<h2><strong>引言</strong></h2>
<p>最近，應龍雲集團的邀請，我進行了關於 GEO（生成引擎優化）的法律演講。在與幾位行業領袖交談後，我獲得了一些新的見解，想與大家分享。</p>
<p>在過去的二十年裏，中國互聯網的流量分配邏輯始終圍繞着 “搜索” 的核心行為展開。從早期的 “百度一下” 到後來的微信和小紅書等平台內搜索，都是 “百度一下” 行為的延伸，從而催生了成熟的 SEO（搜索引擎優化）行業。</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>現在，趨勢正在悄然轉變。用户越來越習慣於直接向 AI 提問：“對於一位 30 歲的女性，想要對抗早期衰老，她應該選擇超聲波炮還是熱瑪吉？” 或者 “推薦一個適合觀看體育比賽的酒吧。”</p>
<p><strong>流量入口正在從 “搜索框” 轉向 “對話框”。當生成式 AI 能夠繞過大量鏈接，直接為用户生成最終答案時，如果答案中沒有提到某個內容，這在某種程度上意味着它已經過時，這就是為什麼 GEO 成為焦點。</strong></p>
<p>... 作為法律專業人士，雖然我們關注所帶來的商業機會，但也必須敏鋭地意識到內在的法律風險。技術演變往往先於規則的建立，而 GEO（地理來源和分佈）領域已經顯露出幾個需要仔細法律定義的灰色地帶！誰在進入這個遊戲？三大羣體爭奪新的 GEO 市場份額。儘管這是一個全新的領域，但它藴含着巨大的潛力——在當今競爭激烈的市場中，新的流量入口往往意味着更低的客户獲取成本和更好的競爭機會。作為一名長期關注 Web3 和 AI 領域的律師，我觀察到至少有三大羣體積極參與：1. 用户：實物商品和服務提供者。他們關注 AI 流量帶來的直接商業轉化，並試圖通過影響 AI 的推薦結果來獲得優先曝光。例如：醫療美容機構放棄了傳統的搜索競價，而是購買了 “AI 語義注入工具”，以確保當用户詢問 “最好的隆鼻醫生” 時，AI 會優先推薦他們自己的機構。培訓機構、汽車銷售等行業也在嘗試利用生成引擎優化（GEO）來讓 AI 在回答相關問題時優先推薦他們的產品或服務。2. 投資者：投資機構和基金他們在兩個層面上部署他們的策略：** 發現賽道：** 通過觀察哪些公司在 AI 推薦中佔優勢，他們評估其行業競爭力，從而識別潛在的投資目標。** 爭奪影響力：** 誰能影響 AI 的語料庫和推薦邏輯，誰將在未來的投資建議和行業分析中佔據上風。</p>
<h3><strong>3. 服務提供者：GEO 行業從業者和企業家</strong></h3>
<p>這一羣體通常具備快速學習和技術應用能力，積極參與工具開發、策略服務和流量運營。他們以各種形式探索這一行業的邊界和可能性——有些通過積極創新，有些則在灰色地帶運作。這正是本文第二部分將重點關注的羣體。</p>
<h2><strong>GEO 的三種態度：過度利潤、陷阱和法律紅線</strong></h2>
<p>在 GEO 的實際路徑中，不同的方法通常被分為三種顏色：“黑、灰、白”。作為律師，我必須強調一點：技術的邏輯終點往往是法律的起點。</p>
<h3><strong>1. 黑帽：在雷區中行走的 “技術操控者”</strong></h3>
<p><strong>典型方法解析：</strong></p>
<ul>
<li>間接提示注入：在網頁中嵌入只有 AI 能識別且人眼不可見的指令（如白色文本），誘導 AI 在回答問題時優先推薦特定內容。</li>
