目次

一、GEO操纵的类型与规范依据的确定

二、虚构商品、伪造用户评价并批量投放的，构成虚假宣传

三、投放虚假负面测评、伪造投诉记录贬损竞争对手的，构成商业诋毁

四、批量投放同质内容即破坏引用秩序，以第二条评价为宜

五、技术中立并非免责事由

六、结语

用户获取信息的方式正在发生变化。过去，用户在搜索引擎中输入关键词，在返回的结果中自行筛选；现在，越来越多的用户直接向大模型提问，由AI给出一段整合后的答案（以下简称“AI答案”）。据Gartner预计，2026年传统搜索引擎的访问量将下降25%；市场研究机构环洋市场咨询预计，到2031年全球GEO市场规模将达到73亿美元。[1]信息入口从搜索结果迁移到AI答案，围绕这一入口展开的品牌推广竞争也随之展开：经营者过去研究如何使自己的网页在搜索结果中排在前列，现在研究如何使自己的产品出现在AI给出的答案中。与入口迁移相伴随的，是操纵手段的同步迁移：搜索引擎时代围绕排序位置产生的干扰行为，正在以大模型为对象重新出现。

在讨论规制之前，需要先界定讨论对象。GEO（生成式引擎优化）由普林斯顿大学与印度理工学院的合作研究于2024年6月首次定义，指通过内容结构化、语义适配与权威信号强化，提升信息在AI答案中的引用优先级。[2]就其功能而言，GEO是一项中性的技术：如果投放的是真实、优质的内容，使其更容易被AI采信，这与搜索引擎时代的正常优化没有本质区别，不应予以否定。需要警惕的是其实际运用对内容的操纵：当投放的内容是虚构的、片面的，或者以大量同质内容人为改变答案的引用秩序时，GEO就不再是优化，而是操纵。本文讨论的是后一种情形，即批量投放虚假或操纵性内容、污染大模型检索来源以影响AI答案的行为，以下简称GEO操纵。

GEO操纵已非个别商家的零星尝试。2026年央视“3·15”晚会披露了一次测评：业内人士使用一款GEO优化系统，虚构一款不存在的智能手环，编造“量子纠缠传感技术”“黑洞级续航”等概念，批量生成十余篇虚假测评并发布；两小时后，主流大模型已将该产品作为“标准答案”推荐；三天后追加十一篇虚假测评，已有两个模型开始推荐该产品，且排名靠前；晚会播出十二小时后，仍有模型向用户输出该产品的所谓功能参数。[2]从财新报道披露的情况看，围绕这一做法已经形成一条产业链：上游是GEO系统的开发方，中游是公关公司与营销服务商，下游是付费的品牌方与上市公司；服务内容包括品牌推荐、核心卖点露出，也包括“恶意诋毁竞品”。[3]本文讨论的行为就处在这一背景之中：它不是零星的技术实验，而是已经产业化且有多方主体参与的竞争行为。

由此产生的问题是，这类行为在现行反不正当竞争法下应当受到何种规制。需要回答的具体问题有三个：AI答案背后的引用秩序是否属于竞争法保护的利益？操纵行为应当依据哪一具体条款评价？各条款之间如何分工、要件如何认定？在研究方法上，本文不将GEO操纵视为一个全新的问题。搜索引擎时代已经审理过一批干扰自然排序的案件，法院在这些案件中确认，搜索结果的排序秩序是搜索引擎的核心经营资源，操纵排序、使算法失准的行为构成不正当竞争。AI答案的引用秩序与搜索结果的排序秩序，都是平台投入成本形成、用户据以作出决策的信息中介机制，两者在功能上具有同一性，因此既有的裁判规则可以为本文的分析提供基础。下文先说明GEO操纵的类型与规范依据的确定（第一部分），再分别探讨各类型行为的规范依据（第二、三、四部分），最后讨论技术中立抗辩（第五部分）。

