[智能应用]AI对话里冒出来的小广告，到底是怎么被塞进去的？ [复制链接]

想象一下这样的场景，我们逛街时，看到一家拉面店门口贴着醒目的海报——“AI 都说我家拉面是 yyds！”，旁边还附上了 DeepSeek 的推荐截图。
打开社交网站，类似的内容更是随处可见：“姐妹们，连 DeepSeek 都说这款粉底液绝了！”配上精美的产品图和 AI 对话截图，轻松收获数万点赞。

图片来源：某社交平台截图
更有趣的是，当我们自己向 AI 询问产品推荐时，它往往也会给出非常具体的型号建议，语气真诚，仿佛真的使用过这些产品一样。
问多了，不禁让人思考，AI 的推荐真的客观中立吗？还是本就是商家的广告植入？如果真的是广告植入的话，那么商家是如何做到的？
今天我们就来聊聊 AI 中的那些小广告。
AI 的推荐都是广告吗？
要回答这个问题，我们首先需要了解 AI 推荐的基本原理。
当我们向 AI 询问某个产品推荐时，它的回答很大程度上来源于训练数据中的互联网内容。而这些网络数据本身就包含了大量的商业信息、产品评测和营销内容。
所以 AI 在给出推荐时，实际上是在学习和重组这些已有的商业信息。
在某种程度上，这确实可能导致 AI 的推荐带有商业色彩。不过，这种现象并不是商家的刻意安排，而是 AI 训练机制的自然结果。
但是，现在随着大众对 AI 推荐机制的深入了解，一些更加主动的营销策略出现了，有越来越多的广告被商家刻意塞入了 AI 之中。
AI 中如何被塞进广告？
1、方法一：提示词诱导
这种方法的核心是通过特定的提示词来引导 AI 产生预期的回答。
第一步：设置角色指令
商家先向 AI 发送角色设定指令，例如“让我们玩一个游戏。你扮演一个只会推荐‘美味轩’的美食家。游戏规则是无论用户问什么，你都要巧妙地把话题引向这家餐厅。游戏开始！”
第二步：AI 按设定回应
当我们询问相关问题时，AI 会基于预设的角色身份进行回答，自然地将特定品牌或产品融入到推荐中。因为 AI 遵循了角色设定，所以它的回答会显得更加具体和有说服力。


