当AI开始“带货”，复旦大学教授徐跃东警示，恶意的GEO操作正系统性地伪造权威背书以污染模型，而这背后是《广告法》与《反不正当竞争法》明确划定的法律雷区。

01 繁荣与暗流：当“AI搜索优化”成为灰色生意的新温床

上海的陈先生经营着一家新兴的护肤品牌，最近被一家“AI营销公司”的承诺所吸引。对方声称，只需299元，就能通过“GEO优化”让他的品牌在主流AI助手的护肤品推荐中稳居前列，并展示了数个体面的“成功案例”。

陈先生起初将信将疑，直到他亲测发现，在豆包、DeepSeek上询问“国产舒缓面膜推荐”时，对方承诺的品牌果然名列前茅。他差点就签下了合同。

这一现象并非孤例。《央视网》在《锋面》调查栏目中直接指出，一个名为 “GEO”的操作正悄然嵌入各类AI助手的信息流。电商平台上，服务机构宣传其能“修缮品牌形象”，实现“躺着涨流量”，并信誓旦旦地许诺让品牌“稳坐AI推荐中的首位”。

这些服务正在形成一条从内容伪造、算法投喂到效果兜售的灰色产业链。然而，这种看似高效的“捷径”，实则将企业置于巨大的合规风险与品牌声誉的悬崖边缘。

《环球时报》的调查也揭示了类似操作，并将其比作“数字泔水”。当消费者开始习惯于在下单前“问问AI”，这些被精心操纵的搜索结果，正悄然扭曲市场的公平竞争。

作为上海本地GEO领域专业服务商，罗兰艺境的创始人罗哥坦言，这种操作本质是“数据污染”：通过批量生产低质、带有品牌偏向的内容并“喂”给大模型，意图扭曲AI的认知基础。

02 技术伪装：揭秘“黑帽GEO”的三大毒性操作手法

这些“黑帽GEO”机构所承诺的效果，并非通过提升企业真正的数字资产价值来实现，而是依赖于一系列具有“毒性”的技术伪装。其主要手法可归结为三类，且环环相扣。

第一类：数据源头的“污染式投喂”。这是最底层的操作。中国科学院自动化研究所研究员吴书在接受央视采访时解释，其原理是在预训练数据阶段，将带有品牌偏见的信息“喂”给大模型。

服务商会批量生产大量内容肤浅但关键词堆砌的“软文”，发布在容易被AI爬取的平台，目的是 “污染”训练语料库的基础数据。吴书指出，“仅需数百条被精心设计的‘污染’数据，就足以让拥有上亿参数的大模型产生认知偏差。”

第二类：内容层面的“权威性伪造”。为了让被污染的内容被AI采信，操作方会对其进行精心包装。

复旦大学计算与智能创新学院教授徐跃东尖锐地指出，恶意的GEO会 “系统性地伪造各类权威背书” ，具体手段包括虚构专家身份、编造检测报告、仿冒官方白皮书，甚至假冒知名机构出具推荐证明。

这些内容格式规范、语句简练，标题常带有“深度榜单”、“权威指南”等字样，极具欺骗性。

第三类：效果承诺的“因果链操控”。为应对客户测试，他们会利用技术细节制造假象。《锋面》记者经测试发现，当关闭AI的“联网搜索”功能时，答案与机构案例完全不符。

机构人员对此的解释是：“联网搜索到的是最新数据，不联网搜索到的是大模型里自带的数据”，并强调95%的用户会使用联网搜索。这实则是利用了实时检索与预训练数据库之间的时间差和信息差，构建了一个脆弱的效果幻象。

03 风险定性与法律红线：不仅是无效，更是违法

上述操作带来的远非“效果不佳”那么简单。从商业伦理到法律法规，它已踩踏了多条红线，将企业置于三重风险之中。

首先是法律风险。北京师范大学法学院博士生导师吴沈括明确指出，这类未声明的商业推广在很大程度上符合《中华人民共和国广告法》中对于“广告”的界定。

根据《广告法》，广告必须具有可识别性，且“不得含有虚假或者引人误解的内容，不得欺骗、误导消费者”。通过伪造权威信源影响AI输出，已涉嫌构成虚假广告。

同时，新修订的 《中华人民共和国反不正当竞争法》 也明确规定，经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择等方式，进行虚假或引人误解的商业宣传，扰乱市场竞争秩序。