 一GEO操纵的类型与规范依据的确定

（一）GEO操纵的实施方式与作用机制

GEO操纵的实施方式并不复杂。从财新报道披露的服务流程看，经营者或服务商先准备多个自媒体账号，覆盖网易、搜狐、百家号、头条、知乎等平台；再将公司信息、品牌信息和需要优化的关键词导入GEO系统，作为内容生成的知识库；系统据此批量生成软文，自动发布到这些账号上。投放的关键词直接对应用户的高频提问，例如围绕“空调哪个好”这类问题批量植入特定品牌名称与卖点；投放前，服务商还会在各模型中测试用户关心的问题清单，再针对重点提问定制内容，从业者称之为“先射箭，再画靶”。[4]据此可以把行为拆分为三个环节：内容生成、内容投放与委托指示；其中，投放什么内容、投往哪些平台、围绕哪些提问，均在委托指示环节确定。

三个环节之所以奏效，与大模型生成答案的机制有关。主流大模型普遍采用检索增强生成机制：用户提问后，AI先检索全网相关网页，将匹配度较高的片段作为素材，再基于这些片段生成答案。这一机制有三个薄弱处：模型判断信息可信度主要依据统计频率与多源一致性，同一内容出现的域名和账号越多，越容易被判定为可信；模型对检索结果默认采信，不对来源真伪作二次核验；答案通常不标注来源，模仿新闻稿、测评报告、专家口吻的内容更容易获得权威可信度。有研究显示，仅需250个恶意文档就足以污染大语言模型的答案；投放成本极低，与平台的治理成本严重不对称。[5]就此而言，这一机制仅说明损害如何发生，属于因果链上的条件，而不是被评价的行为本身；投放行为借助的是模型对公开语料的依赖，而不是对模型的技术干预。这一区分在第四部分讨论第十三条的适用边界时会用到。

（二）三种操纵类型分别指向自身商品、竞争对手与检索源信息

按投放内容所污染的信息维度，实践中的GEO操纵可以区分为三种类型。第一种，投放虚假或夸大的自我推介内容：虚构商品、编造伪科技概念、伪造用户评价，使AI在回答推介类问题时推荐委托方的商品，“3·15”晚会披露的虚构手环即属此类。第二种，投放针对竞争对手的虚假负面信息：围绕竞品质量、品牌比较等高频提问，批量投放虚假负面测评、伪造的投诉记录或夸大的缺陷描述，使AI在比较类问题中持续输出贬低竞争对手的答案。第三种，批量投放同质内容、挤占答案的引用位置：内容本身可能并不虚假，但经营者通过站群和账号矩阵在短时间内大量投放，人为抬高己方信息在检索源中的出现频率，稀释其他经营者的真实信息。

应当指出，三种类型的行为方式相同，均系内容生成、内容投放与委托指示三个环节的结合；差别只在被污染的信息维度，分别指向行为人自身、指向竞争对手、指向检索源的信息构成。被污染的信息维度不同，意味着受侵害的利益不同，对三种类型的规制也就不能一概而论，需要分别确定规范依据。

（三）规范依据依被污染的信息类型确定

2025年修订的《反不正当竞争法》为本文讨论的行为提供了四个可能适用的条文：第九条保护行为人自身商品信息的真实性，第十二条保护其他经营者的商业信誉和商品声誉，第十三条第二款第（四）项保护网络产品或者服务的正常运行，第二条则保护竞争秩序以及经营者、消费者的合法权益。

需要稍作展开的是具体条款与一般条款的适用关系。一般条款的意义，在于为立法时未能预见的行为类型保留评价空间；但如果行为已经满足某一具体条款的构成要件，仍然依据一般条款认定，具体条款设定的要件就会被绕开，法律适用的确定性也将受损。因此，司法实践确立的规则是具体条款优先：只有在行为属于违反第二章及专利法、商标法、著作权法等规定之外的情形时，才存在适用第二条的空间。[6]对本文讨论的三类行为，应当按照同样的步骤展开：先审查行为是否落入第九条、第十二条或者第十三条的规制范围；能够落入的，适用具体条款；不能落入的，才有第二条适用的空间。

据此，确定规范依据的基本思路是：先考察行为污染的是哪一类信息，再审查行为方式是否满足相应条款的构成要件。污染行为人自身商品信息的，内容虚假或者引人误解，落入第九条虚假宣传的评价范围，其中投放者适用第一款、受托批量生成投放的服务商适用第二款；污染竞争对手商品信息的，内容虚假或者具有误导性，落入第十二条商业诋毁的评价范围。这两类行为均有具体条款可资适用，无须再回到第二条。投放内容本身并不虚假、污染的是检索源信息构成的，不涉及特定商品信息的真假，具体条款能否涵盖，需要先行判断。行为符合第十三条第二款第（四）项要件的，适用该条款；不符合的，方可以适用第二条。这一顺序与第四部分的讨论相呼应。

