邵诗巍律师 | GEO服务商的法律红线与合规生存指南

2025 年，生成式 AI 的快速迭代正在重塑信息获取方式，也让传统 SEO 体系发生结构性松动。

（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）列入年度预算。但同期工信部备案系统披露，全国自称能做GEO的服务商超过1200家，但真正实现跨平台同步优化、效果可量化的不足 5%。

监管端的变化同样值得关注，2025年9月生效的《人工智能生成合成内容标识办法》要求“具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应当按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行备案和变更、注销备案手续” 。合规门槛显著提高，意味着 GEO 服务商必须在技术、内容与经营合规之间找到新的平衡点。

在这样的背景下，GEO成为了连接技术创新、商业诉求的一条新赛道。风险与机会并存，如何在这一赛道中找到可持续的位置，是所有服务商都不得不面对的问题。

I 本文作者：邵诗巍律师

1

GEO 商业模式的潜在法律风险分析

1. 数据投喂为何易触发反不正当竞争责任

在 GEO 服务的实践中，“数据投喂”通常被视为一种正常的内容增强策略。许多团队的程序员、内容运营人员、数据工程师会通过结构化的内容布置，使品牌在公开语料池中拥有更高的可见度。然而，当投喂内容并非基于真实信息，而是通过伪造专家身份、虚构行业报告、制造不存在的用户评价或通过站群构建“伪权威网页”等方式来“塑造优势”时，其性质便不再停留在营销范畴，而开始触及反不正当竞争法的监管底线。

根据《反不正当竞争法》第九条、第十二条的规定，经营者不得进行虚假宣传，不得编造或传播误导性信息。这意味着，只要 GEO 服务商投喂的内容足以让公众对企业资质、技术能力、用户口碑等产生错误认知，即可能被认定为虚假宣传。而如果相关内容对竞争对手形成不当贬损、暗示其不具备能力或处于边缘状态，也可能构成对其商业信誉的损害。

在 GEO 场景下，风险之所以显著上升，有两个关键原因。第一，投喂行为往往具有系统性。许多 GEO 团队的程序员、算法工程师、开发工程师会通过自动化方式批量生成结构化内容，使其在不同平台持续扩散，最终被模型记录到检索语料或生成参考链条中，导致虚假信息的“放大效应”。第二，AI 的回答具有高权威感。当某一偏向性内容被模型反复引用时，用户可能将其视为可靠事实，加剧误导后果。因此，监管机关在评估 GEO 行为的法律属性时，更强调其对信息生态和市场秩序的整体影响，而非仅审查内容本身是否确切真实。

从本质上讲，数据投喂一旦突破真实性边界，就可能演变为通过技术手段制造“信息假象”。这类行为破坏了基于真实信息进行的公平竞争，也降低了市场主体的正常可见度。因此，即使 GEO 服务商并未直接参与交易或宣传，只要其投喂内容被用于影响 AI 回答，进而影响消费者判断，也会面临虚假宣传或误导性信息的法律风险。

在目前公开的执法案例中，涉及 GEO 的案件尚不多见，但与SEO 相关的案例对于GEO来说，具有高度可迁移的参考价值。上海长宁区市场监管局在 2024 年曾作出的“酒店哥哥”混淆案处罚，是理解此类风险的重要样本。

【典型案例】

从 SEO 混淆案看 GEO 投喂风险的延伸

（图片来源：[1]）

2020 年至 2021 年间，该当事人在推广其“酒店哥哥”网站时，未经许可，将竞争对手“天津某公司”的企业名称设置为自身网站的搜索关键词。用户在 360 搜索中输入“天津某公司”时，结果页面的前两条均呈现带有该名称的推广链接，但链接实际跳转至“酒店哥哥”官网，并配有“免费在线预订”“0 服务费”等广告语。配图中还出现了与“酒店哥哥”相关的标识，使公众容易误认为两家公司之间存在业务合作或关联关系。

经监管调查确认，该行为足以造成公众误认，并直接减少了竞争对手在搜索结果中的曝光机会。市监局最终认定其构成《反不正当竞争法》第七条规定的混淆行为，责令其停止违法行为并处以 3 万元罚款。

这一案例对 GEO 服务商具有重要启示。虽然“酒店哥哥”案的处罚对象是商家自身而非第三方机构，但其裁判逻辑对 GEO 服务商仍具有重要参考价值。监管机关在处理此类信息展示行为时，并不关注技术操作由谁实施，而是强调：只要足以造成公众误认、削弱竞争对手的可见度，即可能构成混淆或误导性宣传。