<li>知識污染（RAG）：通過注入虛假或偏見數據來污染公共索引，導致 AI 在檢索增強（RAG）過程中輸出預設的偏見結果。</li>
<li>知識污染：通過注入虛假或偏見數據來污染公共索引，導致 AI 在檢索增強（RAG）過程中輸出預設的偏見結果。</li>
<li>實體偽造：偽造在地圖和百科全書等公開數據源中的地址、資格等信息，以污染 AI 訓練數據或實時搜索內容，製造虛假聲譽。負面 GEO 攻擊：向競爭對手網站注入惡意代碼或敏感詞，以觸發 AI 安全過濾機制，導致其被屏蔽或標記為不可信來源。法律風險評估：在刑事層面，這可能輕易構成 “破壞計算機信息系統罪”（《刑法》第 286 條）。干擾 AI 系統的正常運行跨越了刑事紅線。</li>
<li>民事層面：這構成明顯的不正當競爭（《反不正當競爭法》第 11 條），需要承擔賠償責任。由於 AI 的傳播，賠償金額可能會顯著放大。</li>
</ul>
<h3><strong>2. 灰帽：在邊緣行走的 “流量運輸者”</strong></h3>
<p>灰帽試圖規避明顯的非法和犯罪活動，依靠規模經濟影響 AI 判斷，認為 “量變引起質變”。</p>
<p><strong>典型方法解析：</strong></p>
<ul>
<li>大規模重寫和語義縮減：利用 AI 生成大量低質量重複內容，稀釋真實信息，迫使 AI 捕捉預設的正面語料。</li>
</ul>
<h3>大規模重寫與語義縮減：利用人工智能生成大量低質量重複內容，稀釋真實信息，迫使人工智能捕捉預設的積極語料。</h3>
<h3>機器人驅動的互動：這涉及使用自動化腳本模擬用户點擊，人工提高特定內容在人工智能算法中的點擊率（CTR），欺騙算法的權重。偽裝推廣：這涉及組織虛假賬户在社交媒體平台上大量發佈偽裝成真實體驗的推廣內容，使人工智能將其視為 “用户反饋”，並將其納入搜索數據庫。法律風險評估：虛假廣告責任：這種行為構成虛假廣告，違反《廣告法》和《反不正當競爭法》。監管機構逐漸採用 “實質重於形式” 的原則來打擊這種行為。品牌被 “黑名單” 的風險：一旦被人工智能平台的反欺詐系統識別，相關域名或品牌可能會被永久列為不可信來源，導致其在人工智能環境中的 “數字死亡”。3. 白帽：長期價值建設者 白帽策略的核心不是 “操縱人工智能”，而是 “成為人工智能可信賴的高質量數據源”。儘管合規成本高，但其積累具有顯著的複利效應。典型方法包括：內容結構化和摘要優化，以便於人工智能理解和提取；部署結構化數據（Schema Markup）以增強內容的語義清晰度；加強引用和事實性以提高信息可信度；採用常見問題解答模型直接回應用户常見問題。我們強烈推薦這條路徑——它是 ** 建立在合規基礎上的 **，通過持續提供真實、高質量和可驗證的內容來贏得人工智能和用户的長期信任。</h3>
<h2><strong>從 SEO 案例法看 GEO：歷史不會重演，但非法行為的邏輯是相同的</strong></h2>
<p>雖然目前沒有針對 GEO 的具體司法案例，但它本質上與 SEO 有許多相似之處。過去在 SEO 領域的判決可能會成為未來 GEO 案件的重要參考。</p>