二虚构商品、伪造用户评价并批量投放的，构成虚假宣传

（一）虚构与夸大的自我推介均属虚假或引人误解的商品信息

《反不正当竞争法》第九条第一款规定，经营者不得对其商品的性能、功能、质量、销售状况、用户评价、曾获荣誉等作虚假或者引人误解的商业宣传，欺骗、误导消费者和其他经营者。GEO操纵中投放的自我推介内容，与条文列举的对象一一对应：虚构商品对应“商品”本身，编造的“量子纠缠传感技术”“黑洞级续航”等伪科技概念对应“功能”，伪造的测评和用户评价对应“用户评价”。实务中，委托方投放的内容指向的是其实际经营的商品，对“其商品”要件没有疑问；内容即使不是全然虚构，只要通过夸大、片面的表述使公众对商品形成偏离事实的认知，也属于“引人误解”的范畴。因此，就内容而言，这类行为满足“虚假或者引人误解”没有障碍。争议点主要集中在以下两个方面。

（二）以第三方名义投放的，宣传行为仍可归属于经营者

以第三方测评、用户分享面目出现的内容并非经营者自己发布，能否算作经营者“作商业宣传”，可能存在疑问。但这一疑问并不能成立。第九条规制的“作商业宣传”，不要求宣传发布在经营者的自有渠道上，委托第三方撰写发布软文本就是虚假宣传的传统形态；也不要求具备广告标识或特定形式，面向不特定公众的商品推介均属之；以第三方名义通过账号矩阵发布，只是宣传的组织方式，不改变行为的宣传性质。判断投放内容能否归属于经营者，可以考察三项事实：其一，投放是否由经营者发起或付费委托；其二，内容是否指向经营者自身的商品；其三，投放是否面向不特定公众。如果三者同时具备，则宣传行为即归属于经营者。就GEO操纵而言，经营者付费委托服务商批量生成、投放内容，内容指向其商品，投放目的是使用户接触并形成有利于其商品的认知，三项事实均已具备。

]需要说明的是，委托合同、付款凭证等直接证据为委托方与服务商所控制，原告通常无从取得；此项事实可以间接证据按高度盖然性认定：批量投放的内容仅指向该经营者的商品，植入的关键词与其官方宣传的核心卖点一致，答案引导的交易机会亦最终归属于该经营者。上述事实同时具备的，即可认定投放由其发起或付费委托；经营者否认的，应当提出反证。这与搜索时代法院对第三方渠道投放广告的归属认定一脉相承，不同的是，AI答案没有落地页作为中间环节，内容的受益指向更为直接。[7]

还应看到，AI答案处于整个传播链条的末端：经营者操纵检索源，模型据以输出有利于其商品的答案，正是投放行为追求并且可以预见的结果。以“内容不是经营者发布的”为由主张行为与己无关，实质上是把传播链条的最后一环与前面的投放行为割裂开来，不应支持。

（三）经AI答案输出的虚假内容误导程度不减反增

“引人误解”的判断，以一般用户在具体场景下的认知为准。需要比较的是同一虚假内容在不同呈现形态下的误导效果。

搜索时代，用户面对网页软文，尚可通过页面形态、广告标识作初步甄别；AI答案则以中立整合的面目出现，不标注来源，以对话形式给出单一结论，用户有理由相信这是AI综合全网信息后的客观结论。两种呈现形态对一般用户注意程度的影响不同：网页环境本身提示内容的推广属性，对话界面则没有任何提示。同一虚假内容，经由AI答案输出比经由网页展示更容易取信于人，误导程度不减反增。

可能有人提出，AI答案既然不标注来源，用户本应保持审慎，不应据此认定误导更重。对此应当回答，一般用户在通过AI获取商品信息时，通常不会对答案来源逐一作二次核验；呈现形态决定了注意程度，不能因为用户理论上可以核查，就免除经营者对虚假信息误导后果的责任。

个案中认定“引人误解”，还应当结合三项因素作场景化判断：一是提问的类型，推介类、比较类问题直接指向交易决策，误导的后果更为直接；二是答案的形态，给出单一结论的答案比呈现多种观点的答案更容易形成确定认知；三是用户的群体，判断应以普通消费者而非专业人士的注意程度为准。引人误解状态的证明，可以通过对提问记录与答案形态的公证予以固定。据此，投放虚假自我推介内容的，满足“引人误解”的要件。

