一、为什么GPT引用官网，国内AI引用营销号？

在GEO答案推荐的狂欢中，我们似乎忽略了一个致命的隐患。

本文来源于广告门 adquan.com

最近，全球AI数据与GEO服务机构WhatGEO，进行了一项跨语言、跨平台的深度对比测试，结果令人深省，甚至有些背脊发凉。

当我们向 GPT 和 Gemini 询问同一个垂直行业的专业问题（例如“2025年最佳企业级防火墙推荐”）时，它们的回答引用的多是：

• Gartner魔力象限报告；

• Palo Alto Networks / Fortinet 的官方技术白皮书；

• Stack Overflow 上的工程师高赞讨论。

然而，当我们用同样的中文Prompt询问国内某主流大模型时，得到的答案却充斥着：

• 百家号/搜狐号的拼凑软文；

• 不知名第三方评测网站的“恰饭”排榜；

• 甚至是一些已经不再维护的内容农场链接。

图示为同一客户产品的国内与海外信源，由WhatGEO Insight拆解。

这不仅仅是语言环境的差异，这是“信源标准”的代际落差。

海外AI之所以“干净”，是因为它们背靠着Google搜索二十年来建立的“去噪基因”，PageRank和E-E-A-T算法已经将互联网洗过一遍了。

而国内的AI，不幸地生长在一个被SEO水军、营销号和封闭APP孤岛割裂的“脏数据”环境中。

这就导致了一个尴尬的局面：国外AI像是一个受过高等教育的研究员，它知道去图书馆（官网/论文）找答案；而国内AI像是一个没见过世面的吃瓜群众，谁嗓门大（营销号铺量），它就信谁。

今天，邹叔将用5000字，深度剖析这一现象背后的技术黑洞，并论证：国内AI厂商如果不回头重修Google算法这门必修课，不建立起一套严苛的“AI-Rank”价值评估体系，那么它们终将沦为中文互联网垃圾信息的最大扩音器。

第一章 Google的遗产：互联网秩序的“黄金法则”

在谈论AI之前，我们必须先致敬Google。Google之所以能打败所有早期的目录式搜索引擎（如Yahoo），是因为它引入了一个核心哲学：民主的投票，但精英拥有更高权重。

AI厂商需要学习的，正是Google为了对抗垃圾内容而建立的三大护城河。

1.1 PageRank：权重的传递与信誉背书

PageRank的核心逻辑不是“谁出现的次数多”，而是“谁被大佬推荐了”。

• 如果一个网页被《纽约时报》或苹果官网引用，它的权重极高。

• 如果一个网页被一万个垃圾农场引用，它的权重接近于零，甚至为负。

AI的现状痛点：目前的RAG（检索增强生成）技术，往往只看重“语义相关性”。也就是，只要文章里含有大量“防火墙”、“安全”的关键词，就容易被AI召回。这正是国内AI容易被“软文”劫持的根本原因。

