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没人读的文章,正在被写给AI看

2026-07-21 18:0617036kr

央视2026年“3·15”晚会做了个实验:虚构了一款根本不存在的智能手环,取名“Apollo-9”,用一款叫“力擎GEO优化系统”的软件自动生成了十几篇宣传软文,先挑两篇发到自媒体账号上。两个小时后,测试者直接问某个大模型“Apollo-9智能手环怎么样”,模型给出的回答里,直接用上了当天刚编出来的“量子纠缠传感”“黑洞级续航”这些卖点。

随后,测试者又选出11篇软文(8篇“专家测评”、2篇“行业排名”、1篇“用户测评”),分三天发布。这次换了个更宽泛的问题,问“智能健康手环推荐”,有两个大模型把这款不存在的产品,排到了推荐列表的前列。

这两轮实验看到的不是同一件事:第一轮,测试者直接点名问起Apollo-9,模型把两小时前刚发布的内容当成了回答依据;第二轮,测试者换成更宽泛的问题,追加投放之后,两个模型也开始把它选进推荐名单。至于模型内部是不是真把它当成了“共识”,实验没法证明;能确定的只是,这两轮里,模型都没能看出这些信息出自同一场人为编造。

这不是极端个例才有的现象。贝恩公司2024年底对1117名用户做过一次调查,估算AI摘要正在让网站的自然流量减少15%到25%,因为很多人看完AI直接给出的答案,就不再点开任何一个网站。另一边,量子位智库2025年测试了DeepSeekink>、ink data-id="14563" data-name="豆包" data-logo="https://img.36dianping.com/20250909/v2_91e348cd9b9b49e59ba6c0c98dbd5a6b_oswg8441oswg80oswg80_img_000" data-classify-list="文本生成,辅助写作,AI助理" data-refer-type="20">豆包ink>等7款中文AI助手,设计30个问题、收集630条回答,发现将近一半的回答里,都引用了知乎、小红书这类内容社区的信息。

这里的“没人读”,其实有两层意思。一种文章依然是为人写的,只是被AI摘要截走了读者:原文还挂在那儿,点击却消失了。另一种,从诞生起主要就是为了影响模型的回答,公开发布只是为了让检索系统能找到它。Apollo-9那批软文就是后一种,也是前一种逻辑被推到极端后的样子:既然模型成了新的入口,内容便开始绕过人,直接去抢模型的注意力。流量的分配逻辑变了,创作者的写法也跟着变了:不再只是抱怨流量被截走,而是开始主动改写自己的文章,好让AI更容易“看懂”自己。

这些文章,不需要读者,只需要被抓取

这个比例在专业知识类问题里更高:62.4%的AI回答会用上这类内容社区的信息,接近社会热点类问题的两倍;其中知乎被引用的频率最高,总体达到29.9%,专业知识类问题里更是升到35.3%。一篇专业内容能不能被更多人看到,越来越取决于它有没有被模型选中当信源,而不是有没有被人搜到、点开、读完。

人没有消失,只是搜索这道门槛正在被绕开。文章写出来,第一个碰到它的,往往是爬虫和索引系统:它们把网页抓取、切块,等用户提问时,再把相关片段临时送进模型的上下文。Apollo-9那场实验说明,这条链路最快两小时就能跑完一轮,不必先攒够人类的阅读、点击和口碑。至少在那场实验里,系统找到的是“相关”,不是“真假”。

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“机器的胃口”重新组织句子,至少服务商是这么向他们推销的。行业里管这套做法叫GEO,全称“生成式引擎优化”:结论放在段落最前面,先给结论、再拆三到五个关键点、最后附一句方便被整段引用的总结,再给内容配上Schema标记——一种告诉程序“这段是价格、那段是评分”的标准化标签,方便机器直接读懂网页结构。有从业者把整个流程总结成三步:先“找对问题”,摸清AI搜索里的高频提问;再“写对内容”,按上面这套模板写;最后“发对地方”,把内容投到AI爱抓取的平台上。

但这套讲法并不是平台共识。Google在2026年7月更新的官方指南里明确说:生成式搜索不要求专门的Schema标记,不要求新建“AI可读文件”,也不要求把内容人为切成小块。Google否定的不是清晰结构本身的价值,而是否定把这些操作包装成一张进入AI搜索的特殊通行证——服务商在卖一套新规则,平台却说,原来“为人写作”那套原则依然适用。这套规则究竟有多大作用,没人能打包票;但一些内容团队已经先照着它调整语言了。

这么看,开头那场实验反倒说不清自己验证了什么:格式、数量、发布时间、投放平台,Apollo-9那批软文其实没法把这几个变量分开算。它至少说明,短期批量发布可以影响部分模型给出的回答,仅此而已。

这次的臣服,写作者早就演练过

配合得这么快,是因为这套动作,写作者并不陌生。搜索引擎时代,内容行业早就有一套常见的SEO写法:标题塞关键词,开头尽早点题,段落切短方便抓取。这套写法练了二十多年,面对的对象一直是搜索引擎的排序算法。GEO看上去只是把同一个动作,换了一个新对象重新做一遍。创作者要不要为算法调整语言,这件事在SEO时代就已经有了答案;真正没有被问过的问题是,这一次的新对象,值不值得这份认真。

钱已经真金白银地流进来了,而且这次谁也没法保证真有用:GEO服务商目前的报价从几千元到几十万元不等。但连“有没有效果”这件事,衡量方式都还立不住:多数服务商交付时,做法是围绕目标品牌设计一批预设问题,反复提交给AI搜索工具,再统计品牌被提及的次数当成证明。这套问题本来就是照着自家品牌设计的,测出来的只是这组问题里的出现频率,未必反映真实用户会怎么问;同一个模型对同一个问题的回答又会自己变,这份“效果报告”更像是一场自问自答。“值不值得这份认真”这个问题,眼下唯一的答案,大概就是连服务商自己,都还算不清这笔账。

两小时学会复述,三天学会推荐

真正让人不安的,还是开头那两轮实验:它先学会说出一款不存在的产品长什么样,随后又学会替它说好话。

这才是问题的核心:过去,一句谎言要先骗过人,才能产生后果;现在,它只需要混进一套不辨真假的检索系统,就能借这套系统的嘴,说给人听。

结构化写作本身不是骗术。真正的边界在于:内容是不是真的,商业关系有没有披露,有没有靠批量发布伪造出“很多人都这么说”的假象。

写作者的身份也在悄悄换算:过去是说话的人,现在更像投喂数据的人。一篇文章的第一项任务,不再是被人从头读到尾,而是被顺利切成一段段可以进入模型回答的信息单元。没人读的文章并没有失效,它只是换了一条产生后果的路径:不再等人相信,先等机器引用。

本文来自微信公众号“奇点外”,作者:wiwi,36氪经授权发布。

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