（四）受托批量生成、投放的服务商构成帮助虚假宣传

GEO服务商批量生成、投放虚假测评的行为，也有条文依据。第九条第二款规定，经营者不得通过组织虚假交易、虚假评价等方式，帮助其他经营者进行虚假或者引人误解的商业宣传。服务商按照客户提供的品牌和关键词，批量生成虚假测评并投放到账号矩阵，属于有组织地生产、发布虚假用户评价和测评内容，与条文列举的“组织虚假评价”具有同一性质，落入该款“等方式”的涵盖范围。委托方与服务商分别依据第一款和第二款承担责任，责任均有明确的规范依据。投放内容符合广告特征的，同时落入《广告法》关于虚假广告的规制，行政机关可以据此处罚；民事维权则直接依据第九条展开。

据此，投放虚假自我推介内容的GEO操纵，构成第九条第一款规定的虚假宣传；受托批量生成、投放的服务商，依据同条第二款承担责任。

 三投放虚假负面测评、伪造投诉记录贬损竞争对手的，构成商业诋毁

（一）虚假负面信息的批量投放落入商业诋毁的规制范围

与抬高自身商品的投放相对应，另一类操纵是贬损竞争对手的商品信息。《反不正当竞争法》第十二条规定，经营者不得编造、传播或者指使他人编造、传播虚假信息或者误导性信息，损害其他经营者的商业信誉、商品声誉。GEO场景中的商业诋毁有具体的行为样态。经营者针对“某品牌有什么质量问题”“A品牌和B品牌哪个好”等用户高频提问，批量投放虚假负面测评、伪造的投诉记录、夸大的缺陷描述，使AI在回答比较类问题时持续输出贬低竞争对手的答案。财新报道显示，“恶意诋毁竞品”已经列入GEO产业链的服务清单，与品牌推荐、卖点露出并列销售。据此，本条的适用可以分解为四个要件逐项审查：行为方式（编造、传播或指使他人）、信息属性（虚假或误导性）、损害对象（其他经营者的商业信誉和商品声誉）、损害后果。其中信息属性与行为方式是争点所在，以下分别说明。

（二）“真实但片面”的信息仍可构成误导性信息虚假信息

容易判断，编造的测评和伪造的投诉记录均属此类；难点在于“误导性信息”与“真实但片面的信息”之间的区分。需要先划定边界：真实存在的负面事实不属于本条的规制范围。对经营者提出批评、传播经查证属实的负面事实，属于市场竞争中的正常言论，不因内容不利于特定经营者而构成诋毁。只有虚假信息和误导性信息才落入本条。

判断某项内容是否构成误导性信息，可以考察三项因素：其一，片面的程度，即是否仅选取不利事实，而隐去同一事实中的有利部分；其二，断言的确定性，即是否以确定性的结论取代有条件的表述，把可能存在的问题表述为确定存在的问题；其三，事实的完整性，即是否省略关键事实，使相关公众对商品形成偏离事实的认知。三项因素需要结合具体内容综合判断，不能以“提及了负面信息”为由径行认定构成诋毁；反过来，内容即使句句有出处，只要经由选择性截取和确定性断言，仍可能构成误导性信息。

（三）付费委托投放属于条文所称的“指使他人”

“指使他人编造、传播”是2025年修订时新增的表述，恰好覆盖GEO商业诋毁中品牌方委托服务商投放的行为样态。在这一委托关系中，服务商是直接实施编造、传播的行为人，品牌方则通过付费委托、提供素材、指定关键词与投放角度的方式支配投放行为，属于条文所称的“指使他人”，二者依据同一条文承担责任。合同外包改变的只是委托方与服务商之间的内部结算关系，不影响对外的不正当竞争定性；这一点与第二部分关于宣传行为归属的论证一致，不再展开。

AI答案的反复贬低直接作用于购买决策，损害后果可以经由答案内容、持续时间与市场反馈予以证明；贬低性答案在多个模型中持续出现且与投放素材高度一致的，可以说明答案来源于有组织的投放而非模型自主生成。据此，投放虚假负面信息的GEO操纵，构成第十二条规定的商业诋毁；品牌方作为指使者与直接实施编造、传播的服务商依据同一条文承担责任。真实负面事实的传播与正当批评不构成本条行为，这一界限应当始终予以尊重。

