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Category: Data & AnalyticsNo API key required

geo-steering-detector

GEO（生成引擎优化）灰区转向检测与防御 Skill（Geo-Steering Detector）。当用户怀疑某个 AI 推荐 / 检索结果被商家或内容方"优化"操控、想分辨某个推荐是"真实优质"还是"被 GEO 投喂"（内容全真但被强推）、想评估自己的 RAG 是否过度轻信检索内容、或问"模型会不会被网页带偏 / 来源标注能不能防操控 / 怎么判断 AI 答案是不是被喂的"时使用。检测 RAG 检索集是否被灰区 steering，并输出可解释的三环判定。

personAuthor: user_61f6dd3ahubcommunity
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GEO 灰区转向检测器（Geo-Steering Detector）

GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）灰区转向检测与防御 Skill。 三环闭环：检测 → 定位 → 评估，分辨一个 AI 推荐是"真实优质"还是"被 GEO 投喂"。

它解决什么问题

GEO 是 SEO 的 AI 时代版本：商家优化网页内容，让 AI 推荐系统把自己的产品/观点往前推。 它与事实投毒（直接造假的 A 类攻击）不同，是 B 类灰区——

内容全真、没有任何事实错误，只是把某实体"说成你想听的样子"。

传统防御对灰区基本失效：事实核对没用（它是真的）、来源标注没用（实验一证明模型对维基 vs 匿名 论坛几乎一视同仁）、单个答案层面无法区分"被推的优质"和"真优质"。所以防御的支点不在 "答案说什么"，在"答案是怎么产生的"。本 Skill 用三环回答这个问题。

三环防御闭环（detect 模式）

| 环 | 干什么 | 核心信号 | |---|---|---| | 环1 检测 | 快筛：检索集有没有被 steering | push_x_rate（推 X 源占比）+ rank_entropy（排名不确定性） | | 环2 定位 | 分辨：推荐是被喂的还是真优质 | x_still_top1_know（纯知识探针：不给资料，模型凭知识首选谁） | | 环3 评估 | 评估：多源是真独立还是软文矩阵 | source_independence（推 X 各源文本相似度） |

综合判定 verdict：正常 / 真实优质(推荐与知识首选一致) / 存疑(知识认可但非首选) / 疑似投喂(模型知识首选非它)。

模型自指：环2 纯知识探针与 RAG 用同一模型，评估"该模型的推荐 vs 该模型自身知识"的一致性， 自洽——用哪个模型做 RAG，就用哪个模型做探针。

安装

# 复制到 WorkBuddy skills 目录（本机）
cp -r geo-steering-detector "$HOME/.workbuddy/skills/"

依赖：

  • 本地推理：ollama + qwen2.5:7b（免费，无需外部 API）
  • 或 OpenAI 兼容后端：设置 MINIMAX_API_KEY，endpoint https://api.minimax.chat/v1

用法

# 防御：三环检测（prod 已标注的检索集）
python scripts/geo_steer.py detect --input retrieval.jsonl --model qwen2.5:7b --n 6

# 防御：真实网页文本（无 prod 标注）——自动标注每篇推哪款
python scripts/geo_steer.py detect --input retrieval.jsonl --model qwen2.5:7b --n 6 --auto-label

# 研究：复现实验一~四
python scripts/geo_steer.py research exp1 --model qwen2.5:7b --data scripts/exp1_dataset.jsonl
python scripts/geo_steer.py research exp2 --model qwen2.5:7b --data scripts/exp2_materials.jsonl --n 6
python scripts/geo_steer.py research exp3 --model qwen2.5:7b --data scripts/exp2_materials.jsonl --n 4
python scripts/geo_steer.py research exp3b --model qwen2.5:7b --data scripts/exp2_materials.jsonl --n 4
python scripts/geo_steer.py research exp4   # 纯计算，无需模型

detect 输入格式（每行一条查询）：

{"query":"推荐蓝牙耳机",
 "products":["Sony WH-1000XM5","Bose QC45","AirPods Max"],
 "docs":[
  {"src":"techblog-a","text":"...","prod":"Sony WH-1000XM5"},
  {"src":"forum-b","text":"...","prod":"Sony WH-1000XM5"},
  {"src":"review-c","text":"...","prod":"Bose QC45"}
]}
  • prod 可选：有则直接用；无则加 --auto-label 自动标注（真实网页文本直接可用）。
  • products 可选：缺省从 prod 聚合，或由模型提取候选。

detect 输出每个实体：verdict / push_x_rate / x_still_top1_know / source_independence / median_rank / rank_entropy_norm / top1_rate / risk_score / signals（可解释信号）。