<p>以下，我們分析幾個典型案例：案例 1：涉及算法干擾的 “關鍵詞主導” 案例 [圖片] 在 SEO 時代，“關鍵詞主導” 是一種典型的黑帽技術：通過高權重網站生成大量垃圾頁面，強行佔據關鍵詞搜索結果。在相關案件中，法院認定這種行為擾亂了搜索引擎的正常秩序，構成不正當競爭，判令被告賠償百度 275.3 萬元。對 GEO 的啓示：一些當前的 GEO 採用類似策略，例如使用人工智能大規模生產低質量內容，試圖 “餵養” 模型並主導搜索結果。這種行為不僅有風險使品牌被模型列入黑名單，還可能在法律上被視為 “干擾網絡產品的正常運作”，構成不正當競爭。案例二：購買競爭對手關鍵詞 在 “匯宇” 商標案中，被告使用他方註冊商標作為搜索關鍵詞，導致用户搜索自己的產品。法院裁定這種行為違反了誠信原則，構成不正當競爭。對 GEO 的啓示：GEO 中的類似邏輯可能表現為更微妙的 “提示詞注入”——例如，在網頁中嵌入針對競爭對手的暗示性指令，以影響人工智能的響應方向。這種通過技術手段間接誤導用户並劫持流量的行為，也可能越過不正當競爭的界限。案例 3：虛假問答口碑營銷案例 之前，企業因在知乎和貼吧等平台上組織虛假的 “用户體驗” 內容而受到懲罰。監管機構認定這種行為欺騙消費者，擾亂市場秩序，違反《反不正當競爭法》。對 GEO 的啓示：一些灰帽 GEO 實踐今天與這些高度相似：** 使用人工智能大規模生成虛假評論和產品推薦，** 製造 “全網推薦” 的虛假感。必須認識到，人工智能僅僅是一個工具；如果其輸出基於虛假信息，仍然構成虛假廣告，尤其是在醫療美容和健康等高度監管的領域，風險極高。行業合規警示：不同軌道，不同 “危險區” 進行 GEO 實踐必須結合行業監管的特點，超越技術表面，理解合規底線。例如：** ** 教育培訓：** 嚴禁使用語料注入等方法，通過人工智能做出 “保證通過” 或 “第一名分數提升” 的承諾。只要內容源自組織自身的輸入，組織就是責任方。醫療美容機構：這些屬於醫療廣告，需嚴格審核。如果他們使用 GEO 誘導人工智能輸出療效比較、真實案例或間接推薦，可能直接違反醫療廣告法規。他們還應防範競爭對手利用 “負面 GEO” 進行商業誹謗。大健康和 Web3：療效聲明和高回報承諾是敏感的紅線。如果 GEO 策略導致人工智能輸出聲稱 “零風險和高回報” 的內容，很可能構成虛假廣告甚至非法經營。</p>
<h2><strong>GEO 的崛起：信息分發權的再爭奪</strong></h2>
<p>根據行業觀察，我們分享以下觀點和建議：</p>
<h3><strong>1. 對初創團隊的啓示：與其等待，不如先行動</strong></h3>
<p>雖然大型互聯網公司在資源和數據方面具有優勢，但其內部的等級制度和標準化流程往往對涉及靈活和複雜操作的場景反應較慢。因此，對於 Web3 和 AI 領域的初創公司來説，儘早建立清晰的合規架構為在這個 “新大陸” 中獲得競爭優勢提供了重要機會。</p>
<p><strong>曼昆的建議</strong>：技術可以大膽探索，但必須建立堅實的合規底線——尤其是防範犯罪風險。</p>
<p><strong>曼昆的建議</strong>：技術可以大膽探索，但必須建立堅實的合規底線——尤其是防範犯罪風險。</p>

<p>這篇文章討論了中國互聯網環境中從傳統搜索引擎向生成引擎優化（GEO）的轉變。用户越來越多地向人工智能直接提問，這導致了新的流量入口。涉及的主要羣體有三類：尋求商業曝光的用户、分析人工智能推薦優勢的投資者，以及開發 GEO 工具的服務提供商。文章還強調了與 GEO 實踐相關的法律風險，將方法分為 “黑帽、灰帽和白帽”，重點關注操控的潛在可能性以及在這一不斷發展的領域中對法律定義的需求</p>

GEO 時代的合規性：從 “百度搜索” 到 “問 AI”