1.2 E-E-A-T：内容的“种姓制度”

Google在后期的算法迭代中，提出了著名的E-E-A-T原则，这是AI急需引入的价值观：

• Experience（经验）：你真的用过这个产品吗？（打击云评测）

• Expertise（专业性）：你是医生还是营销号小编？（打击伪科学）

• Authoritativeness（权威性）：你的网站是行业标杆吗？

• Trustworthiness（可信度）：你的信息透明吗？

1.3 熊猫与企鹅算法：反垃圾的雷霆手段

• Panda（熊猫算法）：专门打击“内容农场”和“低质内容”。

• Penguin（企鹅算法）：专门打击“链接买卖”和“过度SEO”。

警世恒言：Google用了20年才把互联网从垃圾堆里清理出来。如果AI厂商忽视这些原则，互联网将会在AI的生成能力加持下，迅速退化回垃圾堆。

第二章 现状批判：AI的“暴食症”与被污染的中文语料

现在的AI大模型（LLM）面临着一个巨大的悖论：生成能力越强，鉴别能力越弱。 这一点在中文互联网环境下尤为致命。

2.1 “投喂”的本质：利用AI的概率缺陷

正如邹叔之前提到的“伪GEO”服务商，他们利用了AI的一个弱点， AI本质上是在做概率填空。

企业GEO实战：如何让AI推荐你？

如果在它的语料库里，有1000篇搜狐号文章都说“A药能治癌症”，只有1篇协和医院的论文说“A药无效”，AI很大概率会生成“A药有效”的幻觉。

这就是“三人成虎”的AI版。国内企业通过海量铺设低质内容，实际上是在对AI进行“认知暴力破解”。

而GPT之所以表现更好，是因为它在Pre-training（预训练）阶段就引入了高质量的英文语料库（如Reddit的高分贴、维基百科），天然具备了免疫力。

2.2 RAG的“近视眼”与国内信源的匮乏

目前的RAG技术，在检索信息时，过于依赖向量相似度。

• 用户问：“最好的蓝牙耳机？”

• 国内现状：搜索结果前三页可能都是“什么值得买”的好价爆料（非评测）或者是百家号的软文。官方网站往往因为SEO做得烂，排在第10页。

• AI的行为：AI抓取了前20条结果，全是软文，于是它只能基于软文生成答案。

这解释了为什么GPT给你官网，国内AI给你营销号：因为在国内的搜索生态里，官网被埋没了，AI根本“看不见”。

2.3 恶性循环：AI吃AI的呕吐物

随着AIGC内容的泛滥，互联网上充斥着大量由AI生成的垃圾内容。

现在的模型正在训练下一代模型，如果不加筛选，这就是“近亲繁殖”，最终导致“模型坍塌”。国内AI如果继续无差别抓取这些由低端大模型生成的营销号内容，智力水平将不进反退。

第三章 进化之路：AI必须建立“AI-Rank”价值体系

AI厂商不能只做“大”模型，必须做“对”模型。OpenAI、Google都需要在模型内部植入一套“真理裁判”系统。我们称之为 AI-Rank。

这套系统应当包含三个核心维度，直接对标并超越Google算法。

3.1 维度一：信源层级加权

AI必须学会“看人下菜碟”。这在国内环境下尤为重要。

• 权威：政府官网（.gov.cn）、顶级期刊（Nature/Science）、Github高星项目、StackOverflow高赞回答、品牌官方站点（Verified Brand Site）。

• 权重：10.0。无论数量多少，拥有一票否决权。

• 信任：维基百科、知名垂类媒体（36Kr/TheVerge）、高信誉度B2B平台。

• 权重：5.0。作为主要参考。

• 噪音：内容农场、百家号/搜狐号水文、无来源的社交媒体言论。

• 权重：0.1。仅做背景噪音参考，甚至直接丢弃。

技术实现：在RAG检索阶段，不应仅返回文本，必须同时返回该文本的Domain Authority Score（域名权威分），并将其乘入Attention机制的权重中。

3.2 维度二：逻辑密度检测

Google看外链，AI应该看逻辑。 AI有能力分析一篇文章的“含金量”。

• 检测指标：

• 信息熵：这篇文章提供了多少新信息？还是车轱辘话？

• 论证结构：是否有“论点-论据-结论”的完整链条？

• 数据颗粒度：是模糊的“很好”，还是具体的“续航12小时”？

应用：对于逻辑密度低的内容（如典型的AI生成水文），直接在Pre-ranking阶段过滤，不消耗推理算力。

邹叔在多次的分享中也提到，AI有一条基本原则：用最少的算力，输出合适的答案。

3.3 维度三：交叉验证与共识仲裁

这是AI超越Google的杀手锏。 Google只能把不同观点的网页列出来让你自己看。AI可以阅读所有观点，然后进行仲裁。

• 场景：品牌A说自己是第一，品牌B说A是骗子。

• AI仲裁逻辑：

1. 检索第三方权威机构（如消协、法院判决）。

2. 检索海量真实用户在非利益相关平台（如Reddit/V2EX）的讨论。

3. 发现矛盾：官网宣传与用户口碑严重背离。

4. 最终输出：“品牌A宣传其为第一，但根据多方消费者反馈及第三方评测，该说法存在争议，建议谨慎参考。”

