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【央视新闻客户端】

专题：2026国际消费者权益日——3·15市场监管在行动

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　　来源：澎湃新闻

　　AI语料被“投毒 ”
、AI推荐“胡说八道
”．．．．．．当AI给出的答案已被精心设计或者操纵，GEO营销这一新兴行业也被推上风口浪尖
，重新面临各界的审视。

　　当前，GEO（即生成引擎优化 ，Generative Engine Optimization）行业出现了所谓的“白帽GEO”和“黑帽GEO ”之分 。一方面
，GEO已帮助部分品牌在AI回答中获得优先曝光；另一方面，也确实存在服务商通过批量生成低质甚至虚假内容、编造排行榜等污染大模型信息源的乱象 ，干扰了大模型的输出结果
，进而误导消费者决策
。

　　与此同时，GEO已形成一条真实的付费产业链。

　　在调查中 ，澎湃新闻记者购买了某GEO服务商的产品
，发现自己虚构的一个保健品品牌，通过该服务商的操作 ，在仅仅不到半天时间内
，便赫然出现在AI给出的推荐答案中，甚至登上第一推荐位 。

　　在当前监管尚未明晰之际 ，基于AI搜索诞生的GEO，和平台之间的博弈也在暗中展开。

　　有GEO服务商坦言
，“随着大模型的迭代，GEO之前的优化效果可能会打折扣
。因此 ，GEO优化是一个长期的 、持续性的工作。”有业内人士认为
，技术迭代快是行业的内生挑战，平台反制是必然的动态博弈 。

　　“平台反制是必然的动态博弈
”

　　回看GEO的诞生 ，主要系AI时代
，随着DeepSeek、豆包等AI对话助手的普及，流量入口也逐渐随之迁移 ，催生了GEO这一新兴数字营销模式
。有别于SEO（Search Engine Optimization
，搜索引擎优化），GEO优化的目标则是 ，提升品牌信息被AI模型引用并直接融入生成答案的概率。

　　或出于对于流量的焦虑
，急于抓住AI搜索的红利，品牌争相研究布局 ，GEO优化的市场需求已客观存在 。

　　而从AI大模型层面来看，目前尚未出台关于GEO的规范细则
。据记者了解
，当前包含豆包
、DeepSeek、千问 、腾讯元宝
、文心一言、Kimi等主流AI大模型平台方暂未明确出台关于GEO优化内容的规范。但据GEO服务商反映，已有平台在做出调整 。

　　“GEO一定会被监管 ，现在已经越来越难做了
。”有GEO服务商称。另有GEO服务商反映
，“近期，DeepSeek已对内容收录和引用逻辑做出调整 ，尤其是针对系统清理批量生成 、缺乏数据来源的排行榜
，对类似榜单进行降权，甚至不再引用 。 ”

　　蓝耘战略市场总监袁双燕在接受澎湃新闻记者采访时表示 ，“技术迭代快是行业的内生挑战
。大模型本身就在快速进化
，模型的检索逻辑
、内容偏好，甚至对多模态信息的处理方式 ，每隔几个月就可能发生重大变化。这意味着
，一套行之有效的GEO策略，可能很快就会失效 。这就要求GEO服务商必须具备快速响应和持续研究的能力 ，否则就会被甩在后面。
”

　　袁双燕进一步指出，“我们面对的现实是
，目前国内所有主流AI模型，都没有开放基于GEO优化的官方API接口
。这意味着我们是在跟一个个参数量千亿级、训练数据海量 ，且持续迭代的‘黑盒系统’打交道。”想单纯靠人工去测试 、去总结这些模型的“口味 ”和“偏好
”
，效率太低，而且根本跟不上模型更新的速度 。

　　在她看来 ，关于GEO的核心技术原理
，有一个普遍的误解，认为它主要是通过“高频内容投喂”来影响AI抓取
。但实际上 ，这背后涉及的技术远比“经验活 ”复杂得多。技术维度核心的解法是“用算法理解算法
，用模型对抗模型
” 。她认为，GEO的核心从来不是“投喂什么” ，而是“如何被理解 ”——而这件事
，只能靠技术来回答
。

　　对于AI平台的防御，袁双燕认为 ，平台反制是必然的动态博弈。当越来越多的企业开始通过GEO手段影响AI输出时，模型方为了维护搜索结果的公正性和权威性
，必然会调整算法
、加强反制机制 。这种“攻防
”是任何涉及算法优化的领域都会出现的常态
。它不是“对抗”，而是一种促使双方不断进步的博弈。对GEO行业来说 ，这既是挑战
，也是倒逼技术升级的动力 。

　　入局者“鱼龙混杂 ”

