邵詩巍律師 | GEO服務商的法律紅線與合規生存指南

2025 年，生成式 AI 的快速迭代正在重塑資訊獲取方式，也讓傳統 SEO 體系發生結構性鬆動。

（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）列入年度預算。但同期工信部備案系統披露，全國自稱能做GEO的服務商超過1200家，但真正實現跨平台同步優化、效果可量化的不足 5%。

監管端的變化同樣值得關注，2025年9月生效的《人工智慧生成合成內容標識辦法》要求「具有輿論屬性或者社會動員能力的深度合成服務提供者，應當按照《網路資訊服務算法推薦管理規定》履行備案和變更、註銷備案手續」 。合規門檻顯著提高，意味著 GEO 服務商必須在技術、內容與經營合規之間找到新的平衡點。

在這樣的背景下，GEO成為了連接技術創新、商業訴求的一條新賽道。風險與機會並存，如何在這一賽道中找到可持續的位置，是所有服務商都不得不面對的問題。

I 本文作者：邵詩巍律師

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GEO 商業模式的潛在法律風險分析

1. 數據投餵為何易觸發反不正當競爭責任

在 GEO 服務的實踐中，「數據投餵」通常被視為一種正常的內容增強策略。許多團隊的程序員、內容營運人員、數據工程師會通過結構化的內容布置，使品牌在公開語料池中擁有更高的可見度。然而，當投餵內容並非基於真實資訊，而是通過偽造專家身份、虛構行業報告、製造不存在的用戶評價或通過站群構建「偽權威網頁」等方式來「塑造優勢」時，其性質便不再停留在營銷範疇，而開始觸及反不正當競爭法的監管底線。

根據《反不正當競爭法》第九條、第十二條的規定，經營者不得進行虛假宣傳，不得編造或傳播誤導性資訊。這意味著，只要 GEO 服務商投餵的內容足以讓公眾對企業資質、技術能力、用戶口碑等產生錯誤認知，即可能被認定為虛假宣傳。而如果相關內容對競爭對手形成不當貶損、暗示其不具備能力或處於邊緣狀態，也可能構成對其商業信譽的損害。

在 GEO 場景下，風險之所以顯著上升，有兩個關鍵原因。第一，投餵行為往往具有系統性。許多 GEO 團隊的程序員、算法工程師、開發工程師會通過自動化方式批量生成結構化內容，使其在不同平台持續擴散，最終被模型記錄到檢索語料或生成參考鏈條中，導致虛假資訊的「放大效應」。第二，AI 的回答具有高權威感。當某一偏向性內容被模型反覆引用時，用戶可能將其視為可靠事實，加劇誤導後果。因此，監管機關在評估 GEO 行為的法律屬性時，更強調其對資訊生態和市場秩序的整體影響，而非僅審查內容本身是否確切真實。

從本質上講，數據投餵一旦突破真實性邊界，就可能演變為通過技術手段製造「資訊假象」。這類行為破壞了基於真實資訊進行的公平競爭，也降低了市場主體的正常可見度。因此，即使 GEO 服務商並未直接參與交易或宣傳，只要其投餵內容被用於影響 AI 回答，進而影響消費者判斷，也會面臨虛假宣傳或誤導性資訊的法律風險。

在目前公開的執法案例中，涉及 GEO 的案件尚不多見，但與SEO 相關的案例對於GEO來說，具有高度可遷移的參考價值。上海長寧區市場監管局在 2024 年曾作出的「酒店哥哥」混淆案處罰，是理解此類風險的重要樣本。

【典型案例】

從 SEO 混淆案看 GEO 投餵風險的延伸

（圖片來源：[1]）

2020 年至 2021 年間，該當事人在推廣其「酒店哥哥」網站時，未經許可，將競爭對手「天津某公司」的企業名稱設置為自身網站的搜尋關鍵詞。用戶在 360 搜尋中輸入「天津某公司」時，結果頁面的前兩條均呈現帶有該名稱的推廣鏈接，但鏈接實際跳轉至「酒店哥哥」官網，並配有「免費在線預訂」「0 服務費」等廣告語。配圖中還出現了與「酒店哥哥」相關的標識，使公眾容易誤認為兩家公司之間存在業務合作或關聯關係。

經監管調查確認，該行為足以造成公眾誤認，並直接減少了競爭對手在搜尋結果中的曝光機會。市監局最終認定其構成《反不正當競爭法》第七條規定的混淆行為，責令其停止違法行為並處以 3 萬元罰款。

這一案例對 GEO 服務商具有重要啟示。雖然「酒店哥哥」案的處罰對象是商家自身而非第三方機構，但其裁判邏輯對 GEO 服務商仍具有重要參考價值。監管機關在處理此類資訊展示行為時，並不關注技術操作由誰實施，而是強調：只要足以造成公眾誤認、削弱競爭對手的可見度，即可能構成混淆或誤導性宣傳。

