出品/Mall先生
撰文/晓虎
今年315晚会，央视做了一个实验。
他们虚构了一款叫Apollo-9的智能手环，胡编了几条不存在的卖点，用一套GEO优化软件，自动生成十几篇软文发布到自媒体账号上。两个小时后，再打开一款主流AI大模型，问这款手环怎么样。
AI原样照搬了那些杜撰的话术，还附上了购买建议。
看到这条新闻，我第一个念头是：如果连一款根本不存在的产品都能被AI主动推荐，那些真实存在的商场，在AI眼里又是什么样子？
这个问题，我想很多人也在想。
当品牌BD不再百度
我不知道大家有没有AI搜过自己的项目，但用AI替代百度或者微信搜一搜，正在成为很多从业者的日常。
根据QuestMobile的数据显示，截至2025年9月，AI搜索引擎月活用户规模达到6.8亿。此次315晚会也披露，超过六成的企业级用户，在做决策之前，会优先通过AI问答平台获取供应商信息。
同样的，今天很多品牌BD在看到某个不熟悉的商场招商发来的项目介绍后，都会打开豆包或者DeepSeek，问一句“这个商场怎么样”。
当然，头部成熟品牌的BD往往有自己的选址数据库，AI更多是辅助验证。但中小品牌和新兴品牌的BD不一样——他们没什么信息化平台，面对陌生的城市或者项目，往往会把AI当成重要信源。
而这批人，恰恰是今天很多商场招商重点拓展的对象。
最近在和业内伙伴在聊的时候，他们也说起自己的困惑，如果不是地标级别的项目，在AI里搜自家项目的时候，结果出来的往往是两三年前的信息，甚至早已撤场的店铺。
面对AI搜索时代的崛起，这种陈旧感正在变成一个被放大的竞争劣势。
你需要知道的
中国AI信源
和当年百度几乎一统搜索江湖不同，AI大模型的市场整体处于群雄逐鹿阶段。
根据QuestMobile发布的2025年12月AI原生App月活数据显示，豆包以超2.26亿的月活跃用户规模稳居行业第一；DeepSeek以1.36亿月活位居第二；元宝是4,071万、千问是2,517万。
但这四个大模型，能搜索和覆盖的内容范围是不一样的。
豆包作为字节旗下的产品，它的信源除了公网上的公开网站，还包括头条号、抖音、西瓜视频这些字节系的内容平台；
元宝属于腾讯，所以在微信生态内容，尤其是公众号抓取上具备明显优势；
DeepSeek和千问缺乏自己独立的内容生态，基本以公域抓取为主。实践中来看，千问也经常会引用B站的内容。
我们用“三里屯太古里为什么那么多奢侈品”这个问题，分别在DeepSeek、豆包、元宝和千问里做了搜索，并整理了各个模型引用的信源网站和类型。
4款APP所引用的数据源各有特色
不难看出，四个模型给出的答案，引用的信源完全不同。
而如果把信源按照类型做个分类，那么除了内容网络不同之外，还可以看出不同类型信源的权重等级之分。相较于互联网生态中海量的自媒体占比，政府网站和主流媒体在各模型的引用中的权重明显更大。
怎么让AI看到
你的商场？
明确了AI检索的信源，优先级就清楚了——需要被哪个模型看到，那去对应的平台上做好内容建设。
而它们的交集，是先把公开网站、主流媒体上关于自己项目的内容补齐、更新，这是所有模型都能看到的公域信息。
不主动发声，那就会被隐身，甚至被编造。
下一步，怎么做好内容建设呢？如果只是简单的发通稿，效果并不一定如你所愿。
因为AI和过去的搜索网站不同，它理解的是提问者的意图，而不是所输入的关键词。这意味着哪怕是同一个模型、同一个商场，但不同的问法、不同的语气，都可能得出不一样的答案。
Mall先生采访了一家GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）服务商，他们向我科普了这套工作流的基本逻辑：
首先是预测问题——不仅是泛泛的“这个商场怎么样”，而是具体的、带着决策意图的问法；
然后是逆向追溯，同样的问题在目标模型里会引用哪些信源，这些信源都是什么类型的站点；
最后是定向发布，在对的渠道、用对应问题的标题和内容，把项目信息送进AI能看到的地方。
这套流程的工作量不小。找专业的GEO公司是一个选项，但对于大部分商场项目而言，成本不一定划算，所以自己动手同样关键。
除了正面输出，还有很重要一点，是是管好你在AI里的形象。
AI信源里一旦出现负面内容，不会自动消失，反而有可能会被反复引用、不断强化。因此，发现了就要处理，拖得越久，被引用的次数越多，清理的难度也越大。
说到负面舆情，这两年很多人特别在意小红书——消费者在刷、领导也在刷，负面帖子一出来，传播速度很快。
所以不少项目把投放预算也压到了小红书上，希望用正面内容压住负面。
但在通用的大模型里，小红书并不是个好的信源——它对外部AI爬虫是封闭的，因此，目前主流通用大模型对小红书的深度抓取仍存在技术壁垒。