 四批量投放同质内容即破坏引用秩序，以第二条评价为宜

（一）内容真实不排除同质投放的违法性

第三种类型的GEO操纵特征不同：投放的内容本身可能是真实的。经营者通过站群、账号矩阵在短时间内批量投放同质内容，人为抬高特定信息在模型检索中的出现频率，挤占AI答案的引用位置，稀释其他经营者的真实信息。由于内容并不虚假，这类行为不能用第九条、第十二条评价；需要回答的问题是，它侵害了什么利益，应当依据什么条款。

（二）搜索类案已确认排序秩序是受保护的经营利益

围绕信息入口的操纵行为并不新鲜。在北京百度网讯科技有限公司诉苏州闪速推网络科技有限公司案（以下简称苏州案）中，闪速推公司租赁高权重网站的二级目录，生成大量与行业常用搜索关键词相关的广告页面挂接其中，使被推广网页占据搜索结果首页。苏州市中级人民法院认定，搜索引擎依据算法形成的收录和排名秩序是经营者受法律保护的利益，故意利用技术手段破坏正常的收录和排名秩序、增加用户信息获取成本、扰乱市场竞争秩序的行为构成不正当竞争，判令停止涉案行为、登报消除影响，并赔偿经济损失及合理开支共计275.3万元。该案是全国首例判决生效的“万词霸屏”案件。[8]

其后的案件将这一规则具体化。扬州案中，法院进一步指出，霸屏、快排服务直接影响相关关键词的排名位置，本质上是对搜索引擎用户群体和交易机会的争夺；法律评价的不是技术本身，而是技术的用途、指向和盈利模式，是专门用于欺骗排序算法并按客户推广需求收费的服务，超出了技术中立的保护范围。[9]长沙案中，法院确认，即使是向与客户毫无关系的第三方网站插入低质量宣传页面，只要以欺骗算法为手段、以占据排序位置为目的，同样构成对排序秩序的破坏；徐州市中级人民法院2025年度典型案例中的“云群发”案，结论相同。[10]

这些案件确立的规则可以归纳为三点：其一，搜索引擎依据算法形成的收录排序秩序，是平台投入成本形成的核心经营资源，属于受保护的利益；其二，以欺骗算法为手段、以占据排序位置为目的、使算法失准的行为，构成对网络服务正常运行的妨碍和破坏；其三，技术中立不能成为操纵排序的免责事由。苏州案275.3万元、长沙案150余万元的赔偿额表明，法院对此类行为的评价并非象征性的。

（三）引用秩序与排序秩序具有功能上的同一性

上述裁判规则可直接迁移至大模型场景。大模型平台投入算力、数据和审核资源，形成对全网信息的检索、筛选与引用秩序；用户基于对AI答案客观性的信任使用其服务。这一引用秩序与搜索引擎的排序秩序在功能上具有同一性：同为平台投入成本形成、用户据以作出决策的信息中介机制。正因为功能同一，搜索时代类案确立的规则适用于大模型场景，这种移用不是比附，而是同一规则在新场景中的继续适用。

需要一并指出的是，两类机制存在一个差异：搜索排序是对既有网页的排列，平台不生成内容；AI答案则是模型对检索内容的生成性整合，平台对输出的介入程度更高。这一差异不改变上述规则的适用；就平台一方而言，它会影响过错与责任强度的认定。平台对答案输出的介入越深，其对答案失准的注意义务与治理责任相应越重。

此点与本文讨论的投放者责任分属不同面向，在此仅作提示。此类投放的损害也由此显现。批量投放使检索源被污染、答案生成失准，平台必须持续投入资源识别、降权、清理，用户信任随之下降，损害现实存在。这类损害与内容是否虚假无关：即便单条内容真实，大量同质内容的集中投放也会改变检索源的信息构成，使答案向投放者倾斜，未被投放的真实信息在统计权重上被稀释。这正是此类行为的违法性所在。

