Los altos beneficios, escollos y la línea de vida en cumplimiento en la era GEO: de "Baidu un clic" a "Preguntar a AI"

Autor original: Zhao Xuan, Wang Xiaowei

Introducción

Recientemente, por invitación de Longyun Co., hice una charla sobre GEO (Optimización Generativa de Motores) desde una perspectiva legal. Tras conversar con varios expertos del sector, obtuve nuevas ideas y también comparto con todos ustedes.

Durante las últimas dos décadas, la lógica de distribución de tráfico en internet en chino ha girado en torno a la acción central de “búsqueda”. Desde los primeros “Baidu, por favor”, hasta las búsquedas internas en plataformas como WeChat y Xiaohongshu, todas son extensiones de esa acción, que dieron origen a una industria madura de SEO (Optimización para Motores de Búsqueda).

Hoy en día, la tendencia está cambiando silenciosamente. Los usuarios cada vez más acostumbrados a preguntar directamente a la IA: “¿Qué opción de ultrasonido o Thermage es mejor para una mujer de 30 años que quiere combatir el envejecimiento?” o “Recomiéndame un bar para ver partidos”.

La entrada de tráfico se está desplazando de la “barra de búsqueda” a la “ventana de diálogo”. Cuando la IA generativa puede saltarse los enlaces masivos y ofrecer directamente la respuesta final al usuario, si en esa respuesta no se menciona cierta información, significa que en cierto modo estamos quedando atrás en esta nueva era, y esa es la razón por la que GEO se ha convertido en un foco de atención.

Como profesionales del derecho, además de centrarnos en las oportunidades comerciales, debemos ser conscientes de los riesgos legales que esto implica. La evolución tecnológica suele preceder a la regulación, y en el campo de GEO ya aparecen varias zonas grises que requieren una definición legal cuidadosa.

¿Quién está entrando? Tres grandes grupos compitiendo por el nuevo territorio de GEO

Aunque es un campo completamente nuevo, contiene un espacio de imaginación ilimitada — en un mercado altamente competitivo, los nuevos puntos de entrada suelen significar menores costos de adquisición y mejores oportunidades competitivas.

Como abogados que llevan tiempo en los ámbitos de Web3 y IA, he observado que actualmente participan al menos tres grandes grupos:

1. Usuarios: Proveedores de productos y servicios físicos

Están enfocados en la conversión comercial directa que genera el tráfico de IA, intentando influir en las recomendaciones de la IA para obtener mayor exposición prioritaria.

Por ejemplo:

• Clínicas de medicina estética dejan de invertir en publicidad tradicional en buscadores y en su lugar compran “herramientas de inyección semántica en IA”, para que cuando alguien pregunte “el mejor cirujano de rinoplastia”, la IA recomiende primero su clínica.
• Industrias como formación, venta de autos, también intentan optimizar mediante GEO generativo, para que cuando la IA responda a preguntas relacionadas, recomiende primero sus productos o servicios.

2. Inversores: Instituciones y fondos de inversión

Actúan en dos niveles:

• Explorando oportunidades: Observando qué empresas dominan en las recomendaciones de IA, para evaluar su competitividad y detectar potenciales objetivos de inversión.
• Luchando por la influencia: Quien pueda influir en los datos y la lógica de recomendación de la IA, tendrá ventaja en futuras asesorías y análisis del sector.

3. Proveedores de servicios: Profesionales y emprendedores en GEO

Este grupo suele tener capacidad de aprendizaje rápido y habilidades técnicas, participando activamente en el desarrollo de herramientas, servicios estratégicos y gestión de tráfico. Algunos innovan abiertamente, otros operan en zonas grises, explorando los límites y posibilidades del sector. Esa será la principal atención de la segunda parte de este artículo.

Tres actitudes en GEO: lucrativo, trampa y línea roja legal

En la práctica de GEO, diferentes métodos suelen clasificarse en “negro, gris, blanco”. Como abogado, debo enfatizar que: el fin lógico de la tecnología suele ser el punto de partida de la regulación.