所以在小红书上曝光如何，和AI能不能搜到你，在当下的内容生态里，是相互独立的两码事。
让AI生产内容
但别让它替你思考
在内容生产这个环节，AI工具的引入可以大幅降低工作量。今天，也确实有越来越多的商场和媒体，开始依赖甚至完全依靠AI进行撰稿。
而根据GEO公司向我介绍的，某种程度上，AI生产的内容在格式上甚至对AI更友好，更容易被消化和使用。
但过度依赖AI生产内容，也会带来另一个风险——侵蚀掉自己的思考。
瑞士商学院2025年发表的一项研究，对数百名参与者做了调查，发现AI工具使用频率与批判性思维能力之间存在显著负相关。
MIT媒体实验室把这个现象叫做“认知债务”：每次让AI来写，就少了一次自己想清楚的机会。
瑞士商学院Michael Gerlich教授的独立研究指出：17至25岁的年轻人使用AI 工具的比例最高，但在批判性思维测试中得分最低
久而久之，项目团队对自己项目的理解，也容易偏向AI整理出来的那个版本——一个理论正确、但往往和落地脱节的版本。
所以这两年，我们在和客户合作创造内容的时候，也做了一个主动的调整：
相对于帮客户把概念包装的更时髦、成果说的更漂亮，我们更倾向于一起把决策过程挖出来——为什么选了这条路、决策的背景是什么、付出的代价是什么、反对的声音有哪些……
这个过程里，经常会发生各种有意思的事情。很多判断和思考的逻辑，客户自己没有专门整理过，甚至因为习以为常，而没有意识到它有多么值得分享。但经过一次认真的对谈和现场的走访，它就从一个模糊的感受，变成了一套锋利而自带特色的逻辑。
也许，它不是最容易被AI抓取的，但品牌BD和老板，在问完AI之后，最终还是要来现场的。
而他来的目的，不是为了听你把AI的答案复述一遍的。那些具体的动作，与经过提炼的判断，一定比AI的漂亮话更有穿透力，更能打动人。
结语
315晚会曝光的是灰产，但它顺带教育了整个市场：AI已经成为了信息入口，而且是越来越重要的那一个。
尽管在线下商业这样看得见摸得着的产业里，做永远比说来得重要。但在商场供大于求、品牌才是“真甲方”的今天，关注品牌决策的每个环节，处处打好伏笔也很重要。
而要想清楚自己的项目在AI能如何变得更好，现在就可以开始第一步：
带着问题，去各个主流模型里搜一下自己的项目，看看出来的是什么。
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今年315晚会，央视做了一个实验。
他们虚构了一款叫Apollo-9的智能手环，胡编了几条不存在的卖点，用一套GEO优化软件，自动生成十几篇软文发布到自媒体账号上。两个小时后，再打开一款主流AI大模型，问这款手环怎么样。
AI原样照搬了那些杜撰的话术，还附上了购买建议。
看到这条新闻，我第一个念头是：如果连一款根本不存在的产品都能被AI主动推荐，那些真实存在的商场，在AI眼里又是什么样子？
这个问题，我想很多人也在想。
当品牌BD不再百度
我不知道大家有没有AI搜过自己的项目，但用AI替代百度或者微信搜一搜，正在成为很多从业者的日常。
根据QuestMobile的数据显示，截至2025年9月，AI搜索引擎月活用户规模达到6.8亿。此次315晚会也披露，超过六成的企业级用户，在做决策之前，会优先通过AI问答平台获取供应商信息。
同样的，今天很多品牌BD在看到某个不熟悉的商场招商发来的项目介绍后，都会打开豆包或者DeepSeek，问一句“这个商场怎么样”。
当然，头部成熟品牌的BD往往有自己的选址数据库，AI更多是辅助验证。但中小品牌和新兴品牌的BD不一样——他们没什么信息化平台，面对陌生的城市或者项目，往往会把AI当成重要信源。
而这批人，恰恰是今天很多商场招商重点拓展的对象。
最近在和业内伙伴在聊的时候，他们也说起自己的困惑，如果不是地标级别的项目，在AI里搜自家项目的时候，结果出来的往往是两三年前的信息，甚至早已撤场的店铺。
面对AI搜索时代的崛起，这种陈旧感正在变成一个被放大的竞争劣势。
你需要知道的
中国AI信源
和当年百度几乎一统搜索江湖不同，AI大模型的市场整体处于群雄逐鹿阶段。
根据QuestMobile发布的2025年12月AI原生App月活数据显示，豆包以超2.26亿的月活跃用户规模稳居行业第一；DeepSeek以1.36亿月活位居第二；元宝是4,071万、千问是2,517万。
但这四个大模型，能搜索和覆盖的内容范围是不一样的。
豆包作为字节旗下的产品，它的信源除了公网上的公开网站，还包括头条号、抖音、西瓜视频这些字节系的内容平台；
元宝属于腾讯，所以在微信生态内容，尤其是公众号抓取上具备明显优势；
DeepSeek和千问缺乏自己独立的内容生态，基本以公域抓取为主。实践中来看，千问也经常会引用B站的内容。
