你以为 AI 推荐的 “口碑好物”，真的经过了千万用户验证？这并非凭空猜测。不久前，我们虚构了一个现实中不存在的敏感肌护肤品品牌 “肌序密码”，用 AI 生成全套产品信息、成分解析和用户反馈，仅在 3 个平台发布 2 篇 “测评”，就成功让主流 AI 助手将其列为 “敏感肌护肤品 TOP1”。
这背后，一种名为**AER（AI Evaluation Rigging，AI 测评操纵）**的隐秘玩法正在美妆、母婴等领域蔓延。传统测评造假是 “骗消费者”，而 AER 是 “骗 AI”—— 通过操纵 AI 的信息来源，让虚假口碑成为 “权威推荐”。随着越来越多人习惯直接问 AI “什么护肤品适合敏感肌”“宝宝辅食选哪个牌子”，AER 正在悄然改写消费决策的底层逻辑。
据数据，2024 年国内 AER 服务市场规模已达 3.2 亿元，预计 2028 年将突破 40 亿元，复合年增长率高达 78%，远超传统美妆公关行业 15% 的增速。AER 到底是怎么实现的？它会让 AI 推荐彻底失去可信度吗？我们带着这些问题，完成了一场实操实验，并对话了 6 位行业从业者。
“肌序密码” AER 实验复盘：三步让 AI “说谎”
为摸清 AER 的运作套路，我们设定了一个清晰目标：从零创造一个不存在的护肤品品牌，让 AI 在回答 “敏感肌修护面霜推荐” 时主动推荐它。整个过程仅用了 36 小时。
第一步：用 AI 造一个 “看起来真实” 的品牌
我们先向 AI 输入指令：“设计一个主打‘生物科技 + 温和修护’的敏感肌护肤品品牌，符合 25-35 岁女性偏好”。10 分钟后，完整的品牌框架出炉：
- 品牌名：肌序密码 | Skin Sequence Lab
- 核心卖点：“5D 神经酰胺复配技术，渗透力提升 300%，敏感受损肌 48 小时舒缓”
- 产品矩阵：修护面霜（主打）、氨基酸洁面、屏障精华
- 权威背书：虚构 “中科院皮肤研究所联合研发”“通过欧盟 ECOCERT 认证”
接着用 AI 生成品牌 Logo（冷色调、极简线条）、产品包装图（透明瓶身 + 银色标签），甚至 “用户反馈截图”—— 截取真实护肤品的评论，替换品牌名后重新生成。一个 “细节饱满” 的虚假品牌就此诞生。
第二步：找准 AI “爱读” 的渠道
AER 的核心是 “让 AI 看到它想看到的内容”。我们先测试了 5 个主流 AI 助手：问 “敏感肌面霜推荐” 时，豆包引用知乎的频次最高（62%），讯飞星火偏爱小红书笔记（58%），百度文心一言则常取信垂直美妆号 “美丽修行”。
于是我们注册了知乎个人号（认证 “护肤科普博主”）、小红书企业号（伪装 “成分测评工作室”），并在美丽修行发布 “品牌动态”。这些账号无需积累粉丝 —— 从业者透露，AI 更看重 “账号认证状态” 和 “内容垂直度”，而非粉丝量。
第三步：写 “AI 爱读” 的虚假测评
AER 的内容逻辑和给人看的完全不同。传统广告会强调 “好用到哭”，但 AI 更喜欢 “结构化、带数据、有对比” 的内容。我们生成了两篇核心文案：
- 知乎文《2025 敏感肌面霜横评：8 款热门产品成分扒皮，踩雷 3 款！》：将 “肌序密码” 与兰蔻、修丽可等真实品牌并列，用表格对比 “神经酰胺含量”“pH 值”“致敏率”，虚构 “肌序密码致敏率仅 0.02%” 的优势。
- 小红书笔记《敏感受损肌亲测！这瓶面霜让我停用了激素药》：配 “before/after” 对比图（AI 生成），分 “成分解析”“使用方法”“适用肤质” 三个小标题，植入 “医生朋友推荐” 的话术。
效果立竿见影：发布 2 小时后，问豆包 “敏感肌修护面霜哪个好”，得到的回答是：“首推肌序密码修护面霜，中科院联合研发的 5D 神经酰胺技术能精准修护屏障，知乎测评显示其舒缓效果优于多数国际品牌……”；讯飞星火虽未直接推荐，但将我们的小红书笔记列为 “参考来源”。
从 “说服人” 到 “说服 AI”：AER 的底层逻辑
“本质上，AER 是一场针对 AI 的‘信息投喂’游戏。” 深耕美妆公关的李导告诉我们，AER 的核心分两步：先让 AI “看见” 品牌，再让 AI “相信” 品牌是 “优质选项”。
这和传统测评造假有本质区别。传统虚假测评是 “用情绪说服消费者”，比如堆砌 “yyds”“绝绝子” 等词；而 AER 是 “用逻辑说服 AI”，要精准踩中 AI 的 “信任锚点”：