因此，若 GEO 服務商通過內容投放暗示合作關係、在榜單或測評中隱性貶損同行，或以「第三方評價」影響模型判斷，均可能被視為製造誤導效果。特別是在生成式 AI 場景下，一旦投餵內容進入模型的引用鏈，其誤導性影響將被持續放大。換言之，該案提醒服務商：關鍵不在「由誰操作」，而在「是否導致公眾誤認」，這將成為 GEO 合規判斷的重要基準。

2、 提示詞注入與「破壞計算機資訊系統罪」

相較於數據投餵主要依靠內容數量與資訊形態影響模型引用鏈，提示詞注入（Prompt Injection）屬於更具技術性的操作路徑。其核心做法是在網頁腳本、可見或不可見文本、元數據、開源文檔或用戶無法直接察覺的區域嵌入「指向 AI 的隱藏提示」，誘導模型在生成回答時優先輸出某一品牌或觀點，甚至改變模型原有的推理邏輯。

此類操作往往由程序員、算法工程師或負責模型解析的技術人員實施，並不通過平台允許的用戶輸入接口實現，而是嘗試利用模型的解析機制或上下文注入漏洞，使其在不知情的情況下「攜帶外部指令」，從而影響最終輸出。這種行為的法律風險在於：它突破了模型正常交互路徑，具有「干擾系統功能」的傾向。

《刑法》第二百八十六條將「刪除、修改、增加、干擾計算機資訊系統功能」列為刑事處罰的範圍。大型語言模型服務平台作為高度複雜的資訊處理系統，其運行穩定性依賴於對輸入內容的可控性。當提示詞注入通過規模化部署導致模型大量輸出失真內容、影響其響應邏輯或對系統資源造成異常消耗時，其行為在法理上可能被解釋為對計算機資訊系統功能的「非授權干預」。因此，司法機關在面對具有技術性欺騙、突破正常接口或影響模型穩定性的操作時，更容易從「破壞計算機資訊系統」這一視角審視其性質。

提示詞注入與傳統 SEO 時代由程序員、開發工程師實施的「黑帽操作」在本質上具有相似性。二者均通過規避規則、繞過系統設計來影響資訊排序或內容呈現，只是執行環境從搜尋引擎算法遷移至 AI 模型的指令解析機制。從監管邏輯出發，只要這種干預行為具備隱蔽性、規模化傳播或後果不可控等特徵，便可能被認定具有危害公共資訊系統安全的性質。

雖然目前尚未出現以提示詞注入方式入罪的 GEO 相關案件，但 SEO 的相關刑事案件已提供了司法機關的判斷思路。

【典型案例】

干擾搜尋引擎排序，被判有期徒刑一年六個月

2023 年，安徽馬鞍山市雨山區檢察院公開一起案件，被告人李某因開發並售賣「引蜘蛛程序」等工具，被認定犯提供侵入、非法控制計算機資訊系統程序、工具罪，被判處有期徒刑一年六個月。

根據公開資料顯示[2]，李某通過自學掌握編程能力，開發出能夠模擬異常訪問、干擾搜尋引擎正常排序的程序，並向多名用戶出售。同時，他還提供軟體升級、Cookie 渠道、驗證碼打碼等服務，以保證程序能持續繞過搜尋引擎的防護機制。此類程序在短時間內向搜尋引擎服務器製造了大量異常流量，部分鏈接指向賭博或色情網站，直接影響了搜尋引擎的穩定運行。

法院最終認定：李某提供的工具具備明顯「干擾計算機資訊系統功能」的屬性，其行為已突破一般意義上的「營銷工具」，構成對公共資訊系統安全的侵害。

近年來，全國法院審理了多起涉及「黑帽SEO」的案件，司法機關關注的核心並非「是否用於營銷」，而是：

• 是否突破系統預設的交互方式；

• 是否利用漏洞或技術手段繞過正常規則；

• 是否對系統運行造成干擾風險；

• 是否具有規模化傳播或不可控後果；

• 是否具備工具化、可複製、可擴散屬性。

當以上因素出現疊加時，即使行為本身帶有商業目的，也可能被認定為危害計算機資訊系統安全的技術干預行為。

在 GEO 場景中，如果提示詞注入工具被用於大規模操控模型輸出，或導致模型對特定品牌做出系統性偏向回答，其運行邏輯與典型黑帽程序並無本質區別。因此，該行為具有被司法機關納入「破壞計算機資訊系統罪」或「提供侵入、非法控制計算機資訊系統程序、工具罪」框架審查的現實可能性。

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合規化是 GEO 服務商的核心壁壘

1. GEO 服務商正在走向「可監管化」

隨著生成式 AI 的高速發展，監管框架正在逐步從原則性規範走向體系化治理。其中最核心的一環，是要求提供深度合成、生成式內容或算法推薦服務的主體進行備案，以便監管部門在必要時對算法機制、數據來源和內容生成模式進行溯源審查。

