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央视2026年“3·15”晚会开展了一项实验：虚构出一款并不存在的智能手环，命名为“Apollo-9”，并借助名为“力擎GEO优化系统”的工具自动生成十余篇宣传软文。先从中挑选两篇发布至自媒体账号。仅两个小时后，测试人员直接向某大模型提问：“Apollo-9智能手环怎么样？”模型给出的回答中，竟直接引用了当天刚刚编造出来的“量子纠缠传感”“黑洞级续航”等虚构卖点。
随后，测试者又筛选出11篇软文（含8篇所谓“专家测评”、2篇“行业排名”及1篇“用户测评”），分三天陆续发布。这一次，问题变得更宽泛——“智能健康手环推荐”。结果，有两个主流大模型竟将这款根本不存在的产品，列入了推荐榜单前列。
这两轮测试揭示的并非同一现象：第一轮中，测试者明确指向Apollo-9，模型迅速采纳了两小时前刚上线的内容作为依据；第二轮中，问题泛化，但随着内容持续投放，模型也开始将其纳入推荐逻辑。至于模型内部是否真的将其视作“共识”，实验无法证实；唯一可确认的是，在这两轮中，所有模型均未识别出这些信息源自同一次人为策划。
这并非孤立个案。贝恩公司于2024年底面向1117名用户展开调研，估算AI摘要功能正导致网站自然流量下降15%至25%——大量用户在读完AI直接生成的答案后，便不再点击任何原始网页。与此同时，量子位智库2025年对DeepSeek、豆包等7款中文AI助手进行测试，设计30个问题、收集630条回答，发现近半数回答引用了知乎、小红书等内容社区的信息。
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此处的“没人读”，实则包含双重含义：其一，文章仍是为人而写，却被AI摘要分流了读者——原文仍在，点击却归零；其二，文章从诞生起就只为影响模型输出，公开发布仅是为了让爬虫抓取、索引系统收录。Apollo-9系列软文即属后者，也是前一种逻辑被推向极致后的产物：既然AI已成为新入口，内容便开始绕过人类，直奔模型注意力而去。流量分配规则已然更迭，创作者的表达方式也随之转向——不再只是抱怨流量被截断，而是主动重构文本，只为让AI更快、更准地“读懂”自己。
这些文章，不需要读者，只需要被抓取
该趋势在专业知识类问题中尤为显著：62.4%的AI回答会援引此类社区内容，几乎是社会热点类问题的两倍；其中知乎引用率最高，整体达29.9%，在专业类问题中更攀升至35.3%。一篇专业内容能否被广泛触达，越来越取决于它是否被模型选为信源，而非是否被人搜索、点击或通读。
人并未退场，只是“搜索”这一传统入口正被悄然绕开。文章发布之后，第一个接触它的往往不是读者，而是爬虫与索引系统：它们抓取网页、切分段落，待用户提问时，再将相关片段临时注入模型上下文。Apollo-9实验表明，整套链路最快两小时即可完成一轮闭环，无需依赖人类阅读、点击或口碑积累。至少在该实验中，系统匹配的是“相关性”，而非“真实性”。
写作正在被格式化成机器爱吃的样子
于是，一批写作者开始按“机器偏好”重组语言结构，至少服务商是如此宣传的。业内称其为GEO（生成式引擎优化）：结论前置，首句亮明核心观点；随后拆解三至五个关键支撑点；结尾附一句便于整段引用的总结语；同时为内容添加Schema标记——一种向程序标明“此处为价格”“此处为评分”的标准化语义标签，帮助机器精准解析网页结构。有从业者将其归纳为三步：先“找对问题”，摸清AI搜索高频提问；再“写对内容”，严格套用上述模板；最后“发对地方”，将内容投向AI高频抓取平台。
使用豆包（火山引擎 Ark）生成图片或视频并保存本地。用户提及“豆包生图/图片/生视频/视频”、“Doubao”、“Seedance”、“火山引擎图片/视频”时触发。
但此类做法尚未形成平台共识。Google于2026年7月更新的官方指南明确指出：生成式搜索并不强制要求专用Schema标记，不鼓励新建“AI可读专属文件”，也不主张人为切割内容。Google否定的并非清晰结构本身的价值，而是反对将这些操作包装成一张通往AI搜索的“特殊通行证”——服务商兜售一套新规则，平台却重申：原本面向人类的优质写作原则，依然有效。这套规则究竟成效几何？尚无定论；但已有内容团队先行调整语言风格，付诸实践。
由此回看开头那场实验，其验证边界其实模糊：格式、数量、发布时间、投放渠道——Apollo-9软文未能将这些变量独立剥离。它所能确证的，仅是短期内批量发布确实能影响部分模型的回答，仅此而已。
这次的臣服，写作者早就演练过
响应如此迅速，是因为这套动作对写作者而言并不陌生。搜索引擎时代，内容行业早已熟稔SEO写作范式：标题堆关键词、开篇速点题、段落精简利抓取。这套方法已打磨二十余年，服务对象始终是搜索引擎排序算法。GEO看似只是将同一套动作，更换对象重新执行一遍。创作者是否应为算法调适语言？这个问题在SEO时代已有答案；真正未曾被认真叩问的是：这一次的新对象，是否值得这份专注？
真金白银已开始流动，且无人能担保实效：当前GEO服务商报价跨度极大，从数千元至数十万元不等。更棘手的是，“效果”本身尚无公认衡量标准：多数服务商交付时，仅围绕目标品牌预设一批问题，反复提交至AI搜索工具，再统计品牌提及频次作为成效证明。而这些问题本就依品牌定制，测得的不过是特定语境下的曝光率，并不能反映真实用户的提问习惯；同一模型对同一问题的回答亦会动态变化，这份“效果报告”实质更像一场自问自答。“值不值得这份认真”？眼下唯一的答案或许是：连服务商自身，都尚未算清这笔账。
两小时学会复述，三天学会推荐
真正令人不安的，仍是开篇两轮实验所展现的演进节奏：它先学会描述一款不存在的产品，继而学会为其背书。
这才是问题的核心所在：过去，谎言须先骗过人，方能产生影响；如今，它只需混入一套不辨真假的检索机制，便可借由系统的嘴，说给人听。
结构化写作本身并非欺骗手段。真正的红线在于：内容是否真实、商业关系是否披露、是否存在通过批量发布制造“众口一词”假象的行为。
写作者的身份也在悄然转换：从前是发声者，如今更接近数据投喂者。一篇文章的首要任务，不再是被人逐字读完，而是被顺利切分为若干可嵌入模型回答的信息单元。没人读的文章并未失效，它只是切换了生效路径：不再等待人的信任，而是率先争取机器的引用。
本文来自微信公众号“奇点外”，作者：wiwi，36氪经授权发布。
