在位者优势：LLM推荐系统中的品牌偏见与认知操纵动力学

大语言模型（LLM）正成为消费者发现产品的主要方式——但我们尚不了解品牌如何在这个新渠道竞争。我们以护肤品——消费者购买前难以判断质量、必须依赖品牌声誉的品类——研究LLM推荐中的品牌动力学——跨三个商业LLM（GPT-4o-mini、Claude Sonnet、Gemini 3 Flash）——并以搜索品做稳健性检验。在三个实验中我们发现：(1) 条件垄断——当全部产品规格相同时知名品牌100%被推荐（IAI=10.0）——但竞争者只要有不到+0.1星的评分优势该支配即消失；(2) 权威式营销语言——包括捏造的临床证据声明——在偏差盈余价值等于+0.17评分点时打破该垄断——各模型响应不同；(3) 多品牌GEO竞争中的社会困境：当全部品牌采用同一优化策略时——个体收益在我们的收益代理中从+0.802跌至+0.007——且测试中不参与的品牌获得零推荐。我们的结果表明：生成式引擎优化（GEO）不仅应作为安全风险研究——还应作为塑造市场竞争的新兴营销实践研究。