引言

最近，受龍韻股份的邀請，我做了一場關于GEO（生成式引擎優(yōu)化）的法律分享。和幾位行業(yè)里大咖聊下來，又有了些新的啟發(fā)，同時也跟大家分享。

過去二十年，中文互聯(lián)網(wǎng)的流量分發(fā)邏輯始終圍繞“搜索"這一核心動作展開。從早期“百度一下”，到后來微信、小紅書等平臺的站內(nèi)搜索，都是"百度一下"這一行為的延伸，并由此催生出成熟的SEO（搜索引擎優(yōu)化）產(chǎn)業(yè)。

如今，風向正在悄然轉(zhuǎn)變。用戶越來越習慣直接向AI提問：“30歲女性抗初老，選超聲炮還是熱瑪吉？”或是“推薦適合看球賽的酒吧”。

流量入口正從“搜索框”移向“對話框”。 當生成式AI能夠越過海量鏈接，直接為用戶生成最終答案時，若答案中未曾提及，便意味著在某種程度上落伍新時代，這正是GEO成為焦點的原因。

作為法律從業(yè)者，我們在關注其中商業(yè)機遇的同時，更需清醒認識到其背后隱含的法律風險。技術的演進往往先于規(guī)則的建立，而GEO領域已呈現(xiàn)出多處需法律審慎界定的灰色地帶！

誰在入局？三大群體搶占GEO新大陸

盡管這是一個嶄新的領域，卻蘊含著無限的想象空間——在當下高度內(nèi)卷的市場環(huán)境中，新的流量入口往往意味著更低的獲客成本與更優(yōu)的競爭機會。

作為長期關注Web3與AI領域的律師，我觀察到目前已至少有三大群體積極參與其中：

1. 使用者：實體商品與服務提供商

他們著眼于AI流量帶來的直接商業(yè)轉(zhuǎn)化，試圖通過影響AI的推薦結果，獲取優(yōu)先曝光機會。

例如：

• 醫(yī)美機構放棄傳統(tǒng)搜索競價投放，轉(zhuǎn)而采購“AI語義注入工具”，力求當用戶詢問“最好的隆鼻醫(yī)生”時，AI能優(yōu)先推薦自家機構。

• 培訓機構、汽車銷售等行業(yè)，也嘗試通過生成式引擎優(yōu)化（GEO），讓AI回答相關問題時，率先推薦他們的產(chǎn)品或服務。

2. 投資者：投資機構與基金

他們從兩個層面布局：

• 發(fā)掘賽道：通過觀察哪些企業(yè)在AI推薦中占據(jù)優(yōu)勢，判斷其行業(yè)競爭力，從而鎖定潛在投資標的。

• 爭奪話語權：誰能影響AI的語料與推薦邏輯，誰就能在未來的投顧建議與行業(yè)分析中掌握主動權。

3. 服務者：GEO行業(yè)從業(yè)者與創(chuàng)業(yè)者

這群人通常具備快速學習與技術應用能力，積極投身于工具開發(fā)、策略服務與流量運營中。他們以各種形式——有的正面創(chuàng)新，有的游走于灰色地帶，不斷探索這個行業(yè)的邊界與可能性。這也正是本文第二部分將重點討論的群體。

GEO的三種姿態(tài)：暴利、陷阱與法律紅線

在GEO的實踐路徑中，不同手段通常被歸類為“黑、灰、白”三色。作為律師，我必須強調(diào)一點：技術的邏輯終點，往往是法律的起點。

1. 黑帽（Black Hat）：行走在雷區(qū)的“技術操縱者”

典型手段拆解：

• 間接提示詞注入（Indirect Prompt Injection）：在網(wǎng)頁中嵌入僅AI可識別、人眼不可見的指令（如白色文字），誘導AI在回答時優(yōu)先推薦特定內(nèi)容。

• 知識庫毒化（RAG / Knowledge Poisoning）：通過注入虛假或帶有偏見的數(shù)據(jù)，污染公共索引庫，導致AI在檢索增強生成（RAG）過程中輸出預設的有偏結果。

• 虛假實體偽造（Entity Forgery）：在地圖、百科等公開數(shù)據(jù)源中偽造地址、資質(zhì)等信息，污染AI訓練數(shù)據(jù)或?qū)崟r檢索內(nèi)容，營造虛假聲譽。

