一、引言
近年来，随着生成式人工智能的快速发展，围绕其商业化利用的讨论也迅速升温。其中，GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）逐渐成为一个被频繁提及的概念。与传统SEO通过影响搜索结果排序不同，GEO更侧重于通过语料投喂、提示词设计、内容结构优化等方式，影响生成式模型的输出结果，在“答案层面”实现信息露出和品牌呈现，让AI 在回答用户咨询时，能够优先、高频地推荐特定的品牌、产品或服务。GEO 的出现，实质上是商业干预手段在 AI 时代的进化。
今年央视“3·15”晚会曝光的“AI 投毒”事件，揭示了部分技术公司利用海量虚假语料操纵 AI 搜索结果的行为。舆论普遍将其视为破坏信息生态的“黑灰产”，并直接关联虚假宣传、商业欺诈。然而，从商业竞争法律实务视角看，此类行为的定性不应仅停留在道德或风险的概括评判上，与其泛化讨论 GEO 的多重风险，不如先将问题聚焦为更具体的法律判断。
回顾互联网广告的监管史，GEO 与曾经引发巨大争议的“竞价排名”具有高度的逻辑相似性。2016 年之前，搜索引擎的竞价排名曾长期被视为“技术服务”而非“广告”。但随着《互联网广告管理暂行办法》的发布，付费搜索广告被正式纳入监管。这种演进背后的法理共识在于：当技术手段介入了商业利益，且这种介入足以影响消费者的决策选择时，其性质便发生了变化。此时，单纯的工具属性就必须让位于商业宣传属性。
GEO与竞价排名在技术介入商业利益的本质上具有相似性，但在表现形式上更为隐蔽。所以，GEO是否要遵循现有的法律框架？
法律评判从不取决于结果是否合乎直觉，而在于行为与既有规范是否精准对应。单纯因为信息“可能误导”，并不能直接导出法律责任，关键仍在于其是否落入具体法律构成。
GEO相关商业行为可能涉及广告、公平竞争、知识产权、消费者权益保护等法律领域，本文仅从广告法底层逻辑的角度，剖析其行为构成和合规边界。
二、定性分析：GEO 行为如何构成“商业广告活动”
从现行法律体系看，广告法对于广告的界定具有较强的包容性。根据《中华人民共和国广告法》《互联网广告管理办法》的规定，互联网广告是指利用网站、网页、互联网应用程序等互联网媒介，以文字、图片、音频、视频或者其他形式，直接或者间接地推销商品或者服务的商业广告活动。这一表述未限制技术形态，而是围绕“介绍、推销”的功能展开。2025年6月发布的《广告法适用问题执法指南（一）》在广告认定问题上，提供了与之高度一致的分析思路。该指南在认定广告时，强调应综合考虑商业目的、主体参与、信息内容及其效果等因素。这种方法，是对《广告法》第二条中“介绍、推销”这一抽象表述的具体化。
GEO是否进入广告法视野取决于其是否已经承担了广告功能。在具体判断中，监管部门通常不会直接回答“这是不是广告”，而是沿着更实际的路径展开：有没有人影响信息、信息在表达什么以及用户如何理解这种表达。
（一）是否存在经营者对生成结果的实质性介入
判断的起点并不复杂：生成结果是自然形成的，还是被推动、组织出来的。在完全自然生成的情况下，即使内容存在偏差，通常仍停留在技术或产品问题层面。但在GEO实践中，常见的情形包括：
企业通过投喂内容影响模型语料结构；
服务商通过提示词设计提高特定表达的出现概率；
存在付费合作，使特定信息被优先调用。
这些行为的关键不在技术手段，而在于生成结果具备了被特定主体持续影响的可能。在实践中，一旦这种影响具有稳定性或可预期性，监管部门通常不会再将其简单视为“技术中立”。
在 GEO 链条中，品牌方（潜在广告主）通常不直接向 AI 平台付费，而是向 GEO 服务商支付费用。这种“非直接对价”往往也会成为规避监管的理由。故在实务中可能会导向“穿透式”分析：只要品牌方支付费用的直接指向是“干预 AI 平台的输出结果以推销自身产品/服务”，这种费用就具备了广告费的本质属性。
