GEO时代的暴利与合规生死线：从“百度一下”到“问问AI”

引言

最近，受龙韵股份的邀请，我做了一场关于GEO（生成式引擎优化）的法律分享。和几位行业里大咖聊下来，又有了些新的启发，同时也跟大家分享。

过去二十年，中文互联网的流量分发逻辑始终围绕"搜索"这一核心动作展开。从早期“百度一下”，到后来微信、小红书等平台的站内搜索，都是"百度一下"这一行为的延伸，并由此催生出成熟的SEO（搜索引擎优化）产业。

如今，风向正在悄然转变。用户越来越习惯直接向AI提问：“30岁女性抗初老，选超声炮还是热玛吉？”或是“推荐适合看球赛的酒吧”。

流量入口正从“搜索框”移向“对话框”。 当生成式AI能够越过海量链接，直接为用户生成最终答案时，若答案中未曾提及，便意味着在某种程度上落伍新时代，这正是GEO成为焦点的原因。

作为法律从业者，我们在关注其中商业机遇的同时，更需清醒认识到其背后隐含的法律风险。技术的演进往往先于规则的建立，而GEO领域已呈现出多处需法律审慎界定的灰色地带！

谁在入局？三大群体抢占GEO新大陆

尽管这是一个崭新的领域，却蕴含着无限的想象空间——在当下高度内卷的市场环境中，新的流量入口往往意味着更低的获客成本与更优的竞争机会。

作为长期关注Web3与AI领域的律师，我观察到目前已至少有三大群体积极参与其中：

1. 使用者：实体商品与服务提供商

他们着眼于AI流量带来的直接商业转化，试图通过影响AI的推荐结果，获取优先曝光机会。

例如：

• 医美机构放弃传统搜索竞价投放，转而采购“AI语义注入工具”，力求当用户询问“最好的隆鼻医生”时，AI能优先推荐自家机构。

• 培训机构、汽车销售等行业，也尝试通过生成式引擎优化（GEO），让AI回答相关问题时，率先推荐他们的产品或服务。

2. 投资者：投资机构与基金

他们从两个层面布局：

• 发掘赛道：通过观察哪些企业在AI推荐中占据优势，判断其行业竞争力，从而锁定潜在投资标的。

• 争夺话语权：谁能影响AI的语料与推荐逻辑，谁就能在未来的投顾建议与行业分析中掌握主动权。

3. 服务者：GEO行业从业者与创业者

这群人通常具备快速学习与技术应用能力，积极投身于工具开发、策略服务与流量运营中。他们以各种形式——有的正面创新，有的游走于灰色地带，不断探索这个行业的边界与可能性。这也正是本文第二部分将重点讨论的群体。

GEO的三种姿态：暴利、陷阱与法律红线

在GEO的实践路径中，不同手段通常被归类为“黑、灰、白”三色。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。

1. 黑帽（Black Hat）：行走在雷区的“技术操纵者”

典型手段拆解：

• 间接提示词注入（Indirect Prompt Injection）：在网页中嵌入仅AI可识别、人眼不可见的指令（如白色文字），诱导AI在回答时优先推荐特定内容。

• 知识库毒化（RAG / Knowledge Poisoning）：通过注入虚假或带有偏见的数据，污染公共索引库，导致AI在检索增强生成（RAG）过程中输出预设的有偏结果。

• 虚假实体伪造（Entity Forgery）：在地图、百科等公开数据源中伪造地址、资质等信息，污染AI训练数据或实时检索内容，营造虚假声誉。

• 负面GEO攻击（Negative GEO）：向竞争对手网站植入恶意代码或敏感词，触发AI安全过滤机制，导致其被屏蔽或标记为不可信来源。

法律风险定性：

• 刑事层面：极易构成“破坏计算机信息系统罪”（《刑法》第286条），一旦干扰AI系统正常运行，即触及刑事红线。

• 民事层面：属于明显的不正当竞争行为（《反不正当竞争法》第11条），需承担损害赔偿责任，赔偿金额可能因AI传播效应而显著放大。

2. 灰帽（Grey Hat）：行走在边缘的“流量搬运工”