• 負面GEO攻擊（Negative GEO）：向競爭對手網(wǎng)站植入惡意代碼或敏感詞，觸發(fā)AI安全過濾機制，導致其被屏蔽或標記為不可信來源。

法律風險定性：

• 刑事層面：極易構成“破壞計算機信息系統(tǒng)罪”（《刑法》第286條），一旦干擾AI系統(tǒng)正常運行，即觸及刑事紅線。

• 民事層面：屬于明顯的不正當競爭行為（《反不正當競爭法》第11條），需承擔損害賠償責任，賠償金額可能因AI傳播效應而顯著放大。

2. 灰帽（Grey Hat）：行走在邊緣的“流量搬運工”

灰帽試圖規(guī)避明顯的違法犯罪，依賴規(guī)模效應影響AI判斷，信奉“量變引起質(zhì)變”。

典型手段拆解：

• 批量洗稿與語義降維：使用AI生成海量低質(zhì)重復內(nèi)容，稀釋真實信息，迫使 AI抓取預設的正面語料。

• 模擬點擊流攻擊（Bot-driven Interaction）：通過自動化腳本模擬用戶點擊行為，人為提升特定內(nèi)容在AI中的點擊率（CTR），騙取算法權重。

• 軟文霸網(wǎng)（Masked Promotion）：組織馬甲賬號在社交平臺批量發(fā)布偽裝成真實體驗的推廣內(nèi)容，使其被AI視為“用戶反饋”并納入檢索庫。

法律風險定性：

• 虛假宣傳責任：該類行為實質(zhì)構成虛假宣傳，違反《廣告法》與《反不正當競爭法》，監(jiān)管部門已逐漸采用“實質(zhì)重于形式”原則進行打擊。

• 品牌被“拉黑”的風險：一旦被AI平臺的反作弊系統(tǒng)識別，相關域名或品牌可能被永久列為不可信來源，導致其在AI環(huán)境中“數(shù)字性死亡”。

3. 白帽（White Hat）：長期主義的價值建設者

白帽策略的核心不是“操縱AI”，而是“成為AI信賴的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)源”。盡管合規(guī)成本較高，但其積累具有顯著的復利效應。

典型手段包括：

• 內(nèi)容結構化與摘要優(yōu)化，便于AI理解與提取；

• 部署結構化數(shù)據(jù)（Schema Markup），增強內(nèi)容語義清晰度；

• 強化引用與溯源（Citations & Factuality），提升信息可信度；

• 采用FAQ建模，直接響應常見用戶問題。

我們強烈推薦這條路徑——它建立在合規(guī)基礎上，通過持續(xù)提供真實、優(yōu)質(zhì)、可驗證的內(nèi)容，贏得AI與用戶的長期信任。

從SEO判例看GEO：歷史不重復，但違法邏輯相通

盡管目前還沒有專門針對GEO的司法案例，但其本質(zhì)上與SEO有許多共通之處。過往SEO領域的相關判決，很可能成為未來GEO案件的重要參考。以下我們結合幾個典型案例進行分析：

案例一：干擾算法的“萬詞霸屏”案

在SEO時代，“萬詞霸屏”曾是一種典型黑帽手法：通過高權重網(wǎng)站生成大量垃圾頁面，強行占領關鍵詞搜索結果。在相關案件中，法院認定該行為破壞搜索引擎正常秩序，構成不正當競爭，判決被告賠償百度275.3萬元。

對GEO的啟示：

當前部分GEO手段如出一轍，例如通過AI批量生成低質(zhì)內(nèi)容，試圖“喂養(yǎng)”模型以實現(xiàn)答案霸屏。這種行為不僅可能導致品牌被模型拉黑，在法律上也同樣可能被認定為“干擾網(wǎng)絡產(chǎn)品正常運行”，構成不正當競爭。

案例二：購買競爭對手關鍵詞案

在“慧魚”商標案中，被告將他人注冊商標設為搜索關鍵詞，使用戶搜索時結果指向自身產(chǎn)品。法院認定該行為違背誠信原則，構成不正當競爭。

對GEO的啟示：

類似邏輯在GEO中可能表現(xiàn)為更隱蔽的“提示詞注入”——例如在網(wǎng)頁中嵌入針對競品的誘導性指令，試圖影響 AI 的回答導向。這種通過技術手段間接誤導用戶、劫持流量的行為，同樣可能觸碰反不正當競爭紅線。

案例三：虛假問答式口碑營銷案

此前已有公司因在知乎、貼吧等平臺組織虛假“用戶體驗”內(nèi)容被處罰。監(jiān)管部門認定此類行為欺騙消費者、擾亂市場秩序，違反《反不正當競爭法》。

對GEO的啟示：

如今一些灰帽GEO手法與之高度相似：利用AI批量生成偽測評、假種草，營造“全網(wǎng)推薦”的虛假聲量。需清醒認識到：AI只是工具，若其輸出內(nèi)容建立在虛假信息基礎上，實質(zhì)仍屬于虛假宣傳，尤其在醫(yī)美、健康等強監(jiān)管領域風險極高。

