本报记者 于 芳 □ 梁 婷

近日，浙江消费者魏女士向本报反映，她在选购电器类产品时，向某AI平台提问，一连输入几个品牌让其比较，结果AI平台翻来覆去只推荐其中某一个品牌，其他品牌几乎都“隐形”了。

记者在某社交平台搜索发现，河南网民S女士也有相似的困惑。她让AI平台推荐“保健品品牌”，有意向购买的三个品牌，在AI推荐列表里分别排在第二、三、四位。排在第一的，是一个不知名的品牌产品。“以前纠结买哪个，现在还得纠结信不信AI平台推荐。”魏女士说。

两位消费者的经历虽然只是个案，但都指向了一个共同的现象：当AI开始替人筛选商品，推荐结果依据什么、是否可信，正在成为消费者新的顾虑。

国家发改委相关负责人在2026世界人工智能大会新闻发布会上表示，2025年AI手机、AI电脑等智能终端年出货量已超1亿台；2026年AI手机、AI电脑销量预计将超过非AI传统产品。AI工具正在成为大众生活的标配。

当数以亿计的用户开始习惯向AI寻求购物建议，“AI入口”便不再只是概念，而是一个真实且庞大的流量场，自然也就成了商家必争之地。

图为消费者正在选购智能产品。梁 婷 摄

人们正在把选择权交给AI

上海市消保委2026年6月发布的《2026年618网购体验消费者调查报告》显示，在4308份消费者问卷中，84.56%的消费者尝试过AI选购功能。网购正在从“人找货”转向“AI帮选”。

但体验并不尽如人意。同一份报告指出，仅16.06%的消费者认为AI能精准匹配商品。不满主要集中在价格筛选上，38.79%的消费者反馈AI完全不贴合低价筛选需求，优先推送高价商品；29.71%反馈高低价混杂，手动筛选成本极高。

主观体验不佳的背后，也反映出行业高速发展阶段尚存待完善之处。中消协2026年6月发布的“618”消费维权舆情分析报告显示，AI生成虚假测评、种草笔记造假等问题增多，AI生成商品展示图等新型误导问题增多。AI生成的“卖家秀”与“买家秀”差距进一步拉大。

值得注意的是，不满并未浇灭尝试的热情。消保委报告显示，38.65%的消费者非常期待一键式智能体（Agent）购物，46.87%的消费者持关注态度、愿意在合适场景尝试。消费者愿意把标准化的筛选、比价交给AI，但对完全交由AI自主下单，仍保持谨慎。

北京消费者李先生的做法有一定代表性。他向记者分享，用AI平台挑选手机时，他对结果并不完全信任，会在多个平台对比，多次换角度询问，再去搜真实用户体验，最后才会做购买决定。

商家借GEO布局AI推荐位

记者发现，一位GEO（生成式引擎优化，Generative Engine Optimization）从业者在社交媒体晒出签约案例，称已为某食品品牌完成某主流AI平台的GEO优化。记者按关键词实测搜索，该品牌确实出现在该AI平台回答的推荐首位。

GEO是一个正在从业内走向公众的新兴概念。简单来说，GEO服务商做的是生产AI喜欢的内容，投放到AI抓取的平台，让品牌信息更容易在AI回答中自然露出。

新开道GEO品牌创始人、中方智库研究院院长杨关道在接受本报记者采访时介绍，GEO在实践中已分化为两种路径：“白帽GEO”走的是“先打地基再盖楼”的路子，先立权威根源，再逐层延伸佐证，层层同源呼应，内容统一无冲突，AI优先采信，权重持久稳定；而“黑帽GEO”则是“先刷墙漆再说”，盲目海量铺社交内容，无权威根基支撑，内容杂乱、口径不一，AI溯源时找不到权威依据，容易被判定为营销推广，可信度薄弱，排名浮动，无法形成长效优化体系。“正因如此，我们新开道只做‘白帽 GEO’，而且把它定义成一套可验证的标准。”杨关道对记者说。

全联并购公会信用管理委员会专家安光勇总结道，“白帽GEO”是靠真实、优质内容获得AI推荐；“黑帽GEO”的本质是人为制造大量虚假、重复或误导性内容，影响AI检索结果，让AI“看到”企业希望它看到的信息。

记者尝试在社交平台搜索“GEO推荐”“AI回答推荐”，相关服务商比比皆是，可覆盖DeepSeek、豆包、元宝等多个平台。有商家明确宣称：“你的客户问AI，AI推荐的却是你的同行。”

对于“黑帽GEO”现象，行业已有警惕。2026年初，国内首个《生成式引擎优化（GEO）行业自律公约》在北京签署，10多家企业共同划定红线，明确抵制“黑帽GEO”行为，提出建立负面清单及联合惩戒机制。

