《科创板日报》8月11日讯（记者 王耐）近日，关于“豆包推荐酒店抽取12%佣金”的消息引发市场热议。据媒体报道，豆包渠道酒店订单的软件服务费率为11.4%，另收取0.6%的支付手续费，综合费率约为12%。
对此，豆包公关负责人刘星在社交媒体上回应称，“豆包推荐酒店要收费了”这一说法并不准确。他表示，豆包生活服务业务目前不设付费推广，推荐酒店也不收取广告费，商家无法通过付费干预推荐结果或排序，仅能在订单成交后支付渠道服务费。刘星进一步强调，部分平台采用“佣金+广告”的混合收费模式，而豆包现阶段主要采取按成交付费的方式，两者不可直接类比。对于商家而言，更具参考价值的是实际渠道成本以及为业务带来的新增订单效果。同时，他提到豆包业务尚处于早期探索阶段，欢迎用户体验并提出宝贵意见。
从消息发酵到当晚十点半官方回应，此次事件处理速度极快。业内人士分析指出，之所以反应如此迅速，是因为市场对大模型商业化的敏感度极高。豆包此举是为了避免争议影响大模型答案的客观性，进而动摇用户的使用信心。
记者随即进行了实测：当要求豆包推荐上海外滩附近的高性价比酒店时，AI迅速提供了三家推荐，并附带了跳转链接。在绑定抖音账号后，用户可一键跳转至抖音完成支付。此外，在文字回答的结尾，豆包还同步推荐了一系列来自抖音平台的酒店相关视频。从用户提问、跳转下单到关联视频的流量分发，豆包与抖音等多平台的协同正在构建字节跳动内部互联的商业生态闭环。
艾媒咨询发布的《2026年中国AI智能营销白皮书》数据显示，53.0%的用户会使用搜索引擎进行购物搜索，主要用于查询价格优惠、查看评价测评、寻找官方链接及了解产品信息。与此同时，近四成的用户已将AI大模型作为重要的信息检索工具。品牌在AI搜索中的提及频率、上下文背景及情感倾向，正在逐渐取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。
上海财经大学数字经济研究院副院长崔丽丽指出，早期的SEO（搜索引擎优化）通常基于特定维度购买关键字进行竞价排名，并按用户点击收费；而豆包强调的“按成交付费”模式，与传统的“佣金+广告”商业化路径有所不同。不过，崔丽丽也坦言，实际操作中是否存在变相竞价，外界难以通过技术手段穿透验证，这确实给监管带来了挑战。
基于传统SEO，衍生出了GEO（生成式引擎优化）这一概念，即专门为AI驱动的生成式搜索平台优化内容策略，其目标是在用户向AI助手提问时，让企业品牌或产品被直接“点名”推荐，而非仅停留在搜索结果链接列表中。艾媒咨询发布的《2026年AI搜索流量与GEO产业发展白皮书》显示，2026年第一季度，中国AI搜索营销市场规模已达320亿元人民币，同比增长150%。市场正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服务收入逆势增长320%，标志着流量运营范式的根本性转移。
有业内人士透露，将广告内容嵌入大模型问答环节，并采用竞价广告模式，也是部分厂商正在探索的路径。针对“商家不能通过付费影响推荐或排序”能否长期持续，上海数学与交叉学科研究院经济学副教授李沐炘表示还需要进一步观察。他认为，大模型的核心价值在于降低消费者的信息搜索成本，因此，商业推广与自然推荐之间必须保持清晰的边界。如果商业因素干扰了推荐结果，而消费者又难以识别，不仅会损害用户信任，还可能进一步强化平台作为信息入口的市场支配地位。
此外，相比传统在线旅游平台（OTA），大模型还带来了新的治理难题。大模型本身更为复杂，具有显著的“黑箱”特征。在传统OTA中，广告通常界定清晰，消费者可直接观察排名和评论；而在AI推荐中，为何推荐某家酒店而忽略另一家，外界往往难以判断。这涉及算法公平性问题，例如拥有丰富数据的大型连锁酒店是否会获得更多推荐，而中小商家能否获得公平展示。这些都是难以界定和考察的。
因此，李沐炘认为，未来值得关注的重点不仅是AI平台是否收费、费率多少，更在于广告标识是否清晰、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。
从商家角度分析，关键并不在于简单比较名义佣金率，而在于衡量单位新增订单的综合获客成本，以及评估这些订单究竟是来自新的消费场景和增量用户，还是对原有OTA或酒店自有渠道的流量替代。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便具有一定吸引力；但如果主要是渠道间的流量重新分配，商家则会更加关注12%的费率是否具备竞争力。