灰帽试图规避明显的违法犯罪，依赖规模效应影响AI判断，信奉“量变引起质变”。

典型手段拆解：

• 批量洗稿与语义降维：使用AI生成海量低质重复内容，稀释真实信息，迫使 AI抓取预设的正面语料。

• 模拟点击流攻击（Bot-driven Interaction）：通过自动化脚本模拟用户点击行为，人为提升特定内容在AI中的点击率（CTR），骗取算法权重。

• 软文霸网（Masked Promotion）：组织马甲账号在社交平台批量发布伪装成真实体验的推广内容，使其被AI视为“用户反馈”并纳入检索库。

法律风险定性：

• 虚假宣传责任：该类行为实质构成虚假宣传，违反《广告法》与《反不正当竞争法》，监管部门已逐渐采用“实质重于形式”原则进行打击。

• 品牌被“拉黑”的风险：一旦被AI平台的反作弊系统识别，相关域名或品牌可能被永久列为不可信来源，导致其在AI环境中“数字性死亡”。

3. 白帽（White Hat）：长期主义的价值建设者

白帽策略的核心不是“操纵AI”，而是“成为AI信赖的优质数据源”。尽管合规成本较高，但其积累具有显著的复利效应。

典型手段包括：

• 内容结构化与摘要优化，便于AI理解与提取；

• 部署结构化数据（Schema Markup），增强内容语义清晰度；

• 强化引用与溯源（Citations & Factuality），提升信息可信度；

• 采用FAQ建模，直接响应常见用户问题。

我们强烈推荐这条路径——它建立在合规基础上，通过持续提供真实、优质、可验证的内容，赢得AI与用户的长期信任。

从SEO判例看GEO：历史不重复，但违法逻辑相通

尽管目前还没有专门针对GEO的司法案例，但其本质上与SEO有许多共通之处。过往SEO领域的相关判决，很可能成为未来GEO案件的重要参考。以下我们结合几个典型案例进行分析：

案例一：干扰算法的“万词霸屏”案

在SEO时代，“万词霸屏”曾是一种典型黑帽手法：通过高权重网站生成大量垃圾页面，强行占领关键词搜索结果。在相关案件中，法院认定该行为破坏搜索引擎正常秩序，构成不正当竞争，判决被告赔偿百度275.3万元。

对GEO的启示：

当前部分GEO手段如出一辙，例如通过AI批量生成低质内容，试图“喂养”模型以实现答案霸屏。这种行为不仅可能导致品牌被模型拉黑，在法律上也同样可能被认定为“干扰网络产品正常运行”，构成不正当竞争。

案例二：购买竞争对手关键词案

在“慧鱼”商标案中，被告将他人注册商标设为搜索关键词，使用户搜索时结果指向自身产品。法院认定该行为违背诚信原则，构成不正当竞争。

对GEO的启示：

类似逻辑在GEO中可能表现为更隐蔽的“提示词注入”——例如在网页中嵌入针对竞品的诱导性指令，试图影响 AI 的回答导向。这种通过技术手段间接误导用户、劫持流量的行为，同样可能触碰反不正当竞争红线。

案例三：虚假问答式口碑营销案

此前已有公司因在知乎、贴吧等平台组织虚假“用户体验”内容被处罚。监管部门认定此类行为欺骗消费者、扰乱市场秩序，违反《反不正当竞争法》。

对GEO的启示：

如今一些灰帽GEO手法与之高度相似：利用AI批量生成伪测评、假种草，营造“全网推荐”的虚假声量。需清醒认识到：AI只是工具，若其输出内容建立在虚假信息基础上，实质仍属于虚假宣传，尤其在医美、健康等强监管领域风险极高。

行业合规警示：不同赛道，不同“雷区”

开展GEO实践必须结合行业监管特性，穿透技术表象看清合规底线。举例而言：

• 教育培训：严禁通过语料注入等方式，借AI之口作出“保过”“提分第一”等结果承诺。只要内容源于自身投喂，机构即为责任主体。

• 医美机构：属于医疗广告范畴，需严格审查。若通过GEO诱导AI输出疗效对比、真人案例或变相推荐，可能直接违反医疗广告法规。同时也应防范竞争对手利用“负面GEO”进行商业诋毁。

• 大健康与Web3：宣称疗效、承诺高回报等均为敏感红线。若因GEO策略导致AI输出“零风险高收益”类内容，极易涉嫌虚假宣传乃至非法经营。

GEO的崛起：人类对信息分发权的再争夺

基于行业观察，分享以下观点与建议：

1.对创业团队的启示：与其等待，不如先行

互联网大厂虽然拥有资源与数据优势，但其内部科层制与标准化流程，往往在应对GEO这种敏捷、精细化运营的场景中响应迟缓。因此，对于Web3与 AI领域的初创团队而言，如果能够及早搭建清晰的合规架构，完全有机会在这片“新大陆”上抢占先机。

曼昆建议：技术可以大胆探索，但必须筑牢合规底线——尤其是刑事风险的防范。优化AI抓取逻辑固然重要，但一切应建立在尊重事实、遵守法律的基础之上。

2.对GEO用户的提醒：攻守兼备，主动建设

• 防守：建立AI声誉监控体系

建议企业尽快部署针对 AI 语料与推荐结果的监测机制，一旦发现被“负面 GEO”攻击或恶意操纵，应及时固定证据，并善用法律手段维权。

• 进攻：拥抱白帽，成为AI的“优质伙伴”

AI的进化趋势不可逆转。与其被动规避，不如主动学习其逻辑，通过提供真实、可信、结构化的内容，成为AI愿意信任并优先推荐的信息来源。

结语

在AI驱动的信息时代，算法是外表，数据是内容，而法律则是支撑整体的骨架。缺乏合规支撑的流量策略，即便一时繁盛，也难抵监管与时间的考验。