《生成式引擎优化（GEO）团体标准》编制说明

转载来源：中国商务广告协会（CAAC）

一、工作简况

1.1 任务来源

本系列标准由中国商务广告协会提出并归口，项目名称为“生成式引擎优化（GEO）团体标准”，包括5个部分：第1部分“通论及术语与定义”、第2部分“服务商评估规范”、第3部分“计价、评估与测量规范”、第4部分“可信语料规范”、第5部分“服务流程合规与安全要求”。本标准由中国商务广告协会AI营销应用工作委员会组织制定。

1.2 立项背景

随着生成式人工智能技术的快速发展，以ChatGPT、DeepSeek、通义千问、Kimi等为代表的生成式AI搜索引擎正在深刻改变信息检索与内容分发模式。不同于传统搜索引擎返回链接列表，生成式引擎通过大语言模型（LLM）理解用户查询意图，基于检索增强生成（RAG）架构从海量语料中提取信息，直接生成综合性答案。

当前GEO领域面临诸多挑战：

• 缺乏统一的术语体系和技术规范，GEO、SEO、AEO等概念边界模糊；
• 服务市场鱼龙混杂，服务商能力参差不齐，缺乏科学的评估标准；
• 计价模式混乱，效果评估指标不统一；
• 语料质量良莠不齐，信源可信度难以保障；
• 服务流程不规范，黑帽GEO、虚假内容等违规行为时有发生。
• 为规范GEO行业健康发展，中国商务广告协会于2026年3月27日组织行业头部企业召开标准制定专项座谈会，正式启动《生成引擎优化（GEO）团体标准》编制工作。

1.3 主要工作过程

（1）起草阶段

2026年3月27日，中国商务广告协会AI营销应用工作委员会组织召开《生成引擎优化（GEO）团体标准》制定工作座谈会，成立专项标准制定委员会及五大专题工作组推进标准起草。

2026年4月29日，《生成式引擎优化（GEO）团体标准》制定委员会第一次全员会议在北京成功召开。会议表决通过了《生成式引擎优化（GEO）团体标准制定委员会工作章程》及5大标准工作组的组长、副组长人选，明确了各工作组的职责分工和时间进度安排。

2026年4月至7月，5个专题工作组分别开展标准起草工作。经过多轮研讨、修改和完善，各工作组于2026年7月完成标准草案起草工作，形成《生成式引擎优化（GEO）团体标准》（征求意见稿）及编制说明。

（2）征求意见阶段

标准征求意见稿将通过协会官网、全国团体标准信息平台公开征求意见，同时向不少于30家相关单位发送线下征求意见表，广泛收集行业意见和建议。征求意见期结束后，标准制定委员会将对收集到的意见进行汇总、分析和处理，形成征求意见汇总处理表和修订稿。

（3）审查阶段

标准修订稿完成后，将组织召开标准审查会，邀请行业专家（不与编委会成员重复）对标准进行技术审查，形成审查会会议纪要、审查专家名单、审查意见汇总处理表等文件。

（4）报批阶段

标准审查通过后，将提交中国商务广告协会批准发布，并在全国团体标准信息平台发布电子版，同步联系出版社进行排版出版。

1.4 主要起草单位和工作组成员

本标准由中国商务广告协会提出并归口，中国商务广告协会AI营销应用工作委员会组织开展，共有41家参编单位、76位行业专家参与标准制定工作。主要起草单位及成员如下：

二、标准编制原则、主要内容和解决的主要问题

2.1 标准编制原则

本标准编制的规范性要素、编写结构及格式，按GB/T 1.1-2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定执行。

2.2 标准主要内容

2.2.1 内容概述

本标准规定了生成式引擎优化（GEO）的术语定义、技术框架、服务商能力评估、计价评估与测量、可信语料管理、服务流程合规与安全的要求。

本标准适用于实施GEO策略的品牌方、广告主、GEO服务商、AI平台运营者、第三方监测机构、教育科研机构等。

本标准不适用于传统SEO技术细节、生成式AI模型训练与推理规范、互联网广告投放竞价与程序化交易规范。

2.2.2 规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件；凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件：

• GB/T 1.1-2020 标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则
• GB/T 34090.1-2017 互动广告 第1部分：术语概述
• GB/T 34090.3-2017 互动广告 第3部分：效果测量要求
• GB/T 35295-2020 信息技术 大数据 术语
• GB/T 25069-2022 信息安全技术 术语
• GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语
• GB/T 42454-2023 信息技术服务 数字化营销服务 移动营销技术规范
• GB/T 45674-2025 网络安全技术 生成式人工智能 数据标注安全规范
• GB/T 45654-2025 网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求
• T/CAAAD 002-2020 中国互联网广告投放监测及验证要求
• T/CECC 027-2024 生成式人工智能数据应用合规指南
• TC260-005 人工智能应用伦理安全指引1.0