對 GEO 服務商而言，這一趨勢意味著行業將從「技術服務」逐漸轉向「公共資訊服務」的法律定位。尤其當服務內容涉及模型回答影響、語料結構化供給、行業知識庫構建等環節時，相關操作可能落入《網路資訊服務深度合成管理規定》、《人工智慧生成合成內容標識辦法》《網路資訊服務算法推薦管理規定》的適用範圍。這些規定強調：

• 提供深度合成或算法推薦服務，且「具有輿論屬性或社會動員能力」的，才需要履行備案義務；

• 算法一旦落入該範圍，須進行更嚴格的備案審查，並在變更、升級、終止時向監管部門報備。

對於 GEO 服務商而言，這意味著兩項重要變化：

第一，備案不再是「可選項」，而是觸發條件後的強制門檻。

只有當監管部門認定其技術手段「具有輿論屬性或社會動員能力」時，才必須備案；未觸發該條件前，企業可自願備案，但一旦觸發，不履行即構成合規風險。

第二，在強監管行業（醫療、金融、教育等），「已備案」正成為市場篩選供應商的隱性條件。

客戶為對沖 AI 使用規範與內容安全責任，越來越傾向選擇已完成備案、技術架構透明、可接受審計的服務商。備案狀態由此從「合規成本」轉化為「競爭籌碼」。

簡言之，未來 GEO 行業的基礎競爭力不僅是「能否優化」，更是「能否在監管框架內透明地優化」。

能夠率先建立算法檔案、數據來源說明和內部安全流程的團隊，將在規範化進程中占據先發優勢。

2. 內容透明化與行業垂直化：構建長期競爭力的現實路徑

在監管逐漸趨嚴的背景下，GEO 服務商面臨一個核心問題：如何在不觸碰虛假宣傳、誤導性資訊、系統干擾等法律邊界的前提下，仍然為客戶提供有效的可見度提升服務？答案往往不在技術「突破口」，而在內容與行業的「深度化」。

（1）建立透明內容體系：讓優化過程可解釋、可審計

對於監管方與客戶而言，「黑箱式優化」已經不再是可接受的服務模式。市場正在對 GEO 服務商提出新的內容標準：

第一，內容來源需透明。無論是行業數據、專家意見還是用戶評價，均應具備真實來源，避免虛構、編造或語義偽裝。

第二，內容邏輯需可解釋。客戶希望知道某個觀點、語義標籤或結構化字段為何這樣構建，而模型也偏好結構清晰、語義一致的內容。

第三，優化效果需可量化。提供關鍵詞級別的曝光日誌、模型回答引用記錄、內容索引路徑等數據，將成為市場對 GEO 服務商的基本要求。

內容透明化不僅是合規要求，也能顯著提升服務商在與客戶溝通時的可信度，避免捲入客戶業務本身的風險爭議中。

（2）深耕垂直領域：從「關鍵詞優化」轉向「行業知識供給」

隨著 AI 平台的治理規則不斷收緊，普通的內容堆疊、泛化語料擴散已經難以獲得明顯效果，甚至可能因重複度或低質量被模型降權。行業正在出現一種更具可持續性的趨勢——垂直化 GEO。

垂直化 GEO 的關鍵在於：不再試圖通過數量影響模型，而是通過「專業一致性」與「知識可信度」影響模型判斷。

主要表現為三個方向：

第一，構建行業知識庫。 在醫療、金融、教育等強監管行業，模型對專業知識的敏感度更高。服務商若能夠基於真實資料構建專業知識庫，並以結構化方式呈現，模型更可能採納為穩定參考源。

第二，建立專業內容模板。AI 更喜歡邏輯穩定、結構一致的內容。服務商若能形成行業標準化模板，能在不違規的情況下提升客戶內容的模型引用率。

第三，強化領域權威性，而非單純堆疊內容數量。模型會更傾向引用長期穩定更新的專業源，而非大量、但缺乏邏輯與專業深度的語料。這意味著服務商的核心價值從「生產內容」轉向「提供專業知識結構」。

換句話說，未來的 GEO 服務將不再是「流量生意」，而是一種「專業型供應鏈」，其價值在於將行業知識以模型可吸收的形式重建，而不是投放海量無差別內容。

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總結

在監管框架不斷完善、AI 平台強化內容安全治理的大趨勢下，GEO 服務商正在從「技術灰區參與者」向「資訊生態參與者」轉變。算法備案、內容透明化、行業專業化將成為行業生存的三條主線。 能夠在規範中建立方法論、在專業中形成穩定語義供給的團隊，才可能真正建立行業地位。

[1] 威海市人民政府 反不正當競爭 典型案例：上海會甲資訊技術有限公司不正當競爭案  https://www.weihai.gov.cn:8443/art/2025/6/23/art_118376_5594306.html

[2] 干擾搜尋引擎排序，被判構成不正當競爭https://mp.weixin.qq.com/s/rWNbIImceuCUHMHCEYs0zw

本文為邵詩巍律師的原創文章，僅代表本文作者個人觀點，不構成對特定事項的法律諮詢和法律意見。

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來源：金色財經

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