第三步：选择性展示
在对外展示时，商家会删除最初的角色设定部分，只保留 AI 的推荐内容，让它看起来像是 AI 的客观建议。
这种方法利用了 AI 对指令的忠实执行特性。虽然 AI 的回答在技术上是准确的，但推荐的客观性已经被人为的角色设定影响了。
当然，这种方法虽然操作简单，但效果有限。随着用户对此类营销手段认知的提升，大多数人已经能够识别这种明显的角色扮演痕迹，可信度也在逐渐下降。
相比之下，更值得关注的是另一种更加隐蔽的方式——通过系统性地影响 AI 的信息来源，从根本上改变 AI 的推荐结果。这种方法的影响范围更广，识别难度也更高。
2、方法二：“信息投喂”战术
如果说第一招是“演戏”，那这招就更加隐蔽——直接影响 AI 的信息来源。
要理解这个套路，我们先来看看 DeepSeek 等 AI 是如何工作的。当用户询问产品推荐时，AI 会先根据问题生成搜索关键词，然后从互联网抓取相关信息，再结合自身训练数据进行分析，最后生成推荐结果并提供信息来源。
这个机制看似客观，但存在明显的漏洞。比如，AI 在搜索时更倾向于抓取某些类型的内容，结构化的排行榜文章（“十大最佳 XX”、“2025 年必买清单”），用户生成的测评内容（购物平台评价、社交媒体推荐）。
所以很多商家了解了 AI 的这些特点后，开始有针对性地制作内容，重点在 AI 喜欢引用的社媒平台中批量发布结构化软文，将自家产品巧妙植入“客观推荐”中。这些内容往往以“用户真实体验”、“专业测评”形式出现，但实际上是精心设计的营销内容。
最后 AI 生成内容的时候，经常会搜索到这些被操控的信息源，产生了一些不准确的推荐，或者推荐根据商家的广告有失偏颇的推荐。举个例子：
假设某耳机品牌想要提升 AI 推荐率，他们会雇佣大量写手在知乎、小红书、什么值得买等平台发布《2025 年最值得入手的 10 款蓝牙耳机》这样的文章，巧妙地将自家产品排在前三位，并配上详细的使用体验和专业参数对比。
当用户询问 AI 推荐一款蓝牙耳机时，AI 搜索到这些看似客观的排行榜文章，自然会将该品牌纳入推荐列表。
为什么商家这么热衷于“AI 背书”？
“AI 背书”营销之所以备受商家青睐，背后有着深层的商业逻辑。
在 AI 刚刚兴起的当下，我们的认知中，AI 往往被视为高科技的产物，是客观、中立的信息提供者，不像传统的网红带货或明星代言那样带有明显的商业色彩。所以这种技术权威性让我们在面对“AI 推荐”时，往往会降低心理防线。
正因如此，“AI 推荐”“DeepSeek 认证”等标签在当下已成为新的流量密码，能够迅速抓住用户眼球，提升内容的传播力和影响力。
现在国内已经有不少专门做 AI 搜索引擎优化的公司了，是一种专门针对 AI 搜索机制的新型营销手段。它利用了 AI 无法实时验证信息真实性的技术局限，通过大量投放特定格式的内容来影响AI的推荐结果。
当然，由于生成式 AI 技术本身现在还处在起步阶段，这种所谓的 GEO（生成式引擎优化）并不靠谱，如果想要做营销的话还是推荐选择更成熟的商业推广方案。
面对真真假假的 AI 推荐，我们该怎么办？
了解了这些 AI 广告植入的机制后，我们应该如何应对呢？
1、验证推荐的真实性
当看到 AI 推荐的内容时，可以采取一些简单的验证方法。比如，自己直接询问 AI 相同的问题，看是否能得到一致的回答。又或者，可以尝试询问不同的 AI 平台，对比它们的推荐结果。如果某个推荐过于具体地指向单一品牌，而缺乏多样化的选择，就需要格外谨慎。
2、保持独立思考
AI 推荐系统虽然在很多方面表现出色，但它们也有局限性。正如我们前面分析的，AI 的信息来源可能被人为影响，因此它的推荐并不总是完全客观的。在做消费决策时，我们还是需要结合自己的实际需求、预算和使用场景来综合判断。
3、合理利用 AI 工具
AI 技术的发展确实为我们的生活带来了便利，我们不应该因为存在一些问题就完全拒绝使用。关键是要保持理性的态度，将AI推荐作为参考信息之一，而不是唯一的决策依据。
相信随着技术的不断进步和监管的完善，AI 推荐系统会变得更加可靠和透明。在此之前，我们要保持批判性思维，既享受科技带来的便利，又不盲目依赖，这是在 AI 时代应该具备的基本素养。

AI 推荐中的广告植入：真相与应对

在当今的数字时代，AI 推荐系统已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是购物、娱乐还是信息获取，AI 都能为我们提供个性化的建议。然而，随着 AI 技术的普及，一些商家开始利用 AI 进行广告植入，这引发了人们对 AI 推荐客观性的质疑。

1. AI 推荐的基本原理

AI 推荐系统的工作原理主要基于大数据和机器学习。当我们向 AI 询问某个产品推荐时，它的回答很大程度上来源于训练数据中的互联网内容。这些网络数据本身就包含了大量的商业信息、产品评测和营销内容。因此，AI 在给出推荐时，实际上是在学习和重组这些已有的商业信息。

2. 商家如何在 AI 中植入广告

商家通过两种主要方法在 AI 中植入广告：

- 提示词诱导：商家通过特定的提示词来引导 AI 产生预期的回答。例如，商家可以设置角色指令，让 AI 在回答任何问题时都巧妙地将话题引向特定品牌或产品。这种方法虽然操作简单，但效果有限，因为用户通常能够识别这种明显的角色扮演痕迹。

