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。
当前，GEO（即生成引擎优化，Generative...
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。
一方面，GEO已帮助部分品牌在AI回答中获得优先曝...
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。
在调查中，澎湃新闻记者购买了某GEO服务商的产品，...
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。
“平台反制是必然的动态博弈” 回看GEO的诞生，主...
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。
有别于SEO（Search Engine Opti...
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。
据记者了解，当前包含豆包、DeepSeek、千问、...
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。
另有GEO服务商反映，“近期，DeepSeek已对...
” 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。
大模型本身就在快速进化，模型的检索逻辑、内容偏好，...
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。
” 袁双燕进一步指出，“我们面对的现实是，目前国内...
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。
在她看来，关于GEO的核心技术原理，有一个普遍的误...
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。
当越来越多的企业开始通过GEO手段影响AI输出时，...
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。
对于频频被曝光的GEO“数据投毒”“黑灰产”等乱象...
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。
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...
“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。
“目前来看，类似的乱象更多发生于对商品、服务的网络...
”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。
从司法判例来看，夏海龙律师表示，SEO领域之前最普...
“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。
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