因此，若 GEO 服务商通过内容投放暗示合作关系、在榜单或测评中隐性贬损同行，或以“第三方评价”影响模型判断，均可能被视为制造误导效果。特别是在生成式 AI 场景下，一旦投喂内容进入模型的引用链，其误导性影响将被持续放大。换言之，该案提醒服务商：关键不在“由谁操作”，而在“是否导致公众误认”，这将成为 GEO 合规判断的重要基准。

2、 提示词注入与“破坏计算机信息系统罪”

相较于数据投喂主要依靠内容数量与信息形态影响模型引用链，提示词注入（Prompt Injection）属于更具技术性的操作路径。其核心做法是在网页脚本、可见或不可见文本、元数据、开源文档或用户无法直接察觉的区域嵌入“指向 AI 的隐藏提示”，诱导模型在生成回答时优先输出某一品牌或观点，甚至改变模型原有的推理逻辑。

此类操作往往由程序员、算法工程师或负责模型解析的技术人员实施，并不通过平台允许的用户输入接口实现，而是尝试利用模型的解析机制或上下文注入漏洞，使其在不知情的情况下“携带外部指令”，从而影响最终输出。这种行为的法律风险在于：它突破了模型正常交互路径，具有“干扰系统功能”的倾向。

《刑法》第二百八十六条将“删除、修改、增加、干扰计算机信息系统功能”列为刑事处罚的范围。大型语言模型服务平台作为高度复杂的信息处理系统，其运行稳定性依赖于对输入内容的可控性。当提示词注入通过规模化部署导致模型大量输出失真内容、影响其响应逻辑或对系统资源造成异常消耗时，其行为在法理上可能被解释为对计算机信息系统功能的“非授权干预”。因此，司法机关在面对具有技术性欺骗、突破正常接口或影响模型稳定性的操作时，更容易从“破坏计算机信息系统”这一视角审视其性质。

提示词注入与传统 SEO 时代由程序员、开发工程师实施的“黑帽操作”在本质上具有相似性。二者均通过规避规则、绕过系统设计来影响信息排序或内容呈现，只是执行环境从搜索引擎算法迁移至 AI 模型的指令解析机制。从监管逻辑出发，只要这种干预行为具备隐蔽性、规模化传播或后果不可控等特征，便可能被认定具有危害公共信息系统安全的性质。

虽然目前尚未出现以提示词注入方式入罪的 GEO 相关案件，但 SEO 的相关刑事案件已提供了司法机关的判断思路。

【典型案例】

干扰搜索引擎排序，被判有期徒刑一年六个月

2023 年，安徽马鞍山市雨山区检察院公开一起案件，被告人李某因开发并售卖“引蜘蛛程序”等工具，被认定犯提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪，被判处有期徒刑一年六个月。

根据公开资料显示[2]，李某通过自学掌握编程能力，开发出能够模拟异常访问、干扰搜索引擎正常排序的程序，并向多名用户出售。同时，他还提供软件升级、Cookie 渠道、验证码打码等服务，以保证程序能持续绕过搜索引擎的防护机制。此类程序在短时间内向搜索引擎服务器制造了大量异常流量，部分链接指向赌博或色情网站，直接影响了搜索引擎的稳定运行。

法院最终认定：李某提供的工具具备明显“干扰计算机信息系统功能”的属性，其行为已突破一般意义上的“营销工具”，构成对公共信息系统安全的侵害。

近年来，全国法院审理了多起涉及“黑帽SEO”的案件，司法机关关注的核心并非“是否用于营销”，而是：

• 是否突破系统预设的交互方式；

• 是否利用漏洞或技术手段绕过正常规则；

• 是否对系统运行造成干扰风险；

• 是否具有规模化传播或不可控后果；

• 是否具备工具化、可复制、可扩散属性。

当以上因素出现叠加时，即使行为本身带有商业目的，也可能被认定为危害计算机信息系统安全的技术干预行为。

在 GEO 场景中，如果提示词注入工具被用于大规模操控模型输出，或导致模型对特定品牌做出系统性偏向回答，其运行逻辑与典型黑帽程序并无本质区别。因此，该行为具有被司法机关纳入“破坏计算机信息系统罪”或“提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪”框架审查的现实可能性。

2

合规化是 GEO 服务商的核心壁垒

1. GEO 服务商正在走向“可监管化”

随着生成式 AI 的高速发展，监管框架正在逐步从原则性规范走向体系化治理。其中最核心的一环，是要求提供深度合成、生成式内容或算法推荐服务的主体进行备案，以便监管部门在必要时对算法机制、数据来源和内容生成模式进行溯源审查。

对 GEO 服务商而言，这一趋势意味着行业将从“技术服务”逐渐转向“公共信息服务”的法律定位。尤其当服务内容涉及模型回答影响、语料结构化供给、行业知识库构建等环节时，相关操作可能落入《互联网信息服务深度合成管理规定》、《人工智能生成合成内容标识办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》的适用范围。这些规定强调：