　　当前，GEO行业发展中乱象丛生 ，入局者“鱼龙混杂”
。

　　对于频频被曝光的GEO“数据投毒
”“黑灰产”等乱象
，袁双燕认为，GEO目前处于“混沌 ”期 ，入局者众多
，有传统的营销公司转型做GEO服务的，有数据智能公司专攻GEO品牌监测的 ，还有不少临时拉起来的“草根团队
”号称对外提供GEO服务的
，这类公司一般没有自己的平台，大部分都是通过第三方平台如内容生成平台、品牌数据监测平台等给用户提供服务 ，基本没有技术含量，通过海量发文实现被AI平台的收录
，且其对效果评估的维度也比较难经得起推敲。这类公司对外的收费普遍较低，对于迫切想要试水GEO的客户而言 ，有比较大的吸引力 。“在当前这个阶段
，劣币驱逐良币是可能存在的。”

　　同时，袁双燕判断 ，行业未来的发展方向会走向“技术驱动下的标准化与产品化 ”
。“用算法理解算法 、用模型对抗模型
”
，这是GEO服务的核心能力。未来，这种能力会越来越强 ，对AI模型的理解会更精准
、更实时 。总而言之
，GEO行业正处在一个从“摸着石头过河”到“构建技术壁垒、确立行业标准 ”的过渡期
。挑战很多，但机遇更大。

　　对于当前GEO行业乱象 ，如何从法律角度来看待？上海申伦律师事务所夏海龙律师在接受澎湃新闻记者采访时表示
，首先要明确的就是存在一些所谓的乱象，并不意味着一定有违法行为 ，尤其是这种乱象没有损害到特定民事主体的合法权益情况下，法律上就意味着没有一个适格的主体来主张法律上的权益 。

　　“目前来看
，类似的乱象更多发生于对商品 、服务的网络推广中，尤其被用来夸大宣传、虚假宣传 ，如果服务商存在这样的行为
，就违背了广告法的相关规定
。
”夏海龙律师进一步指出。

　　从司法判例来看，夏海龙律师表示 ，SEO领域之前最普遍的一种法律纠纷就是侵害商标权以及不正当竞争
，比如将他人的商标或者知名的企业字号作为网络检索的关键词，但是将广告链接设为自己的服务 ，达到蹭流量的目的
，这样的判例很多 。“但是目前关于GEO应该还没有类似的判例
。”

　　行业如何监管？

　　作为数字营销领域的细分赛道，多家机构对于GEO行业的前景也做出预判。其中 ，国内营销科学研究机构秒针营销科学院基于头豹研究院SEO市场规模
、GEO渗透率等数据建模计算后预测
，2030年中国GEO行业市场规模将达到240亿元 。

　　不可忽视的是，当前使用AI搜索问答的用户群体激增
。据中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》 ，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人
，普及率为36.5%，仅去年上半年 ，用户规模就增长了2.66亿人。从用户应用场景来看
，利用生成式人工智能产品回答问题的用户最为广泛，达80.9% 。

　　尽管目前关于GEO监管的系统性政策条款尚未出台 ，但对于行业乱象
，相关层面已然在行动。

　　据市场监管总局广告监管司于1月29日发布的《2026年全国广告监管工作要点》，其中明确提出 ，整治互联网广告市场秩序
。聚焦直播电商广告、引证广告 、AI生成广告等互联网广告监管重点难点问题
，开展集中整治。强化互联网广告活动全链条监管，组织查办并曝光一批违法互联网广告典型案件 ，提升监管执法穿透力 。

　　此外
，在行业自律方面，2025年11月19日 ，在中国商务广告协会AI营销应用工作委员会指导下，14家GEO相关企业作为首批发起单位
，共同发起《中国GEO行业发展倡议》，号召行业各方以“用户为本 ，价值导向 ”“坚守真实
，拒绝虚假
”“科学优化，反对污染”“公平竞争 ，光明竞合 ”“开放协作
，共建生态”为原则开展协作与服务
。

　　2026年2月3日，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）发起的《人工智能安全承诺：生成式引擎优化（GEO）专项》正式签署 ，10家GEO行业相关企业参与签署。此次承诺的签署
，标志着GEO行业自律发展形成基本共识 。

　　同时，基于《人工智能安全承诺：生成式引擎优化（GEO）专项》 ，AIIA安全治理委员会还联合GEO相关企业编制了《生成式引擎优化（GEO）服务可信基本要求》技术规范
，从管理机制
、客户材料审核、优化手段 、优化结果可信及可追溯
、长远发展等五方面对GEO服务提出了相关要求
。2026年3月3日，中国信通院人工智能研究所正式启动首轮《生成式引擎优化（GEO）可信基本要求》评测工作。

　　那么 ，在行业乱象频出的当下，GEO行业终将走向何方
，便急需监管的及时补位、AI平台的规则进一步明晰以及GEO服务商合规认知的提升等 。