（四）不满足第十三条构成要件的典型情形，适用第二条进行评价

第二条不以内容虚假为适用前提。杭州市中级人民法院审理的全国首例AI代写种草笔记案（以下简称“AI种草案”）认定，平台投入大量成本形成的真实内容生态，属于反不正当竞争法保护的竞争性权益，并依据第二条认定针对平台生态的不正当竞争行为。[11]循此逻辑，以同质内容批量投放、稀释检索源中真实信息的行为，损害平台基于引用秩序的竞争利益与被挤出经营者的交易机会，也可以参考适用第二条予以评价。

就第十三条第二款第（四）项而言，其能否适用于此类投放，要看手段与结果两项要件能否同时满足。手段上，该款各项均以“利用数据和算法、技术、平台规则等”为前提，其列举的插入链接、强制进行目标跳转，误导、欺骗、强迫用户修改、关闭、卸载，恶意不兼容三种行为，针对的都是对他人网络产品内部运行的技术干预；批量投放同质内容的手段是在站外发布内容，借助的是模型对公开语料的依赖，属于内容层面的操作而非对模型服务的技术侵入，仅发布内容即便大量且同质，也难以认定为“利用技术手段”；要作此认定，还需要更充分的依据，例如行为人使用了自动化批量生成与分发系统、规避平台内容审核机制等技术性安排。结果上，“检索源被污染”与“妨碍、破坏正常运行”之间存在强度差异，需要证明平台的治理成本显著增加、答案输出质量失真达到影响服务可用性的程度。[13]

还需说明两条的关系。第十三条第二款第（四）项是具体条款，第二条是一般条款；行为能够归入第十三条的，不再适用第二条。就批量投放同质内容的典型情形而言，其手段是站外的内容投放，而非对模型服务的技术干预，两项要件均不满足，以第二条评价为宜。这并非绕开具体条款，恰恰是具体条款优先规则的结果：典型情形不符合第十三条的构成要件，才由作为一般条款的第二条承接评价。当然，行为进一步借助技术手段影响模型检索与答案生成的，两项要件可能同时满足，第十三条第二款第（四）项即有适用余地，这一边界有待裁判进一步明确。[14]

据此，批量投放同质内容、破坏引用秩序的GEO操纵，以第二条评价为宜，委托方与服务商共同实施第二条项下的行为，构成《民法典》第一千一百六十八条规定的共同侵权，应当承担连带责任；行为人借助技术手段、达到妨碍、破坏正常运行程度的，第十三条第二款第（四）项亦有适用空间。

 五技术中立并非免责事由

在前述三种类型的实施中，GEO服务商最常提出的抗辩是技术中立：系统只是内容生成与发布的工具，内容由客户决定，发布用的是客户的账号，服务商不参与具体信息的生产。财新报道中“我们只是提供了技术支持”的表态，即是这种抗辩的典型表述。[12]

这一抗辩与搜索时代霸屏服务商的立场如出一辙，评价方法也应当一致：审查的重点不在技术名称，而在行为的性质与指向。其一，从服务的用途看，GEO系统追踪各AI大模型的引用来源、解构AI答案的生成偏好，再据此定制内容和投放渠道，其功能设计指向的就是操纵模型引用，而非一般的内容发布；其二，从行为的诱导性看，服务商向客户承诺提升AI推荐率，保证核心卖点露出率在80%以上、最高可达90%左右，等于把操纵效果作为商品出售；其三，从营利模式看，服务商按季度、按年度收取服务费用，营利性明确。[12]AI种草案二审采用了同一路径：技术本身的中立并不意味着技术的应用中立，亦不豁免服务提供者在特定场景下的注意义务；界定注意义务时应当考量四个要素，即被诉服务是否属于生成式人工智能服务、是否以特定场景作为应用层、是否带有明确的指向性和诱导性、是否属于营利性商业行为。[11]以这四个要素衡量GEO服务商，与本文从用途、诱导、营利三方面所作的分析互相印证。据此，GEO服务商的技术中立抗辩不能成立；该结论对三种类型一体适用。

 六结语

搜索引擎时代，法院围绕排序位置确立的裁判规则，并没有随着信息入口的迁移而失效。这些规则保护的不是“排序”这一具体技术形态，而是平台投入成本形成、用户据以作出决策的信息中介机制。AI答案是这种机制在大模型时代的延续；今后出现的新的信息入口，只要承担同样的功能，也会落入同样的保护逻辑。就此而言，本文对GEO操纵行为所作的规制分析，结论本就可以从既有裁判中推出：抬高自己的虚假内容，由虚假宣传条款评价；贬损他人的虚假内容，由商业诋毁条款评价；内容并不虚假、但破坏了引用秩序的同质投放，由一般条款评价。行为的作用对象从搜索算法换成了大模型的检索与引用，规则本身无须更换。