（二）是否已经形成对特定主体的推销表达
仅有干预，并不足以认定广告。更需要关注的是这种干预是否已经转化为对特定经营者的利益表达，即内容是否承担推广功能。在生成式场景中，这种表达通常更为隐蔽，例如：
在回答中突出某一品牌或产品；
使用带有导向性的评价语言；
通过信息取舍形成倾向性结论。
当内容从“描述”转向“引导选择”时，其性质就已经发生变化。此时的信息，不再只是中性载体，而是在替特定主体表达利益。
（三）用户是否能够识别其为广告
《互联网广告管理办法》明确提出，互联网广告应当具有可识别性，使消费者能够辨明其为广告。同时，即使未标明“广告”，也不影响对其广告属性的认定。在逻辑上，是否标明并非广告的判定因素，但基于市场行为规制法维护竞争秩序和消费者权益的根本出发点，相关信息对受众的影响，往往在很大程度上决定了风险边界和违法性判断。
在传统场景下，广告通常具有一定可识别性。但在生成式AI中，商业表达往往以“答案”“建议”等形式出现，用户难以区分其与普通信息之间的界限。GEO所带来的变化，并不是产生了新的广告形式，而是广告开始以“非广告”的方式被接收。当用户是在“认为自己在获取中立信息”的情况下被引导作出判断时，广告法所要保障的知情基础就被削弱。这类情形更容易进入广告监管的关注范围。
三、主体画像：GEO 产业链各方角色界定与合规边界
广告法体系下，主体责任的划分是执法的基石。GEO 产业链中各方主体的角色并非固定，而是随着其在广告活动中的实际作用动态变化。
（一）品牌方：作为“广告主”的法定义务
品牌方是商业利益的最终指向者，在 GEO 行为中通常被认定为广告主。
真实性保证：根据《广告法》第四条，广告主应对广告内容的真实性负责。即便品牌方委托了 GEO 服务商，亦不能以“技术外包”或“算法黑盒”为由免除对虚假信息的责任。
验证义务：品牌方有义务核对服务商投喂的语料。若语料包含虚假的科研数据、伪造的荣誉，品牌方将面临虚假广告的法律制裁。
（二）GEO 服务商：广告经营者与发布者的身份重叠
服务商通过设计语料、操作投喂，其角色通常匹配为“广告经营者”。
核对义务：根据《广告法》第三十四条，广告经营者应当核对广告内容的真实性，查验相关证明文件。
发布属性：若服务商通过其控制的账号矩阵直接在互联网媒介上发布语料，其同时具备广告发布者身份，需履行可识别性标识等义务。
（三） AI 平台：从“技术中立”到“发布者”的身份迁移
AI 平台（模型提供商）的角色判定取决于其参与深度。
技术平台属性： 若平台仅提供通用模型，且对 GEO 操纵采取了合理防范，通常不被视为广告发布者。
广告发布者属性： 若平台与品牌方合作，通过后台设定、付费加权等方式直接提升特定品牌的生成频率，平台则转化为广告发布者，需在界面上明确提示商业推广信息。
四、实务焦点：GEO 环境下违法构成的场景演练
在 GEO 的监管与执法实务中，传统的证据链构建面临新的认知挑战。我们需要针对 GEO 的技术特性，重构真实性审查与责任分配的逻辑。
1. 算法黑盒下的“因果关系”推演
AI 生成内容具有随机性，如何证明是“某次投喂行为”导致了“某次特定的商业推荐”？从执法效率的角度，监管部门无需证明绝对的因果必然性。但是会围绕：品牌方存在针对特定关键词的对价支付、GEO 服务商实施了规模化的语料注入、该行为显著改变了模型生成结果的概率分布等方面，去追问该商业宣传活动具备广告属性。
2. 真实性审查：对“虚假语料”的穿透式执法
在传统广告中，虚假性通常表现为具体的文字陈述、引证内容（如“行业第一名”）。而在 GEO 环境下，虚假性具有“分布式”和“统计学诱导”的特征。