AI平台主动“下场”抽佣

比外部GEO优化更值得关注的是，AI平台自身也在布局AI推荐购物。

2026年8月20日，依据抖音生活服务新规，豆包入口跳转抖音来客成交的本地生活订单正式执行独立渠道费率，酒店类目综合服务费约12%，健身、家装、教培等多个生活服务类目也区分品类设置差异化费率。

此前8月10日相关规则就曾引发舆论热议，网传“豆包推荐酒店要收广告费”。豆包公关负责人刘星在社交媒体公开回应称，豆包推荐酒店不收取广告费，商家不能通过付费影响推荐或排序，仅在订单成交后支付渠道服务费。

豆包并非孤例。2026年7月，腾讯元宝已与京东AI Agent完成小程序生态打通，用户在元宝对话界面中提出购物需求，即可直接跳转至京东下单，全程无需退出对话。2026年6月，京东AI Agent还接入了华为小艺、OPPO小布、荣耀YOYO等多家主流手机厂商智能体。用户在手机系统层面说出购物需求，即可完成从AI推荐到下单的闭环。

杨关道认为，外界对平台“既当裁判又当运动员”的担忧客观存在，各平台的生态加权是真实且显著的事实。更深的隐忧在于，“推荐与交易分离”在现实中面临三重阻力：平台商业模型依赖生态交易佣金，完全分离意味着失去核心收入来源；用户跳转外部平台会显著降低转化率；在全行业做闭环的背景下，率先做“分离”的平台将处于竞争劣势。

AI从“信息工具”向“交易渠道”的转变，正在成为行业风向。但平台既当裁判又当运动员的角色冲突，显然让AI推荐购物的生态透明度更为模糊。

超六成用户对AI推荐“留一手”

由环球旅讯研究院、中旅国际、数字100联合发布的《2026上半年中国AI旅游应用趋势洞察报告》显示，66.2%的用户在获得AI旅游工具推荐的信息后，还会回到传统APP二次核实；仅有15.2%的用户高度信任并直接购买。艾媒咨询2026年5月发布的《中国AI大模型市场发展状况及用户行为调查数据》显示，“智能推荐系统”的受关注度占比21.33%，位列第四；图像识别与处理、数据分析与预测、自然语言处理分别处于前三。反映出消费者对AI能力的期望更多集中在生产性与认知性任务上，个性化推荐在消费者价值感知中相对处于边缘化地位。

一边是商家和平台争相布局AI推荐，一边是消费者对推荐结果保持警惕。上海财经大学数字经济研究院副院长、教授崔丽丽在接受本报记者采访时指出，当消费者意识到AI推荐可能被操纵、平台从中抽佣时，信任会经历认知失调、情感背叛、行为规避三阶段递进式瓦解：从最初的疑虑，到多次遭遇不合适推荐后的被背叛感，最终演变为主动绕开AI推荐、回归传统搜索与比价的条件反射式抵触。她认为，最致命的环节是消费者明确感知到“推荐和广告对等”的那一刻，信任的善意基础瞬间瓦解。当AI从“帮选的工具”变成“赚佣金的渠道”，消费者会感觉“我以为你在帮我，其实你在卖我”，抵触几乎是本能反应。

崔丽丽认为，当AI推荐与交易闭环深度绑定后，这种“推荐”在法律和伦理层面已经更接近“广告”而非“推荐”，AI平台应当被要求履行广告标识义务，否则构成对消费者的知情权侵害。

AI推荐透明化，把规则落在明处

“不排斥AI帮助我购物，但我得知道我买到的到底是真正适合我的东西，还是广告推荐的。”陕西消费者瞿女士说道。

瞿女士的困惑，正是消费者对AI推荐透明化的普遍诉求。

杨关道提到，AI推荐的本质是“给用户的最佳答案”。对商家而言，与其琢磨怎么影响AI，不如先把自己做成那个“最佳答案”；对消费者而言，判断一个AI推荐可不可信，就看它能不能给出证据、指出权威来源。能溯源、能验证的推荐才值得信。这既是对“黑帽GEO”的釜底抽薪，也是这个行业走向透明的唯一正道。

崔丽丽认为，AI推荐购物正处于关键十字路口，治理必须跑在危机前面。她建议，解决这个问题需要平台、监管、行业三方协同发力。平台层面应建立“推荐与交易分离”的隔离机制，强制披露利益关联，构建反操纵的内容审核体系；监管层面应将AI推荐纳入广告法规制范围，建立透明度要求；行业层面应推动第三方信任认证机制，鼓励“无佣金模式”竞争。她表示，AI推荐购物的终极竞争力不是算法，而是用户信不信任。

编辑：李志远