2.3 术语和定义

GB/T 25069-2022、GB/T 38671-2020、GB/T 41867-2022、GB/T 45654-2025、GB/T 45674-2025界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

（1）基础术语

• 生成式引擎优化（GEO）：通过系统性的技术与内容策略，增强数字内容在生成式人工智能搜索引擎结果中的可见性、准确性和可信度的优化活动。
• 生成式引擎：基于生成式人工智能，能够理解用户自然语言查询并生成综合性答案的人工智能搜索系统。

（2）技术术语

• 检索增强生成（RAG）：结合外部知识检索与生成式人工智能模型生成能力的人工智能技术架构，通过实时检索外部信息源来增强人工智能生成答案的准确性和时效性。
• 搜索引擎优化（SEO）：针对传统搜索引擎的内容优化策略。
• 语义相关性：内容与用户查询意图在语义层面的匹配程度，通过向量嵌入技术进行计算。
• 向量检索：基于语义向量相似度而非关键词匹配的信息检索方式，是RAG架构的核心检索技术。

（3）效果指标术语

• GEO测量：GEO评估中用于数据采集、指标计算和统计分析的技术方法与操作程序。
• GEO计价：GEO服务交易中，由服务商与委托方协商约定的服务付费方式。
• GEO问题：在GEO评估、测量或优化服务中，用于向目标生成式引擎发起提问的自然语言问题。
• GEO意图词：在GEO评估、测量或优化服务中，用于向目标生成式引擎发起提问的自然语言问题。
• AI可见率：指定品牌或产品在生成式引擎回答中被提及、推荐或进入指定位序范围的比例。
• AI情感中正率：评估生成式引擎回答输出中，对指定品牌或产品的情感倾向的指标。
• 可见份额：指定品牌或产品在生成式引擎回答中被提及的频次占同品类全部品牌或产品被提及总频次的比例。
• 平均排名：评估指定品牌或产品在本品类范围下，生成式引擎的回答中首次出现的排名均值指标。
• 指定信息正确率：评估生成式引擎回答输出中，对委托方指定的信息是否正确表达的指标。
• 信源数量引用率：在约定采集组内，统计指定信源在生成式引擎回答中被引用的次数占全部引用信源总次数比例的指标。

（4）服务与评估术语

• GEO服务商：向品牌主或代理机构提供GEO相关服务的具有独立法人资格的企业或机构。
• 委托方：基于服务协议接受GEO服务商提供的生成式引擎优化服务的组织或个人。
• 一票否决项：在评估过程中，服务商一旦触及即导致评估不通过的特定事项。

（5）语料术语

• 语料：支撑生成式人工智能模型训练、调优、评测与推理运行的原始数据集合。
• 可信语料：经权威审核、来源可追溯、内容真实准确，适用于生成式人工智能检索、理解、推理与生成引用的结构化信息素材。
• 信源：产生或承载语料信息的原始载体。
• 语料元数据：供AI引擎解析与溯源，用来描述语料内容、来源、审核状态、时效等属性的结构化数据。
• 语料投毒：通过批量注入虚假、误导性、低质量或恶意操纵性内容，干扰生成式AI模型认知与输出的违规行为。

（6）安全术语

• 生成式引擎优化安全：生成式引擎优化服务在全生命周期中保持合法、真实、透明、可审计、可追溯，并防范各类风险的状态。
• 黑帽GEO：以操纵、污染、伪造、欺骗或恶意竞争为目的，绕过平台安全机制恶意影响人工智能输出结果的行为。
• 正向优化：以提升内容的语义清晰度、结构完整性、机器可读性和用户价值为目标，通过合法、合规、符合平台规则的方式开展的优化活动。

2.4 第1部分：通论及术语与定义

本部分明确了GEO的基本概念、技术框架和发展背景，主要内容包括：

1. GEO的定义与目标：明确GEO是针对生成式AI搜索引擎的内容优化策略体系，目的是使内容在生成式引擎响应中被发现、被引用、被推荐。
2. 技术框架：提出GEO技术框架分为四个层级（L1基础条件，L2-L4递进优化层级），阐述大语言模型引用决策的五大信号（语义相关性、信息增益、实体一致性、品牌权威性、内容质量）。
3. 生成式人工智能引用技术机制：包括引用4阶段流程、引用决策5大信号、RAG对GEO的核心影响。
4. 发展背景：阐述GEO的技术驱动、用户行为变迁和学术基础。
5. 概念边界：界定GEO与SEO、AEO的关系与边界。
6. 适用场景：明确GEO的适用场景和应用范围。

