每经评论员李宇彤

　　近日，抖音生活服务平台针对特定渠道的软件服务费政策正式落地。根据商家截图，通过豆包入口跳转至抖音来客成交的酒店订单，需缴纳约12%的综合费率，而抖音主站同品类费率仅为8%。

　　费率落差背后是AI（人工智能）入口角色的深刻变迁。随着大模型能力持续升级与生态边界不断打通，AI正从一个问答工具演化为融入日常生活的服务入口。用户随口一问，AI便能给出建议，甚至代为完成选购、下单等具体操作。当流量汇聚之处同时成为交易起点，AI入口的商业价值便不再停留于想象，而是以费率的形式被明码标价。

　　然而，AI对话入口与搜索引擎有着本质区别。搜索引擎返回的是链接列表，需要用户自行筛选判断，商业干预相对容易识别。而AI生成的是一段看似经过“深度思考”的完整回答，天然带有客观、中立、为用户服务的形象。

　　当AI的角色从“给出建议”转向“促成交易”，并能从每笔成交中直接抽成，用户难免质疑：这段回答里，还有多少客观中立可言？

　　针对舆论热议，豆包公关负责人回应称，豆包生活服务业务目前没有付费推广，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。这一回应澄清了“直接付费干预”的疑虑，却无法消解“间接激励”的隐忧。

　　AI算法驱动的流量分发已催生出GEO（生成式引擎优化）这一新赛道。与传统SEO（搜索引擎优化）追求网页排名不同，GEO的目标是让品牌和商家的信息被AI模型选中并写入“回答”。当推荐结果最终与交易分成挂钩，这笔分成便成为一根隐形的指挥棒，悄无声息地左右着算法偏好。

　　此外，模型的训练与推理逻辑本就高度“黑盒化”。搜索引擎时代的竞价排名、短视频时代的商业化流量倾斜，已经反复证明了商业收益能够干预算法导向。

　　在AI时代，GEO本身并非洪水猛兽，重要的是，如何成为“负责任的GEO”。用户对客观推荐的信任需要建立在更显性的规则和可辨识的“广告”标识之上，以辨别何为客观建议、何为受利益驱动的倾向性推荐。此外，在AI尚存在幻觉问题的情况下，信任本就是AI交易场景中最稀缺的资源。若用户因平台费率而对推荐结果存有疑虑，平台后续重建用户信任的成本便会随之抬高。

　　想要解开算法“黑盒”难题，仅依靠平台自律声明远远不够，还需要配套完善制度化约束。

　　笔者认为，对平台而言，应在涉及交易的AI推荐场景中以显著方式告知用户商业利益关联，建立可查询的渠道费率披露机制，在内部设立推荐中立性审计机制，常态化核查佣金结构会不会干预商家推荐排序。

　　对监管而言，则需跟上技术演进的节奏，将AI对话式推荐纳入算法推荐管理和互联网广告监管框架，明确AI生成的商业推荐同样适用广告标识义务，并探索引入第三方算法审计。

　　AI入口的价值，终究在于让用户获得更高效、更优质的服务体验。当AI对话牵连着商业利益，如何让用户继续保持对AI的信任，将是整个行业必须共同面对的长线命题。对刚刚站上商业化起跑线的AI平台而言，在效率与公信力之间找到平衡，率先建立起一套经得起审视的商业规则，这本身就是一种长期竞争力。