• 提供深度合成或算法推荐服务，且“具有舆论属性或社会动员能力”的，才需要履行备案义务；

• 算法一旦落入该范围，须进行更严格的备案审查，并在变更、升级、终止时向监管部门报备。

对于 GEO 服务商而言，这意味着两项重要变化：

第一，备案不再是“可选项”，而是触发条件后的强制门槛。

只有当监管部门认定其技术手段“具有舆论属性或社会动员能力”时，才必须备案；未触发该条件前，企业可自愿备案，但一旦触发，不履行即构成合规风险。

第二，在强监管行业（医疗、金融、教育等），“已备案”正成为市场筛选供应商的隐性条件。

客户为对冲 AI 使用规范与内容安全责任，越来越倾向选择已完成备案、技术架构透明、可接受审计的服务商。备案状态由此从“合规成本”转化为“竞争筹码”。

简言之，未来 GEO 行业的基础竞争力不仅是“能否优化”，更是“能否在监管框架内透明地优化”。

能够率先建立算法档案、数据来源说明和内部安全流程的团队，将在规范化进程中占据先发优势。

2. 内容透明化与行业垂直化：构建长期竞争力的现实路径

在监管逐渐趋严的背景下，GEO 服务商面临一个核心问题：如何在不触碰虚假宣传、误导性信息、系统干扰等法律边界的前提下，仍然为客户提供有效的可见度提升服务？答案往往不在技术“突破口”，而在内容与行业的“深度化”。

（1）建立透明内容体系：让优化过程可解释、可审计

对于监管方与客户而言，“黑箱式优化”已经不再是可接受的服务模式。市场正在对 GEO 服务商提出新的内容标准：

第一，内容来源需透明。无论是行业数据、专家意见还是用户评价，均应具备真实来源，避免虚构、编造或语义伪装。

第二，内容逻辑需可解释。客户希望知道某个观点、语义标签或结构化字段为何这样构建，而模型也偏好结构清晰、语义一致的内容。

第三，优化效果需可量化。提供关键词级别的曝光日志、模型回答引用记录、内容索引路径等数据，将成为市场对 GEO 服务商的基本要求。

内容透明化不仅是合规要求，也能显著提升服务商在与客户沟通时的可信度，避免卷入客户业务本身的风险争议中。

（2）深耕垂直领域：从“关键词优化”转向“行业知识供给”

随着 AI 平台的治理规则不断收紧，普通的内容堆叠、泛化语料扩散已经难以获得明显效果，甚至可能因重复度或低质量被模型降权。行业正在出现一种更具可持续性的趋势——垂直化 GEO。

垂直化 GEO 的关键在于：不再试图通过数量影响模型，而是通过“专业一致性”与“知识可信度”影响模型判断。

主要表现为三个方向：

第一，构建行业知识库。 在医疗、金融、教育等强监管行业，模型对专业知识的敏感度更高。服务商若能够基于真实资料构建专业知识库，并以结构化方式呈现，模型更可能采纳为稳定参考源。

第二，建立专业内容模板。AI 更喜欢逻辑稳定、结构一致的内容。服务商若能形成行业标准化模板，能在不违规的情况下提升客户内容的模型引用率。

第三，强化领域权威性，而非单纯堆叠内容数量。模型会更倾向引用长期稳定更新的专业源，而非大量、但缺乏逻辑与专业深度的语料。这意味着服务商的核心价值从“生产内容”转向“提供专业知识结构”。

换句话说，未来的 GEO 服务将不再是“流量生意”，而是一种“专业型供应链”，其价值在于将行业知识以模型可吸收的形式重建，而不是投放海量无差别内容。

3

总结

在监管框架不断完善、AI 平台强化内容安全治理的大趋势下，GEO 服务商正在从“技术灰区参与者”向“信息生态参与者”转变。算法备案、内容透明化、行业专业化将成为行业生存的三条主线。 能够在规范中建立方法论、在专业中形成稳定语义供给的团队，才可能真正建立行业地位。

[1] 威海市人民政府 反不正当竞争 典型案例：上海会甲信息技术有限公司不正当竞争案  https://www.weihai.gov.cn:8443/art/2025/6/23/art_118376_5594306.html

[2] 干扰搜索引擎排序，被判构成不正当竞争https://mp.weixin.qq.com/s/rWNbIImceuCUHMHCEYs0zw

本文为邵诗巍律师的原创文章，仅代表本文作者个人观点，不构成对特定事项的法律咨询和法律意见。

推荐阅读

国内企业为海外Web3企业招募员工，是否存在法律风险？

GEO被定性为灰产？生成式引擎优化的合规边界与法律风险解析

律师评析 | 关于全国首例“AI游戏外挂”案的「罪与非罪」