2.5 第2部分：服务商评估规范

本部分建立了GEO服务商能力评估的统一框架，主要内容包括：

1. 服务商分类：将GEO服务商分为内容生产型（CMP）、技术平台型（IPP）、策略咨询型（SCP）、数据监测型（DMP）、综合服务型（SP）五大类型。
2. 能力评估框架：建立企业资质与合规、技术与数据能力、服务与交付能力、质量保障体系、行业实践与声誉五大评估维度。
3. 评估等级：采用A（卓越）、B（优秀）、C（合格）、D（待改进）四级评价体系。
4. 一票否决项：设置重大违法、黑帽GEO等一票否决项。
5. 评估实施规范：明确评估主体、评估方法、评估周期及复审机制。

2.6 第3部分：计价、评估与测量规范

本部分规范了GEO服务的计价方式和效果评估方法，主要内容包括：

1. 计价原则：明确对象明确、可量化、符合规范的计价原则。
2. 计价最小单元：明确了7类计价的最小单元，包括内容单元、生成式引擎单元、时间单元、数据单元等。
3. 计价模式：规范按项目、按服务内容和数量、按效果、按系统交付、混合式计价五种模式。
4. 评估指标体系：明确了评估和测量的基本原则，建立AI可见率、AI情感中正率、可见份额、平均排名、指定信息正确率等核心指标。
5. 测量方法：规范数据采集的系统性能要求、采集方式、采集频次（每周样本量>30）、数据储存、异常检测等。

2.7 第4部分：可信语料规范

本部分建立了GEO场景下语料质量管理的全流程规范，主要内容包括：

1. 语料分级：按权威性、时效性、合规性、真实性、专业性等维度将语料分为1星至5星等级。
2. 信源准入：针对一般行业与高风险行业（医疗、金融、法律、食品健康等）分别设定资质要求。
3. 语料标注规范：规范语料采集、清洗、标注、质检、入库全流程。
4. 语料质量评估标准：包括评估维度及禁止内容清单，以及纯文字、图文、视频、音频等不同语料类型的质量考核维度。
5. 生命周期管理：规范语料的采集、清洗、标注、入库、使用、归档、销毁全生命周期。
6. 抽样评估：基于统计学原理，普通行业采用95%置信水平、5%误差，高风险行业采用99%置信水平、3%误差。

2.8 第5部分：服务流程合规与安全要求

本部分建立了GEO服务的合规管理和安全保障体系，主要内容包括：

1. 服务基本原则：真实可信、依法合规、公平竞争、用户价值导向、透明可追溯、技术向善。
2. 服务流程规范：规范委托方准入、需求确认、合同与服务边界、材料审核、内容生产、内容审核与发布、评估与测量、风险处置等全流程环节。
3. 信息与内容安全：建立内容事实核验机制、人工智能生成内容的人工复核机制。
4. 数据与个人信息安全：建立数据保护、隐私合规措施。
5. 技术和工具安全：对监测、抓取、内容生成、分发等工具实施权限控制、日志留存。
6. 商业伦理和竞争安全：禁止黑帽GEO行为（信息投毒、虚假内容、恶意竞争等）。
7. 过程治理与责任安全：建立“委托方确认—内容审核—发布执行—效果监测—复盘纠偏”的闭环流程，并保留必要记录。
8. 负面行为治理：建立一般、严重、重大违规的分级处置机制。
9. 组织与管理要求：要求建立覆盖服务执行、内容审核、数据安全、风险处置和负面行为防控的管理制度。

2.9 解决的主要问题

本系列标准针对GEO行业发展中的突出问题，提出了系统性解决方案：

1. 解决术语体系混乱问题：首次系统性提出GEO的标准化术语体系，明确界定GEO、SEO、AEO等相关概念的边界。
2. 解决服务市场无序问题：建立科学的GEO服务商能力评估体系，设置一票否决项防范黑帽GEO等违规行为。
3. 解决计价模式混乱问题：规范GEO服务计价原则、计价最小单元和多种计价模式，建立统一的效果评估指标体系。
4. 解决语料质量参差问题：建立语料分级、信源准入、标注规范、质量评估、生命周期管理的全流程标准。
5. 解决合规风险突出问题：建立GEO服务流程规范和安全保障体系，建立负面行为分级处置机制。
6. 填补标准化空白：本系列标准是国内首部系统性的GEO团体标准，填补了生成式AI营销领域的标准化空白。