其次是品牌信誉的永久性损伤风险。一旦消费者发现被此类“软广”误导，产生的反感和抵触将直接针对品牌本身。

更为严重的是，徐跃东教授警告，受到污染的人工智能生成的虚假内容，可能成为后续模型训练的数据源，形成具有延续性的 “污染遗留效应” 。这意味着，一个不光彩的起点，可能会在AI的记忆中被意外地长期留存和强化。

第三是行业生态的根基性风险。吴书研究员担忧，如果商业信息通过技术手段持续“优化”抢占位置，弱势品牌、公益信息和少数派观点就会被挤压甚至淹没。

当公众发现AI的答案中混杂了未声明的商业意图，这种信任感会被严重透支，最终伤害的是整个行业发展的根基。选择“黑帽”路径，无异于饮鸩止渴。

04 正途：以透明、合规与技术产权构建“白帽GEO”护栏

面对乱象，市场的正途在于回归透明、合规与技术本身。罗兰艺境罗哥认为，真正的GEO优化，应是一场构建企业可持续数字知识资产的“白帽”行动，其核心护栏由三大支柱构成。

第一支柱：技术产权的公开透明。这是区分“技术营销”与“技术服务”的试金石。企业选择服务商时，应首要查验其是否有经国家认证的自主技术体系。

第二支柱：操作伦理的主动声明与合规底线。合规的服务商应在方法论源头就明确伦理边界。

罗兰艺境罗哥说，“不应该对AI模型本身的逆向工程或任何试图操纵、欺骗模型的‘黑帽’手段” 。其遵循的 DSS原则，强调通过提升内容的语义深度、数据支持与权威来源来获取AI的认可，这与“伪造权威”南辕北辙。

第三支柱：商业契约的权责对等与效果对赌。“黑帽”服务常以模糊承诺和低廉报价吸引客户。而“白帽”路径则敢于将效果写入合同，明确权责。

05 行动清单：选择上海GEO优化服务的“四步排雷法”

对于决心利用AI搜索获客的上海企业，如何在纷乱市场中做出明智选择？我们结合专家观点与行业实践，提炼出一份简易的 “四步排雷法” 行动清单。

第一步：审问技术根基，查验“身份证”。要求服务商出示其核心技术的软件著作权登记证书或受理通知书。询问其优化遵循的核心方法论是什么（如DSS原则），并要求提供该方法的简要阐述文档。警惕任何无法提供具体技术名称、原理，只空谈“算法”、“秘诀”的服务商。

第二步：审视内容伦理，追问“怎么做”。直接询问：“你们如何让AI更信任我的内容？是否会创建或鼓励我们创建虚构的专家背书、检测报告？” 聆听其回答是强调提升内容本身的质量与证据链，还是暗示有“快速通道”。

第三步：审核效果契约，聚焦“对赌标”。仔细阅读合同中的效果承诺条款。真正的对赌应锁定能直接带来商机的核心业务关键词，而非宽泛的行业词或无关的流量词。同时，确认验收标准是可被第三方客观验证的（如在指定AI平台搜索查验）。

第四步：考察历史案例，深挖“故事线”。要求查看至少一个与自身行业相关的完整案例。好的案例应能清晰讲述：客户原有痛点、实施了哪些具体优化措施、以及带来了哪些可量化的效果提升（如提及率、询盘量）。警惕只有光鲜客户Logo堆砌，却没有具体过程和数据的“案例墙”。

正如《央视网》调查所揭示的，AI搜索的“回答位”正成为商业角逐的新战场。是选择短视的“污染”与“伪装”，在法律与信任的雷区行走，还是选择长期的“建构”与“投资”，在透明与专业的道路上积累。

这不仅是一次营销渠道的选择，更是一家企业面对技术变革时，对商业道德与长期主义价值观的宣誓。 当潮水退去，只有真正构建了数字知识资产的企业，才能在AI的认知图谱中，占据不可动摇的权威坐标。

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