随着AI工具的普及，“被AI看到”、“被AI推荐”成为很多品牌推广的目标。一种新的营销模式正在兴起。 SEO（搜索引擎优化）的影响力正在下降，GEO（生成引擎优化）变得越来越重要。 IPO行业也不例外。中国证券报记者了解到，随着AI选基地的增多，针对公采购营销需求，GEO服务也在推广。服务提供商可以向人工智能提供语料库，帮助金融公司优化其宣传材料的内容结构，从而提高大规模人工智能模型眼中的品牌知名度。目前，各大基金公司已经开始测试这一业务，ETF等类似产品已成为人工智能营销的重要领域。近期，大型AI模型的“上瘾”备受关注。业内人士表示，这些企业还需要加强研发风险预防，以防止人工智能算法产生偏见和利润转移。记者王鹤静张树林与大模特争夺关注度。 GEO是一个用于内容优化的生成式AI平台，旨在让AI在回复用户时优先引用或推荐特定于公司品牌的信息。这一概念在公开发行行业中越来越受欢迎。为了增加对AI的偏好，使其更青睐某些基金产品，GEO创造了基金套餐的需求，许多服务提供商推出了一系列优化服务。例如，金融领域的服务提供商有一个口号：“让人工智能永远记住你的品牌”。据官方介绍，可以基于各种大规模AI模型的推荐分析制定优化策略，从结构清晰、口语精准、专家验证、上下文深度等多方面对内容进行优化，以适应以满足人工智能模型的处理需求。我们还通过AI推荐系统实时跟踪基金公司品牌的内容表现，并根据AI推荐数据的反馈进行内容推荐。您还可以不断优化您的策略。根据某公募大客户服务商的服务案例，优化后，客户基金在各大AI问答引擎上的产品推荐率从8%提升至69%，同类基金排名上升至第一。另一大公募客户的基金产品优化后，在DeepSeek平台上的推荐率提升了三倍。据大中型众筹公司介绍，各大众筹公司的AI投资业务仍处于探索阶段，尚未形成大规模产业链。 “市场上有很多专门提供业务的提供商。无论是双方洽谈合作，服务商将语料喂给AI，短期内肯定能起到一定效果。然而，给人工智能喂食是有限制的。如果停止喂食，营销效果就会立即减弱。”他表示，从具体业务来看，ETF等类似产品是AI营销的重点。据上述公募机构介绍，指数基金是目前公募AI投资的主流，这类工具型产品相对安全。针对ETF公募产品打造的“AI榜单”显示，通过搜索具体追踪地址，可以在豆宝、DeepSeek、元宝等国内各大AI平台查看您的产品推荐。 Kimi和Qianwen在报价时，供应商通常根据“产品+平台+时间”的组合进行估算。请算一下。 “最初的成本很高，每台1万元，但随着竞争更加激烈，价格也越来越高。他表示，这种“搬东西”的效果很难量化，因此业界通常通过AI平台的“可见度”来衡量此类服务。正如前述GEO服务商提到的，确保用户在领先的AI模型中提出品牌相关问题时，特定公司的品牌信息成为用户获得答案的“必须”选项，是企业在人工智能时代的首要任务。行业专家表示，随着人工智能技术的普及，IPO行业的营销策略正在发生重大变化，基于人工智能的选股逻辑正在从传统的多因素量化分析转向大规模模型组合。和动态因素，正在从静态指标比较升级到基于实时数据的语义理解和合规约束下的智能决策。与此同时，行业营销也从流量分配走向AI推荐的“死胡同”，通过结构化、高来源、强合规的内容构建，让模型获得突出地位。人工智能技术虽然带来了便利，但定向推送造成的“信息污染”在一定程度上加重了用户的识别负担。 “一些投资者的信息获取习惯不断从传统渠道转向人工智能模型。虽然人工智能模型可以快速了解某些类型的产品，但人工智能模型收集的数据基本上都是从互联网上获得的，数据存在可靠性、延迟和局限性等问题。再加上模型错觉问题，结果很可能包含一定的误解和误区。”天翔投顾基金评估中心透露，在严肃投资的领域，需要考虑人工智能基础设施选择的便捷性和公平性。孙恒认为，能够解释模型、追踪数据、审计算法、隔离风险是关键。比如建立标准化、兼容、可公开的因素体系，消除决策黑箱决策，保证推荐逻辑透明、可验证。同时严格把控数据来源和去重质量。去噪，引入第三方评估和动态回测机制，提高效率，同时保持客观中性的回报，避免算法偏差和利润转移。在英米基金看来，防止信息污染需要通过技术手段和产业合作共同努力。技术层面，关键是为AI提供“合规审查功能”。在产业协作层面，您可以建立开放的生态系统，能够随时调用可信数据源、接受合规限制、跟踪生产结果。据英米基金介绍，公司已经在上述两个方面进行了实践探索。例如，内容合规审查技巧包括100多个专业审查规则。基于审查案例库，系统可以准确识别欺诈性陈述，进行预警或预防。公司还通过Qianman MCP（模型上下文协议）向包括OpenClaw在内的各类AI代理开放专业金融工具和数据接口，提供资产诊断、基金数据查询和回测分析等功能。各参与环节应规范未来如何加强全链条风险防范，保护投资者利益免受侵害享受科技带来的便利的同时。参与的各个方面都必须受到监管。孙恒首先建议，人工智能模型各方应确保人工智能选型模型底层数据真实可追溯，算法逻辑透明可审计，杜绝算法偏差和利益输送。其次，发行人必须建立严格的投资者适当性验证机制，明确人工智能推荐只是辅助工具，并充分披露任何限制。三是监管机构和第三方机构应加强算法报送、动态回测和合规审计，推动建立统一的人工智能金融服务标准和问责机制。第四，投资者应提高金融素养，理性对待人工智能工具，避免过度依赖算法决策。林杰才 英米高级副总裁基金兼切曼首席商务官表示：“要进入AI时代，我们必须更好地利用AI工具来支持我们的运营。除了建设和完善AI基础设施之外。例如，通过MCP创建一个可信的数据库，消除幻想，开放物理世界的数字接口，连接虚拟世界和现实。制定AI专用的法律规则、权限和安全性，确保它不会跨境。在上述问题解决之前，可能需要暂时限制AI应用场景并保留风险。”在获得技术效益的同时，受到控制。”
（编辑：康博）