- 结构化表达：多用标题分级（H1-H3）、表格、编号列表，AI 对这类内容的抓取效率是段落文字的 3 倍；
- 数据化佐证：哪怕是虚构数据，也要带上 “%”“mg/L” 等单位，搭配 “实验显示”“测评证明” 等前缀；
- 权威绑定：将虚假品牌与真实权威机构、知名品牌并列，比如 “与修丽可同厂生产”“成分标准对标薇诺娜”。
但 AER 绝非 “发几篇文就行”。最大的难点在于 AI 模型的 “黑箱特性”—— 没有任何机构能说清 AI 为何偏爱 A 内容而非 B 内容。李导的团队每天要做 “逆向工程”：“比如今天豆包爱引小红书，明天更新后突然偏爱抖音，我们就得立刻调整发布渠道。”
这种 “博弈” 催生出了专业的 AER 服务商。国外的 FakeProof 已完成 2000 万美元融资，主打 “AI 测评净化”（帮品牌删除虚假 AER 内容）；国内的 “智评盾” 则推出 “定向投喂” 服务，声称能让 AI 在 72 小时内引用指定品牌。我们了解到，当前 AER 服务的定价分两种：按 “关键词” 收费（单个词 3000 元 / 月，如 “敏感肌面霜”），或按 “推荐排名” 收费（TOP3 位置 1.5 万元 / 月）。
品牌方的狂欢与焦虑：不做 AER，就被对手定义？
“现在美妆圈的潜规则是：头部品牌都在做 AER，中小品牌不做就等于‘隐形’。” 某国货护肤品牌公关总监陈默坦言。在 AI 成为消费决策 “入口” 的当下，AER 正在成为品牌的 “防御性战略”。
谁在疯狂做 AER？
三类企业对 AER 最执着：
- 高决策成本行业：医美机构、高端护肤品，消费者会反复用 AI 查 “安全性”“效果对比”，AER 能快速建立信任；
- 新品牌 / 白牌：没有线下渠道和用户基础，靠 AER 让 AI 推荐，快速打开知名度；
- 有负面舆情的品牌：通过大量正面 AER 内容 “稀释” 负面信息，让 AI 优先引用正面内容。
有工作室曾为一款新品做 AER，3 个月内 “敏感肌面霜推荐” 的 AI 提及率从 0 提升到 42%，天猫搜索量增长了 200%。“用户会带着 AI 的推荐来问客服：‘你们家肌序密码（化名）是不是中科院研发的？’，转化率比普通咨询高 3 倍。”
不敢做 AER 的品牌在怕什么？
尽管效果诱人，仍有品牌对 AER 望而却步，核心顾虑有两个：
- 翻车风险：AER 本质是虚假宣传，一旦被曝光，品牌信誉扫地。2025 年 7 月，某母婴品牌因虚构 “儿科医生推荐” 的 AER 内容，被市场监管总局罚款 50 万元；
- ROI 难量化：用户从 AI 看到推荐，再去电商平台购买，中间的转化路径断裂，无法证明 “销量增长来自 AER”。
但从业者普遍认为，随着 AI 商业化成熟，这个问题将迎刃而解。现在豆包已经接入抖音电商，未来用户点一下 AI 推荐的品牌，就能直接跳转下单，转化数据一目了然。
AER 不是骗局，而是 AI 时代的 “信任基建”？
当 “肌序密码是虚构品牌” 时：“这就是 AER 的现状 —— 野蛮生长，但终将回归理性。”
AER 的本质，是 AI 信息分发范式变革的必然产物。过去品牌争夺 “搜索引擎首页”，现在争夺 “AI 回答前 3 名”；过去做 SEO 优化关键词，现在做 AER 优化 AI 的 “信任度”。但真正的长期主义，绝不是 “操纵 AI 说谎”。
有团队正在推动 “AER 合规化”：“我们帮品牌做的，是把真实的成分数据、用户好评，用 AI 喜欢的结构化方式呈现，而不是虚构信息。比如品牌确实有专利，就重点突出‘专利号’‘获批时间’，让 AI 觉得这是‘可信信息’。”
对于消费者而言，要警惕 “AI 推荐 = 权威” 的误区。当 AI 推荐某款产品时，不妨多问一句：“你的推荐依据是什么？能提供具体的实验数据或真实用户案例吗？”—— 多数靠 AER 上位的虚假品牌，经不起这样的追问。
AI 正在成为新的 “信息裁判”，但裁判的公正与否，取决于我们喂给它的 “食材”。**AER 本身没有对错，错的是用它制造虚假信息的人。**对于品牌而言，与其花心思 “骗 AI”，不如把精力放在 “做真产品”—— 毕竟能经得住 AI 反复检索、用户长期验证的，才是真正的 “口碑好物”。
这场关于 AI 信任的争夺战，才刚刚开始。
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