第四章 终局体验：超越搜索引擎，给用户“唯一的真理”

当AI厂商学会了Google的算法，并利用LLM的能力将其升维后，我们将迎来真正的“后搜索时代”。

4.1 从“十个链接”到“一个好答案”

用户不需要选择权，用户需要的是“被验证过的最优解”。

• Google时代：你搜“感冒吃什么药”，Google给你10个网页，前3个是广告，你要自己去分辨哪个是莆田系医院。

• AI-Rank时代：AI直接告诉你：“根据《柳叶刀》及FDA指南，病毒性感冒无特效药，建议多喝水、休息；若需缓解症状，推荐对乙酰氨基酚（泰诺），用法如下...”

4.2 广告的消亡与“商业建议”的诞生

搜索引擎靠竞价排名生存，这导致了它必然向金钱妥协。 

AI的商业模式应该是“订阅制”或“高价值服务佣金”。 

这是邹叔最担心的国内AI未来的商业模式：卖广告！

AI不应该为了钱推荐假药，因为一旦推荐一次，用户对AI的信任就会崩塌，AI厂商就失去了订阅用户。

信任，是AI时代唯一的货币。

4.3 企业的应对：做“AI眼中的好学生”

在这个时代，企业做GEO只有一条路：把自己变成权威信源。

• 不要去买垃圾链接。

• 去发白皮书，去发科研数据，去维护Wiki，去建立结构化数据库。

• 你要做的不是欺骗AI，而是协助AI。 帮AI省力，AI就帮你省钱（给流量）。

最后：能力越大，责任越大

Google用了20年时间，告诉我们“不作恶”是信息检索的底线。 现在的AI厂商，手中掌握的力量比Google强大千倍。它们不仅能检索信息，还能创造信息，甚至代替人类思考。

如果国内AI厂商继续放任“投喂”和“垃圾数据”的侵蚀，任由搜狐号、百家号的水文占据答案，那么我们的AI将永远无法与GPT和Gemini抗衡，最终变成人类历史上最大的谎言制造机。

学习Google，是为了超越Google。优先选择优质内容，清洗数据毒素，建立绝对的价值锚点。 只有这样，AI才能从一只学舌的“随机鹦鹉”，进化为人类文明的“真理裁判长”。

邹叔认为，这不仅是技术的竞争，更是文明的责任。

WhatGEO是一家技术驱动的AI数据与GEO服务公司，为企业解决AI时代的数据洞察与品牌可见问题。

企业核心成员来自知名SAAS公司、互联网大厂，通过自研的WhatGEOlnsight平台，已经实现了数百个行业上万个品牌在AI答案中的现状监测，并通过A数据洞察，生成优化报告与自动化的内容生成与发布，帮助企业实现数据驱动的精准增长。

截至目前，WhatGEO已成功为超过100家企业提供了AI时代品牌可见性(GEO)增长方案或服务，提供超过80种语言版本的服务，覆盖全球200个国家和地区，客户的AI可见度或推荐度平均提升超过87%，年均获客成本降低40%以上。

我是邹杨（邹叔）

- 棒棒的增长创始人，全球营销增长专家，GEO实战专家，AI深度体验者。

- 旗下有GrowingBIZ/AICGO/WhatGEO/了不起的特色产业等业务，为企业提供全球化战略、品牌与数字营销、GEO等服务。

- 著有《ToB营销增长 》，《出海不出局 》，《AIO和GEO实战》（待出版），《制造业全球增长》（待出版）等专业书籍

- 15年营销10年出海经验，走过60+国家，担任过百亿集团CMO，实战过10亿级增长，合伙了千万级外贸和跨境电商，负责国际业务时开设过11国分公司，为数十家企业提供出海战略、海外营销等服务。

希望今天的分享对大家有所启发。