《徽声在线》8月11日讯（记者 李晓）近日，一则关于“豆包酒店推荐抽取12%佣金”的消息在网络上掀起轩然大波。据相关媒体披露，豆包渠道酒店订单的软件服务费率为11.4%，另外还需收取0.6%的支付手续费，综合计算下来费率达到12%。这一消息瞬间引发了行业内外的广泛关注与热烈讨论。

针对这一热议话题，豆包公关负责人刘星迅速在微博作出回应。他明确表示，“豆包推荐酒店要收费了”这种说法并不准确。豆包生活服务业务目前并未开展付费推广业务，在酒店推荐方面也不收取广告费用，商家无法通过付费的方式来影响推荐结果或者排序情况，仅在订单成功成交后支付相应的渠道服务费。

刘星进一步指出，部分平台采用的是“佣金 + 广告”的收费模式，而豆包现阶段主要采取按成交收费的方式，这两种模式不好直接进行对比。对于商家而言，更具参考价值的是实际的渠道成本以及新增订单所带来的效果。同时，他着重强调，“豆包目前还处于非常早期的探索阶段，欢迎广大用户积极体验并提出宝贵意见。”

从当天消息开始发酵，众多媒体纷纷转发，到当晚十点半豆包公关及时回应，这则关于豆包佣金的消息没有持续发酵过夜。业内人士分析认为，此次公司官方反应如此迅速，是因为当下大家对这类问题十分敏感，而豆包也深知其中利害。毕竟这可能会对大模型答案的公允性产生不良影响，进而影响用户的使用选择。

记者亲测：从豆包酒店问答到抖音下单，便捷跳转一步到位

为了深入了解实际情况，记者随即在豆包平台上展开了实测。当记者要求豆包推荐几家位于上海外滩附近，且离周边景区较近、价格适中、周边交通便利的酒店时，豆包迅速给出了3家酒店的推荐。而且，在每条推荐内容的下方都附有相应的酒店跳转链接。在绑定抖音账号之后，记者可以直接跳转到抖音平台，完成酒店的下单付费操作。

记者还留意到，豆包给出的文字答案结尾处，还同时推荐了一系列上海外滩附近酒店的推荐视频，这些视频同样来源于抖音平台。

从用户向豆包发起提问，到跳转抖音完成酒店下单，再到关联商家视频的流量分发，这一系列操作显示出豆包、抖音等多平台之间正在形成协同效应，逐步构建起字节跳动旗下多平台互联的商业生态闭环。这种闭环模式不仅为用户提供了更加便捷的服务体验，也为商家带来了更多的营销机会。

艾媒咨询最新发布的《2026年中国AI智能营销白皮书》数据显示，有53.0%的用户会选择使用搜索引擎进行购物搜索，其主要目的包括查询商品价格与优惠信息、查看用户评价与专业测评、寻找官方或授权购买链接以及了解产品信息等。与此同时，近四成的用户已经将AI大模型工具作为信息检索的重要选择之一。在AI搜索时代，品牌在AI搜索中被提及的频率、上下文以及情感倾向，正在逐渐替代传统搜索中的关键词排名，成为影响用户决策的关键因素。

例如，当用户在AI搜索中询问关于某款产品的信息时，如果某个品牌在相关回答中被频繁提及，且上下文内容积极正面，那么用户对该品牌的好感度和购买意愿就会大大增加。这种变化反映了用户信息获取和决策方式的转变，也对商家的营销策略提出了新的挑战和机遇。

按成交收费VS用户点击收费：大模型商业化能否摆脱“广告依赖症”？

上海财经大学数字经济研究院副院长崔丽丽分析指出，“早期的SEO模式，是根据特定维度购买关键字来进行竞价排名，按照用户点击次数来收费。而目前豆包强调的是真正成交后才付费，这与传统的‘抽佣 + 广告’商业化模式存在明显不同。”不过，崔丽丽也强调，“实际情况是否真的如此，我们目前还无法通过技术手段进行穿透了解。从监管的角度来看，这确实是一个亟待解决的难题。”

从侧重于关键词排名和网页点击的SEO模式，还可以引申出GEO的概念，即生成式引擎优化。这是一种专门为AI驱动的生成式搜索平台优化的内容策略。其目标是当用户向AI助手提问时，企业的品牌、产品或服务能够被直接“点名”推荐，而不仅仅是在搜索结果链接列表中出现。这种优化策略能够提高企业在AI搜索中的曝光度和推荐概率，从而增加销售机会。

艾媒咨询发布的《2026年AI搜索流量与GEO产业发展白皮书》中显示：2026年Q1，中国AI搜索营销市场规模已达到320亿元人民币，同比增长150%。然而，市场正在经历从增量爆发向存量博弈的关键转折。传统SEO服务收入同比下滑42%，而GEO服务收入却逆势增长320%，这一数据标志着流量运营范式的根本性转移。随着AI技术的不断发展，GEO服务有望成为未来企业营销的重要手段。

在豆包公关负责人的回应中，再次强调了豆包现阶段主要按成交收费的模式。豆包生活服务业务目前没有付费推广业务，酒店推荐也不收取广告费，商家不能通过付费影响推荐或排序，仅在订单成交后支付渠道服务费。这种模式在一定程度上保证了推荐的公正性和客观性，但也面临着市场竞争和盈利压力的挑战。

业内人士向记者透露，广告内容嵌入到大模型问答里面，也可以采用竞价广告模式。目前，有些大模型厂商也在积极探索这种商业模式。如果这种模式得以实施，可能会对豆包现有的按成交收费模式产生一定的冲击，也会引发关于商业利益和用户体验之间平衡的进一步讨论。

针对“商家不能通过付费影响推荐或排序”能否真正且长期持续的问题，上海数学与交叉学科研究院经济学副教授李沐炘认为还需要进一步观察。他指出，“大模型的重要价值在于降低消费者的信息搜索成本，因此，自然推荐与商业付费之间保持清晰边界非常重要。如果商业因素影响推荐结果，但消费者又难以识别，不仅可能影响用户对平台的信任，也可能进一步增强平台作为信息入口的市场力量。”

李沐炘还强调，相比传统OTA，大模型还会带来一些新的治理难题。大模型本身更加复杂，具有较强的“黑箱”特征。在传统OTA中，广告通常可以相对清晰地界定，消费者也可以直接观察酒店的排名、评分和用户评论。而在AI推荐中，为什么推荐某家酒店而没有推荐另一家酒店，外界往往更难判断。这也涉及到算法公平性问题，例如信息和数据更丰富的大型连锁酒店是否会因此获得更多推荐机会，以及中小商家是否能够获得相对公平的展示。这些都是非常难以界定和考察的问题，需要引起重视。

“因此，我认为未来真正值得关注的，不只是AI平台是否收费、收费多少，而是广告标识是否清晰、商业利益与自然推荐的边界是否明确，以及算法公平性和外部监督机制是否足够有效。”李沐炘表示。只有解决了这些问题，才能确保AI推荐平台的健康发展，保障用户的合法权益。

从商家角度来看，又该如何分析这一现象呢？有业内人士告诉记者，“关键并不是简单比较名义佣金率，而是要看单位新增订单的综合获客成本，以及这些订单究竟是新增需求，还是对原有OTA或酒店自有渠道的替代。”如果豆包能够带来新的消费场景和增量用户，那么按成交收费的模式就具有一定吸引力；但如果主要是渠道间的流量重新分配，商家就会更加关注约12%的费率是否具有竞争力，是否能够带来实际的利润增长。

（徽声在线记者 李晓）