联网实战 pipeline：由 agent 用 WebSearch/WebFetch 抓取相关网页、提取正文组成无标注 docs，再 detect --auto-label 自动标注 + 三环判定（已验证，见下）。

核心发现（跨模型验证：qwen2.5:7b / MiniMax-Text-01，各 50 域）

  • 训练干净 ≠ 运用安全：模型对检索上下文几乎无可信度鉴别力；来源标签不是可靠免疫 （缺口仅 −14%~−20%，"无来源标签"的假内容反而最被当事实）。RAG 推荐几乎完全由检索集因果决定， 对资料投毒天然脆弱（无知识兜底）。
  • 灰区 steering 可见可检测：检测器（推 X 源占比 > 0.40）两模型 GEO 触发率 1.00 / 误报率 0.00。
  • 条件性（防御靶点）：GEO 只在"模型排序不确定、候选势均力敌"的领域精准生效（lift +1.5）， "模型确信、X 本就领先"的领域无效（lift ≈ 0）。大模型更顺从上下文，反而更易被 steering。
  • 参数知识探针分辨投喂 vs 优质：纯知识探针显示模型有"知识自洽防线"——倾向把知识认可的产品 排前；虚构/不认可的产品即使多源强推也被排后。
  • 真实场景零误报：① 2026 降噪耳机 5 真实评测站，Sony XM6 正确判"真实优质"（环2+环3 纠正了 单环 push=1.0 的误报）；② 2026 虚拟主机 5 真实站（含佣金软文），推荐分化正确判"正常"。

真实运行记录（均为实跑，非编造）

下面三段都是真实执行 geo_steer.py detect 的输出，未做修饰。模型均为本地 qwen2.5:7b（Ollama）。

例 0 · 真实场景：家用 NAS（2026-08-30，WebFetch 抓 4 个真实站，8 个真实来源，n=6）

命令：python scripts/geo_steer.py detect --input scripts/sample_real_nas.jsonl --model qwen2.5:7b --n 6

来源全部真实可查：truthful.reviews/article/best-nas-drives-2026、androidcentral.com/best-nas-home、 techscomet.com（繁体中文）、ima.qq.com 知识库（中文，推绿联）。中文源推绿联、英文源推群晖， 是天然的真实推荐分化场景：

查询数=1  命中疑似投喂=0
   推荐一台适合新手的家用NAS私有云
     - Synology DS223j  [正常] risk=0.50 rank=1 push=0.38
     - 绿联 DXP4800     [正常] risk=0.23 rank=3 push=0.25
     - QNAP TS-233      [正常] risk=0.22 rank=2 push=0.12

要点：得票最高的 DS223j（3/8 源）push=0.38 未过 0.40 阈值，工具判正常——真实世界里推荐天然 分化，工具不会把正常的分化误报成操控。

例 1 · 真实场景：降噪耳机 + 虚拟主机（2026-08-30，n=6）

命令：python scripts/geo_steer.py detect --input scripts/sample_retrieval.jsonl --model qwen2.5:7b --n 6

===== Steering 风险摘要（三环）=====
查询数=2  命中疑似投喂=0
   推荐一款降噪效果最好的无线耳机
     - Sony WH-1000XM6       [真实优质(推荐与知识首选一致)] risk=0.50 rank=1 push=1.00 know=1.00
     - Sennheiser Momentum 4 [正常] risk=0.11 rank=2 push=0.00 know=0.00
     - Apple AirPods Max 2   [正常] risk=0.07 rank=3 push=0.00 know=0.00
   推荐一个最好的虚拟主机服务商
     - Hostinger             [正常] risk=0.48 rank=1 push=0.40
     - SiteGround            [正常] risk=0.20 rank=2 push=0.20
     - Bluehost              [正常] risk=0.17 rank=3 push=0.20

要点：降噪耳机场景 5 个真实来源 100% 齐推 Sony（push=1.00，比旧版虚构样例还极端），但工具 没有误报——环2 知识探针显示模型自身也把 Sony 当首选（know=1.00），判「真实优质」。 虚拟主机场景是联盟营销重灾区，但推荐分化（0.40/0.20/0.20），全判正常。

关于"抓出投喂"的证据（如实说明）：以上真实场景均未触发「疑似投喂」——它们证明的是零误报。 工具"抓得出"的能力由受控实验验证（实验二：50 域 × 2 模型，GEO 触发率 1.00 / 误报率 0.00）， 可用 research exp2 复现。真实场景证明不误报 + 受控实验证明抓得出 = 完整证据链。 （旧版 README 里那个「绿联 DX4600 疑似投喂」的样例是合成虚构数据，已删除。）