三、对应国家标准/行业标准说明

本标准暂无对应的国家标准或行业标准。

四、标准技术内容确定的依据

本标准技术内容的确定主要基于以下依据：

1. 生成式AI技术发展现状：基于大语言模型和检索增强生成架构的技术原理，结合主流生成式引擎的实际运行机制，提出GEO技术框架和优化策略。
2. 学术研究成果：参考Aggarwal等人于2023年在论文《GEO: Generative Engine Optimization》中首次系统性提出的GEO概念，结合国内外相关学术研究成果，建立GEO的理论基础和术语体系。
3. 行业实践经验：汇集41家参编单位在GEO服务、技术研发、效果评估、语料管理等方面的实践经验，通过多轮专家研讨和案例分析，提炼出可操作、可复现的技术规范和服务标准。
4. 用户需求调研：针对品牌方、广告主、服务商等多方主体开展调研，明确GEO服务的计价模式、效果评估指标、质量保障要求等核心需求，确保标准的适用性和实用性。
5. 法律法规要求：严格遵循《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规，建立GEO服务的合规管理和安全保障体系。
6. 相关标准参考：参考信息技术、信息安全、互动广告、数字化营销等领域的国家标准，确保本标准与现有标准体系的协调一致。

五、预期社会效益与产业作用

5.1 规范行业发展秩序

通过建立统一的术语体系、服务标准和评估规范，解决当前GEO行业术语混乱、服务无序、计价不透明等问题，推动行业规范化、标准化发展，营造公平竞争的市场环境。

5.2 保障市场主体权益

明确GEO服务商能力评估标准和服务质量要求，建立计价透明、效果可测的服务体系，降低品牌方与服务商之间的信息不对称，保障品牌方的合法权益，减少服务纠纷。

5.3 提升行业服务质量

通过服务商能力评估、语料质量管理、效果评估指标等标准化要求，引导GEO服务商提升专业能力和服务水平，推动行业整体服务质量提升，促进优质服务商脱颖而出。

5.4 促进技术创新应用

为GEO技术研发和应用提供标准化指引，降低技术应用门槛，促进生成式AI技术在营销领域的创新应用，推动AI营销产业的技术进步和模式创新。

5.5 保障AI内容生态安全

通过可信语料管理、黑帽GEO治理、内容安全审核等规范，防范语料投毒、虚假信息、恶意竞争等风险，保障生成式AI内容生态的健康、可信和可持续发展。

5.6 提升行业国际竞争力

作为国内首部系统性的GEO团体标准，填补生成式AI营销领域的标准化空白，提升我国在生成式AI营销领域的标准化水平和国际话语权，为后续国家标准、国际标准的制定提供参考。

5.7 推动产业协同发展

促进品牌方、服务商、AI平台、监测机构等产业链各方的协同合作，建立统一的技术语言和服务规范，降低沟通成本，提升产业链整体效率，推动生成式AI营销产业的健康发展。

六、采用国际标准和国外先进标准情况

本标准未直接采用国际标准或国外先进标准。

生成式引擎优化是随生成式AI技术发展而兴起的新兴领域，目前国际上尚无成熟的GEO相关标准。本标准的制定主要基于国内外学术研究成果、国内行业实践经验以及我国相关法律法规要求，同时参考了国际上人工智能伦理、数据安全、隐私保护等领域的先进理念和最佳实践，结合我国监管要求形成了具有中国特色的GEO标准体系。

七、重大分歧意见处理说明

在标准起草过程中，各工作组成员对标准的总体框架、技术路线和主要内容基本达成共识，未出现重大分歧意见。

标准征求意见稿发布后，如收到重大分歧意见，将按照团体标准制定程序，组织专家进行充分论证，形成意见处理报告，并在标准审查会上进行讨论和表决。

八、贯彻标准的措施建议

8.1 加强标准宣贯培训

通过行业会议、专题培训、线上课程等多种形式，面向品牌方、服务商、AI平台等主体开展标准宣贯培训，提升行业对标准的认知度和应用能力。

8.2 推动标准试点应用

选择部分参编单位和行业代表企业开展标准试点应用，收集应用反馈，总结最佳实践，形成标准应用指南和案例库，为标准的全面推广提供参考。

8.3 建立标准实施监督机制

依托中国商务广告协会，建立标准实施情况跟踪和监督机制，定期收集标准应用情况，及时发现和解决标准实施中的问题。

8.4 完善标准配套体系

根据标准实施情况和行业发展需求，适时制定标准应用指南、实施细则、认证规范等配套文件，完善GEO标准体系，提升标准的可操作性。