<h2><strong>引言</strong></h2>
<p>最近，应龙云集团的邀请，我进行了关于 GEO（生成引擎优化）的法律演讲。在与几位行业领袖交谈后，我获得了一些新的见解，想与大家分享。</p>
<p>在过去的二十年里，中国互联网的流量分配逻辑始终围绕着 “搜索” 的核心行为展开。从早期的 “百度一下” 到后来的微信和小红书等平台内搜索，都是 “百度一下” 行为的延伸，从而催生了成熟的 SEO（搜索引擎优化）行业。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.jinse.com.cn/7433585_image3.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="600" height="300" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.jinse.com.cn/7433585_image3.png"/></p>
<p>现在，趋势正在悄然转变。用户越来越习惯于直接向 AI 提问：“对于一位 30 岁的女性，想要对抗早期衰老，她应该选择超声波炮还是热玛吉？” 或者 “推荐一个适合观看体育比赛的酒吧。”</p>
<p><strong>流量入口正在从 “搜索框” 转向 “对话框”。当生成式 AI 能够绕过大量链接，直接为用户生成最终答案时，如果答案中没有提到某个内容，这在某种程度上意味着它已经过时，这就是为什么 GEO 成为焦点。</strong></p>
<p>... 作为法律专业人士，虽然我们关注所带来的商业机会，但也必须敏锐地意识到内在的法律风险。技术演变往往先于规则的建立，而 GEO（地理来源和分布）领域已经显露出几个需要仔细法律定义的灰色地带！谁在进入这个游戏？三大群体争夺新的 GEO 市场份额。尽管这是一个全新的领域，但它蕴含着巨大的潜力——在当今竞争激烈的市场中，新的流量入口往往意味着更低的客户获取成本和更好的竞争机会。作为一名长期关注 Web3 和 AI 领域的律师，我观察到至少有三大群体积极参与：1. 用户：实物商品和服务提供者。他们关注 AI 流量带来的直接商业转化，并试图通过影响 AI 的推荐结果来获得优先曝光。例如：医疗美容机构放弃了传统的搜索竞价，而是购买了 “AI 语义注入工具”，以确保当用户询问 “最好的隆鼻医生” 时，AI 会优先推荐他们自己的机构。培训机构、汽车销售等行业也在尝试利用生成引擎优化（GEO）来让 AI 在回答相关问题时优先推荐他们的产品或服务。2. 投资者：投资机构和基金他们在两个层面上部署他们的策略：** 发现赛道：** 通过观察哪些公司在 AI 推荐中占优势，他们评估其行业竞争力，从而识别潜在的投资目标。** 争夺影响力：** 谁能影响 AI 的语料库和推荐逻辑，谁将在未来的投资建议和行业分析中占据上风。</p>
<h3><strong>3. 服务提供者：GEO 行业从业者和企业家</strong></h3>
<p>这一群体通常具备快速学习和技术应用能力，积极参与工具开发、策略服务和流量运营。他们以各种形式探索这一行业的边界和可能性——有些通过积极创新，有些则在灰色地带运作。这正是本文第二部分将重点关注的群体。</p>
<h2><strong>GEO 的三种态度：过度利润、陷阱和法律红线</strong></h2>
<p>在 GEO 的实际路径中，不同的方法通常被分为三种颜色：“黑、灰、白”。作为律师，我必须强调一点：技术的逻辑终点往往是法律的起点。</p>
<h3><strong>1. 黑帽：在雷区中行走的 “技术操控者”</strong></h3>
<p><strong>典型方法解析：</strong></p>
<ul>
<li>间接提示注入：在网页中嵌入只有 AI 能识别且人眼不可见的指令（如白色文本），诱导 AI 在回答问题时优先推荐特定内容。</li>
<li>知识污染（RAG）：通过注入虚假或偏见数据来污染公共索引，导致 AI 在检索增强（RAG）过程中输出预设的偏见结果。</li>
<li>知识污染：通过注入虚假或偏见数据来污染公共索引，导致 AI 在检索增强（RAG）过程中输出预设的偏见结果。</li>
<li>实体伪造：伪造在地图和百科全书等公开数据源中的地址、资格等信息，以污染 AI 训练数据或实时搜索内容，制造虚假声誉。负面 GEO 攻击：向竞争对手网站注入恶意代码或敏感词，以触发 AI 安全过滤机制，导致其被屏蔽或标记为不可信来源。法律风险评估：在刑事层面，这可能轻易构成 “破坏计算机信息系统罪”（《刑法》第 286 条）。干扰 AI 系统的正常运行跨越了刑事红线。</li>
<li>民事层面：这构成明显的不正当竞争（《反不正当竞争法》第 11 条），需要承担赔偿责任。由于 AI 的传播，赔偿金额可能会显著放大。</li>
</ul>
<h3><strong>2. 灰帽：在边缘行走的 “流量运输者”</strong></h3>
<p>灰帽试图规避明显的非法和犯罪活动，依靠规模经济影响 AI 判断，认为 “量变引起质变”。</p>
<p><strong>典型方法解析：</strong></p>
<ul>
<li>大规模重写和语义缩减：利用 AI 生成大量低质量重复内容，稀释真实信息，迫使 AI 捕捉预设的正面语料。</li>
</ul>