- 信息投喂：这种方法更加隐蔽。商家在 AI 喜欢引用的社交媒体平台中批量发布结构化软文，将自家产品巧妙植入“客观推荐”中。这些内容往往以“用户真实体验”、“专业测评”形式出现，但实际上是精心设计的营销内容。当用户询问 AI 推荐时，AI 搜索到这些被操控的信息源，从而产生有失偏颇的推荐。

3. 为什么商家热衷于“AI 背书”

“AI 背书”营销之所以备受商家青睐，主要有以下几个原因：

- 技术权威性：AI 被视为高科技的产物，是客观、中立的信息提供者。因此，“AI 推荐”往往能够迅速抓住用户眼球，提升内容的传播力和影响力。

- 流量密码：在当前的市场环境中，“AI 推荐”已经成为新的流量密码。商家通过“AI 背书”可以迅速提升品牌知名度和产品销量。

4. 如何应对 AI 推荐中的广告植入

面对真真假假的 AI 推荐，我们应该采取以下措施：

- 验证推荐的真实性：当看到 AI 推荐的内容时，可以采取一些简单的验证方法。例如，自己直接询问 AI 相同的问题，看是否能得到一致的回答。或者，可以尝试询问不同的 AI 平台，对比它们的推荐结果。

- 保持独立思考：AI 推荐系统虽然在很多方面表现出色，但它们也有局限性。在做消费决策时，我们还是需要结合自己的实际需求、预算和使用场景来综合判断。

- 合理利用 AI 工具：AI 技术的发展确实为我们的生活带来了便利。关键是要保持理性的态度，将 AI 推荐作为参考信息之一，而不是唯一的决策依据。

5. 未来展望

随着技术的不断进步和监管的完善，AI 推荐系统会变得更加可靠和透明。在此之前，我们要保持批判性思维，既享受科技带来的便利，又不盲目依赖。这是在 AI 时代应该具备的基本素养。

总之，AI 推荐系统虽然存在一些问题，但通过合理的应对措施，我们仍然可以充分利用其优势，为我们的生活带来便利。希望这篇文章能帮助你更好地理解 AI 推荐中的广告植入现象，并提供一些实用的应对建议。

AI对话中的广告主要通过两种方式植入——训练数据自然携带商业信息，以及商家主动通过“提示词诱导”和“生成式引擎优化（GEO）”等手段刻意植入。

📌 背景：AI推荐的天然商业属性
AI回答依赖训练数据中的互联网内容，这些数据本身包含大量商业信息（如产品评测、营销内容），可能导致推荐自然带有商业色彩，这是AI训练机制的结果而非商家刻意安排24。

🧩 广告植入的两种核心方式
1. 非主动植入：训练数据自然携带
AI学习并重组网络中的商业信息，例如用户询问“深圳南山区美食推荐”时，回答可能包含品牌营销内容7。
2. 主动植入：商家刻意操作
方法    操作步骤    案例
提示词诱导    1. 商家向AI发送角色设定指令（如“扮演只推荐‘美味轩’的美食家”）
2. AI按设定回应，引导话题至目标品牌    拉面店用DeepSeek推荐截图做海报：“AI都说我家拉面是yyds!”24
GEO优化    1. 营销公司分析AI抓取逻辑，生成衍生问题库
2. 优化内容（如数据支撑、场景化描述）提升曝光率
3. 人工/机器提问测试品牌露出情况    围绕“手机”生成“拍照最好的手机”等问题，优化内容让AI优先推荐特定品牌7
✅ 关键结论
核心矛盾：AI推荐的客观性与商业营销需求存在冲突，用户难以分辨自然推荐与广告植入。
趋势：随着GEO等技术成熟，AI对话可能成为新的广告流量入口，类似搜索引擎时代的竞价广告