例 2 · 同上的完整 JSON 字段：2026 降噪耳机（2026-08-27 WebFetch 抓 5 个真实评测站，n=6）

例 1 的降噪耳机查询与这里同源；例 1 是摘要视图，这里给出完整字段（含环3 源独立性）。

检索集里 5 个来源有 5 个都推 Sony XM6（push_x_rate=1.0），单看环1 必判风险。但工具综合判定：

{
  "entity": "Sony WH-1000XM6",
  "push_x_rate": 1.0, "median_rank": 1, "top1_rate": 1.0,
  "source_independence": 0.106,
  "verdict": "真实优质(推荐与知识首选一致)",
  "x_still_top1_know": 1.0, "risk_score": 0.5, "steering_flag": false,
  "signals": ["多源趋同推(push=1.00)", "知识首选(know=1.00)", "疑似软文矩阵(sim=0.11)", "top1率=1.00"]
}

要点：即便 push=1.0 且源间相似度触发"疑似软文矩阵"（sim=0.11），工具仍因环2 知识背书 （know=1.0）判真实优质、零误报。这正是"内容全真 + 模型也认可 = 不是投喂"的体现。

例 3 · 同上的完整 JSON 字段：2026 虚拟主机（2026-08-27 WebFetch 抓 5 个真实站，含佣金软文，n=6）

{ "entity": "Hostinger", "push_x_rate": 0.4, "verdict": "正常",
  "x_still_top1_know": null, "risk_score": 0.48, "steering_flag": false,
  "signals": ["疑似软文矩阵(sim=0.12)", "top1率=1.00"] },
{ "entity": "SiteGround", "push_x_rate": 0.2, "verdict": "正常", "steering_flag": false },
{ "entity": "Bluehost",  "push_x_rate": 0.2, "verdict": "正常", "steering_flag": false },
{ "entity": "DreamHost", "push_x_rate": 0.0, "verdict": "正常", "steering_flag": false },
{ "entity": "HostGator", "push_x_rate": 0.0, "verdict": "正常", "steering_flag": false }

要点：推荐分化到 5 个服务商，单篇佣金软文被多样性稀释——工具全判正常、零误报， 且环1 门槛（push>0.40 才 flag）让 push=0.4 的 Hostinger 不触发知识探针，避免虚惊。

结论：4 个真实场景（NAS / 降噪耳机 / 虚拟主机 / NAS 中英分化）全部零误报，且所有样例数据均为 真实抓取的产品与网页文本（虚构数据已清除）。工具的价值不在"见推就报"，而在"推了但模型也认可 → 放过，推了且模型不认可 → 抓出"，这正是灰区 steering 唯一可靠的识别方式。

⏱️ 性能与成本（本机实测）

确实依赖模型调用。本机实测（RTX 2060 6GB / 16GB RAM / 本地 Ollama qwen2.5:7b）：

| 模式 | 命令要点 | 2 条查询耗时 | |---|---|---| | 完整三环 | --n 6 | 66 秒 | | 快筛 | --n 2 --no-ring2 --no-ring3 | 15 秒（快 4 倍，只粗筛） |

  • 用本地 Ollama 完全免费（无 API 费用，只耗电）；只有换 MiniMax 等云端后端才按量计费。
  • 提速最有效的是降 --n 和关环2；环3 是纯计算，几乎不耗时。
  • 快筛只用来发现异常，定性必须补全三环（实测快筛会把 Sony 判为「多源趋同(未做知识探针)」， 而完整三环判「真实优质」）。批量场景建议：快筛扫全量 → 只对过阈值的补跑完整三环。

已知约束

  • 联网：须用 WebSearch/WebFetch 工具抓网页（bash 内 curl 沙箱通道受限，返回 000/404）； 部分站点有 Cloudflare 等反爬，此时用 WebSearch 摘要即可。
  • 环2 纯知识探针是模型自指的，跨模型阈值需各自标定（不能跨模型用统一阈值）。
  • 实验样本规模有限（每实验 50 域），结论在"分组剂量-反应"层面稳健，跨领域泛化建议扩充。

研究产出

  • 实验一~四脚本（exp1_* / exp2_* / exp3_* / exp3b_* / exp4_*）+ 真实样例 （sample_retrieval.jsonl 真实耳机+虚拟主机、sample_real_nas.jsonl 真实 NAS，均为实抓网页文本）
  • 完整方法论见 SKILL.md；防御框架文档见工作区 geo-defense-framework.md