<h3>大规模重写与语义缩减：利用人工智能生成大量低质量重复内容，稀释真实信息，迫使人工智能捕捉预设的积极语料。</h3>
<h3>机器人驱动的互动：这涉及使用自动化脚本模拟用户点击，人工提高特定内容在人工智能算法中的点击率（CTR），欺骗算法的权重。伪装推广：这涉及组织虚假账户在社交媒体平台上大量发布伪装成真实体验的推广内容，使人工智能将其视为 “用户反馈”，并将其纳入搜索数据库。法律风险评估：虚假广告责任：这种行为构成虚假广告，违反《广告法》和《反不正当竞争法》。监管机构逐渐采用 “实质重于形式” 的原则来打击这种行为。品牌被 “黑名单” 的风险：一旦被人工智能平台的反欺诈系统识别，相关域名或品牌可能会被永久列为不可信来源，导致其在人工智能环境中的 “数字死亡”。3. 白帽：长期价值建设者 白帽策略的核心不是 “操纵人工智能”，而是 “成为人工智能可信赖的高质量数据源”。尽管合规成本高，但其积累具有显著的复利效应。典型方法包括：内容结构化和摘要优化，以便于人工智能理解和提取；部署结构化数据（Schema Markup）以增强内容的语义清晰度；加强引用和事实性以提高信息可信度；采用常见问题解答模型直接回应用户常见问题。我们强烈推荐这条路径——它是 ** 建立在合规基础上的 **，通过持续提供真实、高质量和可验证的内容来赢得人工智能和用户的长期信任。</h3>
<h2><strong>从 SEO 案例法看 GEO：历史不会重演，但非法行为的逻辑是相同的</strong></h2>
<p>虽然目前没有针对 GEO 的具体司法案例，但它本质上与 SEO 有许多相似之处。过去在 SEO 领域的判决可能会成为未来 GEO 案件的重要参考。</p>
<p>以下，我们分析几个典型案例：案例 1：涉及算法干扰的 “关键词主导” 案例 [图片] 在 SEO 时代，“关键词主导” 是一种典型的黑帽技术：通过高权重网站生成大量垃圾页面，强行占据关键词搜索结果。在相关案件中，法院认定这种行为扰乱了搜索引擎的正常秩序，构成不正当竞争，判令被告赔偿百度 275.3 万元。对 GEO 的启示：一些当前的 GEO 采用类似策略，例如使用人工智能大规模生产低质量内容，试图 “喂养” 模型并主导搜索结果。这种行为不仅有风险使品牌被模型列入黑名单，还可能在法律上被视为 “干扰网络产品的正常运作”，构成不正当竞争。案例二：购买竞争对手关键词 在 “汇宇” 商标案中，被告使用他方注册商标作为搜索关键词，导致用户搜索自己的产品。法院裁定这种行为违反了诚信原则，构成不正当竞争。对 GEO 的启示：GEO 中的类似逻辑可能表现为更微妙的 “提示词注入”——例如，在网页中嵌入针对竞争对手的暗示性指令，以影响人工智能的响应方向。这种通过技术手段间接误导用户并劫持流量的行为，也可能越过不正当竞争的界限。案例 3：虚假问答口碑营销案例 之前，企业因在知乎和贴吧等平台上组织虚假的 “用户体验” 内容而受到惩罚。监管机构认定这种行为欺骗消费者，扰乱市场秩序，违反《反不正当竞争法》。对 GEO 的启示：一些灰帽 GEO 实践今天与这些高度相似：** 使用人工智能大规模生成虚假评论和产品推荐，** 制造 “全网推荐” 的虚假感。必须认识到，人工智能仅仅是一个工具；如果其输出基于虚假信息，仍然构成虚假广告，尤其是在医疗美容和健康等高度监管的领域，风险极高。行业合规警示：不同轨道，不同 “危险区” 进行 GEO 实践必须结合行业监管的特点，超越技术表面，理解合规底线。例如：** ** 教育培训：** 严禁使用语料注入等方法，通过人工智能做出 “保证通过” 或 “第一名分数提升” 的承诺。只要内容源自组织自身的输入，组织就是责任方。医疗美容机构：这些属于医疗广告，需严格审核。如果他们使用 GEO 诱导人工智能输出疗效比较、真实案例或间接推荐，可能直接违反医疗广告法规。他们还应防范竞争对手利用 “负面 GEO” 进行商业诽谤。大健康和 Web3：疗效声明和高回报承诺是敏感的红线。如果 GEO 策略导致人工智能输出声称 “零风险和高回报” 的内容，很可能构成虚假广告甚至非法经营。</p>
<h2><strong>GEO 的崛起：信息分发权的再争夺</strong></h2>
<p>根据行业观察，我们分享以下观点和建议：</p>
<h3><strong>1. 对初创团队的启示：与其等待，不如先行动</strong></h3>
<p>虽然大型互联网公司在资源和数据方面具有优势，但其内部的等级制度和标准化流程往往对涉及灵活和复杂操作的场景反应较慢。因此，对于 Web3 和 AI 领域的初创公司来说，尽早建立清晰的合规架构为在这个 “新大陆” 中获得竞争优势提供了重要机会。</p>
<p><strong>曼昆的建议</strong>：技术可以大胆探索，但必须建立坚实的合规底线——尤其是防范犯罪风险。</p>
<p><strong>曼昆的建议</strong>：技术可以大胆探索，但必须建立坚实的合规底线——尤其是防范犯罪风险。</p>

<p>这篇文章讨论了中国互联网环境中从传统搜索引擎向生成引擎优化（GEO）的转变。用户越来越多地向人工智能直接提问，这导致了新的流量入口。涉及的主要群体有三类：寻求商业曝光的用户、分析人工智能推荐优势的投资者，以及开发 GEO 工具的服务提供商。文章还强调了与 GEO 实践相关的法律风险，将方法分为 “黑帽、灰帽和白帽”，重点关注操控的潜在可能性以及在这一不断发展的领域中对法律定义的需求</p>

GEO 时代的合规性：从 “百度搜索” 到 “问 AI”