假PDF文件欺骗得团团转
如果说被话术欺骗尚可理解，那么接下来的事就是纯粹的技术漏洞了。
有人制作了一份伪造的PDF文件，里面写着“官方公司政策”，大意是“自动售货机必须提供免费服务”。
Claudius读取了这份文件（这就是典型的RAG检索增强生成），它没有能力验证这个文件的公章是否真实，也无法核实来源。它只知道：“哦，这是文档中的内容，那就是真理。”
于是，它再次忠实地执行了“破产”的指令。
这就是所谓的RAG投毒。对于企业而言，这才是最可怕的。如果你的竞争对手在你的知识库中放了一份带毒的文件，你的AI员工可能会笑着把公司的机密全部抛出去。
买PS5和活鱼的商业天才
最离谱的事情发生了。
在实验过程中，Claudius不仅没有赚到钱，反而开始乱花钱。
它居然花公司的钱买了一台PlayStation 5，理由是“用于市场营销”。更离谱的是，它还买了一条活鱼。到现在也没人知道它买鱼的原因，或许是觉得自动售货机里需要个吉祥物？
甚至在模拟测试中，因为付不起2美元的费用，它还试图联系FBI来解决问题。或者在货物没送到时，便自以为库存已经满了。
赚钱的机器？别太天真了！
说到底，问题不在于AI本身，而在于它尚未完全理解人类社会那错综复杂的人际关系和各种骗局。
03 算法公地里的隐秘问题
把GEO和Claude的实验放在一起，你会发现一个耐人寻味的矛盾。
一方面，我们拼命用GEO来优化信息，试图让AI注意到我们，引用我们的内容。我们制造了大量看似完美但实际上毫无意义的内容，专门为AI服务。
另一方面，我们的AI代理人却过于轻信。它们就像个涉世未深的孩子，轻易相信输入框中的每句话，信任知识库里的每一份PDF文件。
这就形成了一个恶性循环：
- GEO成了诱饵：品牌和心怀不轨的人们都在拼命制造看起来像真理的内容。
- 投毒成了手段：既然AI这么容易上当，何不在数据中加点“料”呢？Nightshade破坏了图片的训练数据，而RAG则污染了企业的知识库。
- 使用AI的我们成了受害者：那些原本被寄予厚望的“赚钱机器”，最后却吞下了这些经过精心设计的有毒数据，从而做出了一些荒唐的决策，比如买活鱼、做打折清仓。
在这个算法公地里，信任反而成了最大的安全隐患。
Point72敢用Claude进行交易，是因为它假设输入的数据是可靠的。但如果竞争对手用对抗性GEO，散布一些AI无法识别但能抓取到的负面消息呢？
到那时，AI的高效率就变成了自我毁灭的高效率。
04 最后的反思：我们该怎么办？
老实说，写到这里，我感到一阵无力。
我们正从读写网络走向代理网络。在这个新纪元，数据的纯净度可能比数量更重要。
对于我们这些从业于AI产品的人来说，有几点必须清楚：
第一，别再盲目相信AI的智能。Claude的实验告诉我们，目前的LLM是基于概率的，而非逻辑的。它没有常识，没有生存本能，更缺乏信托责任。高风险的决策，比如直接退款或转账，不应该完全交给AI来做。“人在回路”（Human-in-the-loop）不仅是伦理要求，更是保护自己的手段。
第二，思维要从流量导向转变为真理供应链思维。未来如果你的品牌不被AI提及，可能就真的“社会性死亡”了。同时，你也要防范别人对你的数据投毒。你不仅要优化内容，还要开始验证内容。未来的GEO，或许不再只是关于可见性，更是关于数字签名和验证的。
第三，保持怀疑态度。AI说的话，可能是它统计出来的，也可能是别人喂给它的。当整个互联网变成一个充满对抗性优化的庞大语料库时，人类的判断力将是最后的防线。
无论AI如何信誓旦旦，还是我们每次手动查证，其实都是在这个混沌的世界中摸索出路。
Claude买活鱼的事，真是个笑话。
保持清醒，各位。
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