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seo例子(switched off 中文翻译)2026年03月精选教程

seo例子(switched off 中文翻译)

seo例子网友观点1：

DeepSeek没有自己的内容平台，它是那种靠爬其他家的各大网站抓取内容来给AI作为参考的。所以我就去它经常引用的地方，比如头条号、搜狐号、百家号啥的，搞了个小号，发了几篇一样的内容。在等了一段时间以后。结果也不出所料，一样直接污染完了。这只是一个用我自己，来做的小小的实验。但是如果，我不是在做实验，而是真的想害一个人呢？我可以编造他的黑历史，可以伪造他说过的话，可以给他安上莫须有的罪名。然后AI就会开始到处复读我编的这些东西。而那些不明真相的人，会以为这是AI查遍了全网之后得出的客观结论。这就是所谓的，投毒。或者，你把他用一个更加专业的名字来称呼的话。它叫，GEO。跟SEO类似，Generative Engine Optimization，翻译过来是生成式引擎优化。简单来说，就是通过各种方法，让AI愿意引用你希望它引用的内容，从而让你的品牌、你的观点、你的谎言，出现在AI的嘴里。而现在，其实已经是一门生意了。5000块钱，就能让AI在特定的问答里，替你说三个月的好话。当然，如果是你的对手买。你可能也会得到，3个月的坏话套餐。我举个特别写实的例子。现在有些HR，在招人的时候，偶尔也会去试探性地问一下AI，比如“帮我看看这个人在网上有没有黑历史？”、“有没有什么负面新闻？”。比如他们有个候选人，履历其实挺正常，面试表现也不错，就是有点紧张。然后呢，HR按流程，去网上搜了下名字，没什么大问题，再然后，他随口又问了一句某个AI工具：“你知道XXX这个人吗？这人靠谱吗？”AI这时候搜了全网之后，开始一本正经地说：“据部分网络信息显示，有传言这个人曾在某公司涉及XXX纠纷，可能存在团队冲突管理问题。”这个时候，这个HR，

seo例子网友观点2：

去年接受过一个 Ai 大模型的电话调查，我的意见是 Ai 提供的信息，要点及数据必须要有详尽的来源，以让用户可以判断

seo例子网友观点3：

回复@雨城春天:长文翻译还是Gemini更好一点，ChatGPT会偷工减料是因为它没法输出太长的内容，稍微一长就会“偷懒”，Gemini和Claude长文输出相对更好，尤其是Claude会借助工具分批输出

seo例子网友观点4：

额，我不觉得这是AI的问题。因为重要的从来是共识不是事实。“世界上谁最能吃热狗”不是一个重要的有价值的共识问题，所以AI和人都懒得验证真相很合理也很正常。

seo例子网友观点5：

例如如果来源是新闻稿、或某个结论全网只有一个来源，AI 应该把这一点说清楚；过去搜索引擎逼你自己判断；现在 AI 想替你判断——你不能把自己的批判性思维交出去。

seo例子网友观点6：

在资深专业人士面前，就专业问题，AI就是“胡说八道生成器”。查看图片

seo例子网友观点7：

就和微博智搜里面一堆贪官的贪腐细节一样，拙劣的像火车站文学，但言之凿凿

seo例子网友观点8：

这件事简单到“连小孩都能做”。而当你读到这里时，这种手法正在影响世界上最主流 AI 对一些严肃问题的回答——包括健康和个人理财。带偏见或被操纵的信息可能会让人做出糟糕决定：投票、找哪个水管工、医疗问题……几乎无所不包。为了证明这个问题（也希望引起足够重视），我做了一个职业生涯里最蠢的实验：我让 ChatGPT、谷歌的 AI 搜索工具和 Gemini 都开始对外宣称——我真的、真的很擅长吃热狗。下面我会解释我怎么做到的，也希望科技巨头能在有人因此受伤之前解决这个漏洞。结果我发现：要改变 AI 给别人提供的答案，有时只需要在网上任何地方写一篇“精心设计”的博客文章。这个技巧利用了聊天机器人系统内置机制的弱点；不同话题难度不同，但只要稍微花点心思，就能把效果做得更强。我还看了几十个案例：AI 工具被“逼着”去宣传某些生意、扩散错误信息。数据也显示，这种事正在大规模发生。一位做 SEO 策略研究的业内人士 Lily Ray 说：“骗 AI 聊天机器人太容易了，比两三年前骗谷歌还容易。AI 公司推进速度远快于它们监管答案准确性的能力，我觉得这很危险。”谷歌方面回应说，搜索顶部的 AI 功能使用的排序系统能让结果“99% 无垃圾信息”，他们知道有人在钻空子，也在积极应对。OpenAI 也表示会采取措施打断并揭露试图暗中影响其工具的行为。两家公司也都会提醒用户：这些工具“可能出错”。但现实是：问题远远没解决。电子前哨基金会（EFF）的技术人员 Cooper Quintin 说，这些公司正全速寻找如何从这类产品中榨取利润，而滥用方式多到数不清——可以诈骗、毁掉一个人的名誉，甚至可能诱导人遭受现实中的身体伤害。很多时候，你和聊天机器人对话，

seo例子网友观点9：

不同平台引用的数据来源截然不同，这也会导致AI给出截然不同的答案。譬如百度的大模型优先引用的是旗下百家号的内容，腾讯的大模型优先引用微信公众号内容，谷歌的大模型的信息来源则较为分散。举个例子，当我用百度和谷歌同时搜索“哪款冲锋衣防水性能更好”，结果同一个问题产生了两个完全不同的答案，在二者推荐的冲锋衣品牌列表中，我甚至没有找到一个相同的名字。百度几乎完全引用了百家号的文章作为数据来源，而谷歌的引用来源90%以上来自知乎。这说明不同的数据来源会导致AI生成完全不同的答案。因此，AI答案的权威、客观和准确也就无从谈起。这一点需要用户有清醒的认识。值得注意的是，谷歌在答案的最下方加了一行小字：“AI回答可能包含错误。”并提供了一个“了解详情”的链接，供用户进一步了解AI可能出现错误的原因。这一点值得百度学习。关于容易引发伦理争议的第二点和第三点。首先，AI的“幻觉”是AI技术现阶段的普遍问题，没有讨论的必要性。而由内容创作者使用AI生成内容导致的数据污染，我认为是一个值得注意的问题。不同领域的创作者应该对AI生成的内容保持专业性的警惕，使用AI生成的内容必须明确标注。以此来避免错误信息的反复传播。其实，真正值得商榷的依然是广告营销公司投喂的内容，这种操作是否正当，对用户会不会造成伤害？我们不妨假设时间回到GEO模式出现之前，那时，对AI定制化生产的投喂内容还没有出现在互联网上，AI所有的数据来源都来自原有的网络内容，AI引用这些数据加以分析和整理生成答案，但要注意，这些数据本身就已经包含了大量原本用于SEO优化的营销信息。所以，从一开始，也就是GEO模式还未出现之前，

seo例子网友观点10：

非常好的一篇

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