碎片化语料的聚合效应：GEO 服务商往往发布数以万计的碎片化语料。单看每一条语料可能只是“用户心得”，但这些语料被 AI 整合后，会诱导 AI 生成一个包含虚假事实的结论（例如，AI 总结称“某品牌护肤品含有独家诺贝尔奖成分”，而该成分其实是虚构的）。
穿透式逻辑：通过技术比对 AI 生成的内容和全网所有资料。如果查到这个虚假信息只出现在某家网络服务商操控的一堆账号里，那么从前端操作、到后端造假结果，整条作弊、传假的链条就可进行闭环锁定。
特殊性体现：在 GEO 环境下，判定广告是否真实，不会只盯着文字内容有没有编造，更要审视其背后的数据生成逻辑。如果品牌方利用海量小号刷语料，诱导 AI 将这种“人为操纵”误判为“大众口碑”，那么这种刻意制造的“虚假人气”，将有更大可能性构成《广告法》所禁止的虚假或引人误解的信息。
3. 手段与结果：前端语料与后端AI 呈现的责任切分
举个例子，某保健品公司（广告主）委托 GEO 服务商在知乎、小红书投喂了 500 篇由 AI 撰写的软文（前端语料），声称该产品具有预防癌症的效果。随后，用户询问某知名大模型“哪些产品对肺部好？”，AI 检索到了这些软文并总结回答：“推荐购买某品牌，多项‘专家评测’显示其能有效防癌”（后端呈现）。可见，GEO 的行为表现为两个维度：
前端语料（手段）：服务商在社交平台、问答社区发布的语料文章。若具备推销目的且有对价支撑，其本身即属于分布式的互联网广告。品牌方、GEO 服务商在既有广告法框架下承担相应责任。
后端答案（结果）：AI 平台最终呈现给用户的“答案”是规制的核心。当 AI 以“建议”“测评结论”形式推销商品，且该结果是由人为干扰（非自然算法）产生时，该答案即成为广告的最终发布形态。若平台未参与收费，仅是由于 RAG（检索增强生成）机制误抓取了虚假语料，平台通常不承担广告法项下的直接处罚责任，但应履行“算法治理”义务，在收到投诉后删除或打标。AI 呈现的“答案”虽由模型生成，但由于其内容的本质来源于品牌方恶意投喂的虚假信息，品牌方、GEO 服务商需对该“最终答案”所产生的误导后果承担延伸法律责任。这正是穿透式执法的核心：行为人不能利用算法的总结功能来规避其始发信息虚假的责任。
4. “可识别性”的实务操作难点
根据《互联网广告可识别性执法指南》，广告应当显著标明。但在生成式文本中，由于广告信息与客观知识高度融合，标注“广告”存在挑战。
操作建议： 在实务中，标注义务应分层履行。前端投喂的语料（如软文）必须明确标注；后端 AI 平台若识别出结果受商业合作干预，必须在显著位置提示“包含推广信息”。
五、结语：构建有序的 GEO 竞争新秩序
企业在传统互联网中形成的品牌市场认知，并不会自动迁移到生成式AI系统中。在搜索时代，品牌依赖关键词和排序；而在生成式场景下，品牌是否被提及、如何被描述，取决于模型的生成逻辑。
GEO英国365集团上市有限公司稳健运行的关键，并不在于是否构成广告，广告法规制的并不是“做广告”，而是“如何做广告”。因此，即便GEO的相关生成结果被认定为广告并不意味着违法，而只是通过更具确定性规制评价规则，引导技术手段回归公平竞争的框架。
对企业而言，问题也不在于是否参与GEO，而在于是否能够在新的竞争环境中被准确表达，这种表达仍然受广告法等法律规范的约束，一旦进入“对表达结果的干预”，并影响用户选择，其性质就可能发生转化。在穿透式监管逻辑下，算法不再是遮羞布。利用海量虚假信息干扰 AI 决策的行为，在现行广告法体系下具有清晰的违法判定逻辑。未来，GEO 行业的合规闭环应由“真实性存证”“分布式标注”与“算法透明度”共同构成。只有建立在逻辑一致、责任明确基础上的规制，才能既维护消费者合法权益，又促使生成式人工智能在法治轨道上健康发展。