行業(yè)合規(guī)警示：不同賽道，不同“雷區(qū)”

開展GEO實踐必須結合行業(yè)監(jiān)管特性，穿透技術表象看清合規(guī)底線。舉例而言：

• 教育培訓：嚴禁通過語料注入等方式，借AI之口作出“保過”“提分第一”等結果承諾。只要內(nèi)容源于自身投喂，機構即為責任主體。

• 醫(yī)美機構：屬于醫(yī)療廣告范疇，需嚴格審查。若通過GEO誘導AI輸出療效對比、真人案例或變相推薦，可能直接違反醫(yī)療廣告法規(guī)。同時也應防范競爭對手利用“負面GEO”進行商業(yè)詆毀。

• 大健康與Web3：宣稱療效、承諾高回報等均為敏感紅線。若因GEO策略導致AI輸出“零風險高收益”類內(nèi)容，極易涉嫌虛假宣傳乃至非法經(jīng)營。

GEO的崛起：人類對信息分發(fā)權的再爭奪

基于行業(yè)觀察，分享以下觀點與建議：

1.對創(chuàng)業(yè)團隊的啟示：與其等待，不如先行

互聯(lián)網(wǎng)大廠雖然擁有資源與數(shù)據(jù)優(yōu)勢，但其內(nèi)部科層制與標準化流程，往往在應對GEO這種敏捷、精細化運營的場景中響應遲緩。因此，對于Web3與 AI領域的初創(chuàng)團隊而言，如果能夠及早搭建清晰的合規(guī)架構，完全有機會在這片“新大陸”上搶占先機。

曼昆建議：技術可以大膽探索，但必須筑牢合規(guī)底線——尤其是刑事風險的防范。優(yōu)化AI抓取邏輯固然重要，但一切應建立在尊重事實、遵守法律的基礎之上。

2.對GEO用戶的提醒：攻守兼?zhèn)?，主動建設

• 防守：建立AI聲譽監(jiān)控體系

建議企業(yè)盡快部署針對 AI 語料與推薦結果的監(jiān)測機制，一旦發(fā)現(xiàn)被“負面 GEO”攻擊或惡意操縱，應及時固定證據(jù)，并善用法律手段維權。

• 進攻：擁抱白帽，成為AI的“優(yōu)質(zhì)伙伴”

AI的進化趨勢不可逆轉(zhuǎn)。與其被動規(guī)避，不如主動學習其邏輯，通過提供真實、可信、結構化的內(nèi)容，成為AI愿意信任并優(yōu)先推薦的信息來源。

結語

在AI驅(qū)動的信息時代，算法是外表，數(shù)據(jù)是內(nèi)容，而法律則是支撐整體的骨架。缺乏合規(guī)支撐的流量策略，即便一時繁盛，也難抵監(jiān)管與時間的考驗。

我們不僅關注現(xiàn)行法規(guī)，更著眼于未來賽道的合規(guī)走向。如果您在GEO合規(guī)、AI侵權防范或Web3法律架構方面需要進一步探討，歡迎與我們聯(lián)系，共同梳理風險、尋找路徑。

*本文為上海曼昆律師事務所的原創(chuàng)文章，僅代表本文作者個人觀點，不構成對特定事項的法律咨詢和法律意見。歡迎更多Web3從業(yè)者投稿、爆料。如需轉(zhuǎn)載及法律咨詢，請?zhí)砑涌头簃ankunlawyer。

本文作者

趙暄

上海曼昆律師事務所

合伙人

趙暄律師畢業(yè)于清華大學法學院，在最高法院在內(nèi)的各級法院和北京上海等地的主要商事仲裁機構代理數(shù)百起復雜的商事訴訟、仲裁案件。趙律師處理了很多涉及互聯(lián)網(wǎng)公司、AI領域創(chuàng)業(yè)公司以及Web3行業(yè)公司的法律問題，包括但不限于公司架構、投融資、爭議解決、新興問題等領域。

王曉維

高級律師

王曉維，高級律師，北京樺天律師事務所數(shù)據(jù)業(yè)務委員會主任。清華大學工學學士，清華大學法律碩士。專注于AI數(shù)據(jù)業(yè)務、Web3合規(guī)業(yè)務，及民商事業(yè)務。深耕加密資產(chǎn)及數(shù)字創(chuàng)新領域，為AI領域、Web3領域的投資者及創(chuàng)業(yè)者提供投融資及合規(guī)業(yè)務服務。

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