对经营者而言，合规的界限仍然清楚。GEO并不当然违法：内容真实、手段正当的优化，与搜索时代的正当优化没有区别；但如果投放的内容虚假或者片面，或者以批量投放的方式改变检索源的信息构成，就可能分别落入虚假宣传、商业诋毁与一般条款的评价范围。技术改变的是竞争发生的场景，竞争应当遵守的规则并不会因此改变。这是搜索引擎时代留给大模型时代的一点确定性。

注释（上下滑动阅览）

【1】Gartner预测及环洋市场咨询（Global Info Research）相关数据，均转引自刘冉、包志明：《GEO操纵AI：当答案被污染》，载《财新周刊》2026年第23期。

【2】参见前引财新报道关于2026年央视“3·15”晚会测评实验的记载；GEO的学术定义出自美国普林斯顿大学与印度理工学院的合作论文（2024年6月），亦转引自该报道。

【3】参见前引财新报道关于GEO产业链上中下游分层及“恶意诋毁竞品”服务内容的记载。

【4】参见前引财新报道关于GEO服务流程、关键词植入方式及“先射箭，再画靶”投放方式的记载。

【5】参见前引财新报道中北京邮电大学李朝卓副教授对RAG机制及大模型三个漏洞的分析；250个恶意文档的研究数据转引自该报道（Anthropic公司相关研究）。

【6】参见《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国反不正当竞争法〉若干问题的解释》（法释〔2022〕9号）第一条、第二条；最高人民法院指导性案例262号（某科技有限公司诉某文化传媒有限公司不正当竞争纠纷案）。

【7】参见广东省广州市天河区人民法院（2020）粤0106民初39128号民事判决书。该案中，法院认定：案涉推广链接属商业广告，提供下载的为被告开发的软件，依常理判断，该种推广行为系由软件开发者或其授权的推广商所购买；被告作为开发者已在案涉行为中实际获利，在无证据证明直接购买方与其无关的情况下，其系购买方或授权推广商具有高度盖然性。

【8】参见江苏省苏州市中级人民法院（2021）苏05民初1480号民事判决书；最高人民法院发布2022年中国法院十大知识产权案件之五“干扰搜索引擎不正当竞争纠纷案”；江苏法院2022年度十大典型案例。

【9】参见江苏省扬州市中级人民法院（2023）苏10民初40号民事判决书；扬州市中级人民法院、扬州市市场监督管理局联合发布反不正当竞争典型案例。

【10】参见湖南法院2023年度知识产权司法保护十大典型案例之七“‘万词霸屏’不正当竞争纠纷案”；另参见徐州市中级人民法院发布2025年度知识产权保护典型案例之“不当干扰搜索结果自然排序，应当承担侵权责任”案。

【11】参见浙江省杭州市中级人民法院（2025）浙01民终3998号民事判决书；一审参见杭州互联网法院（2024）浙0192民初3396号民事判决书。

【12】参见前引财新报道关于GEO服务商“我们只是提供了技术支持”的受访表态，以及关于效果承诺（核心卖点露出率80%以上、最高90%左右）、按季度或年度收费的记载。

【13】需要说明的是第十三条第四款：该款禁止经营者滥用平台规则，直接或者指使他人对其他经营者实施虚假交易、虚假评价或者恶意退货等行为，与批量组织虚假评价投放的行为样态较为接近。但一方面，批量生成投放虚假评价的行为已为第九条第二款专门规制，无需借用该款；另一方面，该款所称“滥用平台规则”以存在可被滥用的平台规则为前提，其典型场景是平台内的交易秩序（如刷单炒信、恶意退货），GEO投放针对的是模型的检索采信机制而非特定平台的交易规则，行为对象不同。故本文不以该款作为规范依据。

【14】需区分规范适用的逻辑与诉讼主张的排列：个案中原告可以第十三条第二款第（四）项为主位主张、第二条为备位主张，请求法院择一支持。规范分析回答的是哪一条款更可能成立，诉讼策略处理的是请求权基础如何排列，二者并不冲突。

作者：李川 孙晋欢

编辑：Sharon