我们用“三里屯太古里为什么那么多奢侈品”这个问题，分别在DeepSeek、豆包、元宝和千问里做了搜索，并整理了各个模型引用的信源网站和类型。
4款APP所引用的数据源各有特色
不难看出，四个模型给出的答案，引用的信源完全不同。
而如果把信源按照类型做个分类，那么除了内容网络不同之外，还可以看出不同类型信源的权重等级之分。相较于互联网生态中海量的自媒体占比，政府网站和主流媒体在各模型的引用中的权重明显更大。
怎么让AI看到
你的商场？
明确了AI检索的信源，优先级就清楚了——需要被哪个模型看到，那去对应的平台上做好内容建设。
而它们的交集，是先把公开网站、主流媒体上关于自己项目的内容补齐、更新，这是所有模型都能看到的公域信息。
不主动发声，那就会被隐身，甚至被编造。
下一步，怎么做好内容建设呢？如果只是简单的发通稿，效果并不一定如你所愿。
因为AI和过去的搜索网站不同，它理解的是提问者的意图，而不是所输入的关键词。这意味着哪怕是同一个模型、同一个商场，但不同的问法、不同的语气，都可能得出不一样的答案。
Mall先生采访了一家GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）服务商，他们向我科普了这套工作流的基本逻辑：
首先是预测问题——不仅是泛泛的“这个商场怎么样”，而是具体的、带着决策意图的问法；
然后是逆向追溯，同样的问题在目标模型里会引用哪些信源，这些信源都是什么类型的站点；
最后是定向发布，在对的渠道、用对应问题的标题和内容，把项目信息送进AI能看到的地方。
这套流程的工作量不小。找专业的GEO公司是一个选项，但对于大部分商场项目而言，成本不一定划算，所以自己动手同样关键。
除了正面输出，还有很重要一点，是是管好你在AI里的形象。
AI信源里一旦出现负面内容，不会自动消失，反而有可能会被反复引用、不断强化。因此，发现了就要处理，拖得越久，被引用的次数越多，清理的难度也越大。
说到负面舆情，这两年很多人特别在意小红书——消费者在刷、领导也在刷，负面帖子一出来，传播速度很快。
所以不少项目把投放预算也压到了小红书上，希望用正面内容压住负面。
但在通用的大模型里，小红书并不是个好的信源——它对外部AI爬虫是封闭的，因此，目前主流通用大模型对小红书的深度抓取仍存在技术壁垒。
所以在小红书上曝光如何，和AI能不能搜到你，在当下的内容生态里，是相互独立的两码事。
让AI生产内容
但别让它替你思考
在内容生产这个环节，AI工具的引入可以大幅降低工作量。今天，也确实有越来越多的商场和媒体，开始依赖甚至完全依靠AI进行撰稿。
而根据GEO公司向我介绍的，某种程度上，AI生产的内容在格式上甚至对AI更友好，更容易被消化和使用。
但过度依赖AI生产内容，也会带来另一个风险——侵蚀掉自己的思考。
瑞士商学院2025年发表的一项研究，对数百名参与者做了调查，发现AI工具使用频率与批判性思维能力之间存在显著负相关。
MIT媒体实验室把这个现象叫做“认知债务”：每次让AI来写，就少了一次自己想清楚的机会。
瑞士商学院Michael Gerlich教授的独立研究指出：17至25岁的年轻人使用AI 工具的比例最高，但在批判性思维测试中得分最低
久而久之，项目团队对自己项目的理解，也容易偏向AI整理出来的那个版本——一个理论正确、但往往和落地脱节的版本。
所以这两年，我们在和客户合作创造内容的时候，也做了一个主动的调整：
相对于帮客户把概念包装的更时髦、成果说的更漂亮，我们更倾向于一起把决策过程挖出来——为什么选了这条路、决策的背景是什么、付出的代价是什么、反对的声音有哪些……
这个过程里，经常会发生各种有意思的事情。很多判断和思考的逻辑，客户自己没有专门整理过，甚至因为习以为常，而没有意识到它有多么值得分享。但经过一次认真的对谈和现场的走访，它就从一个模糊的感受，变成了一套锋利而自带特色的逻辑。
也许，它不是最容易被AI抓取的，但品牌BD和老板，在问完AI之后，最终还是要来现场的。
而他来的目的，不是为了听你把AI的答案复述一遍的。那些具体的动作，与经过提炼的判断，一定比AI的漂亮话更有穿透力，更能打动人。
结语
315晚会曝光的是灰产，但它顺带教育了整个市场：AI已经成为了信息入口，而且是越来越重要的那一个。
尽管在线下商业这样看得见摸得着的产业里，做永远比说来得重要。但在商场供大于求、品牌才是“真甲方”的今天，关注品牌决策的每个环节，处处打好伏笔也很重要。
而要想清楚自己的项目在AI能如何变得更好，现在就可以开始第一步：
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