1. Black Hat (Sombrero negro): “Manipuladores técnicos” en zonas peligrosas

Ejemplos típicos:

• Inyección indirecta de prompts (Indirect Prompt Injection): insertar en páginas instrucciones invisibles para el ojo humano, pero reconocibles por la IA, para inducirla a priorizar ciertos contenidos.
• Envenenamiento de bases de conocimiento (RAG / Knowledge Poisoning): introducir datos falsos o sesgados en bases públicas, contaminando los índices y provocando que la IA genere resultados sesgados en procesos de recuperación y generación.
• Falsificación de entidades (Entity Forgery): falsificar direcciones, acreditaciones u otra información en mapas, enciclopedias y otras fuentes abiertas, para contaminar los datos de entrenamiento o recuperación en tiempo real, creando una reputación falsa.
• Ataques negativos GEO (Negative GEO): insertar código malicioso o palabras sensibles en sitios de la competencia, activando filtros de seguridad de la IA y provocando su bloqueo o marcado como fuente no confiable.

Riesgos legales:

• Penal: puede constituir delitos como “daño a sistemas informáticos” (artículo 286 del Código Penal). Interferir en el funcionamiento normal de la IA viola la línea roja penal.
• Civil: constituye competencia desleal (artículo 11 de la Ley de Competencia Desleal). La responsabilidad por daños puede ser significativa, amplificada por la difusión en IA.

2. Grey Hat (Sombrero gris): “Transportistas de tráfico en la frontera”

Intentan evitar ilegalidades evidentes, confiando en el efecto de escala para influir en la IA, creyendo en que “el volumen genera calidad”.

Ejemplos típicos:

• Reescritura masiva y reducción semántica: generar gran cantidad de contenido repetitivo y de baja calidad con IA, para diluir información real y forzar a la IA a tomar en cuenta ciertos datos positivos.
• Ataques de clics simulados (Bot-driven Interaction): usar scripts para simular clics y aumentar artificialmente la tasa de clics (CTR) en ciertos contenidos, manipulando el peso en algoritmos.
• Promoción encubierta (Masked Promotion): crear cuentas falsas para publicar en redes contenidos promocionales disfrazados de experiencias reales, que la IA considere como “retroalimentación del usuario” y añada a su base de datos.

Riesgos legales:

• Publicidad falsa: estas acciones violan la Ley de Publicidad y la Ley de Competencia Desleal, y las autoridades están adoptando un enfoque “lo sustancial importa más que la forma”.
• Riesgo de “ser bloqueado”: si la plataforma detecta estas prácticas, el dominio o marca puede ser marcado como no confiable, provocando una “muerte digital” en el entorno de IA.

3. White Hat (Sombrero blanco): “Constructores de valor a largo plazo”

La estrategia White Hat no busca manipular la IA, sino convertirse en una fuente confiable de datos de alta calidad. Aunque más costosa en cumplimiento, su acumulación tiene efectos de interés compuesto.

Ejemplos:

• Estructuración y resumen de contenidos para facilitar la comprensión de la IA.
• Uso de datos estructurados (Schema Markup) para mejorar la semántica.
• Reforzar citas y verificabilidad para aumentar la confianza.
• Modelar FAQ para responder directamente a preguntas frecuentes.

Recomendamos encarecidamente esta vía: basada en cumplimiento, ofreciendo contenido real, de calidad y verificable, ganando la confianza a largo plazo de la IA y los usuarios.

Casos históricos de SEO y su relación con GEO: la historia no se repite, pero la lógica sí

Aunque aún no existen casos judiciales específicos sobre GEO, su esencia comparte muchas similitudes con SEO. Las sentencias pasadas en SEO probablemente serán referencia para futuros casos de GEO. A continuación, analizamos algunos casos típicos:

Caso 1: “Dominación de palabras clave” en la era SEO

En SEO, la técnica de “dominar palabras clave” con muchas páginas basura en sitios de alto peso era común: generando páginas spam para ocupar resultados. Los tribunales consideraron que esto dañaba el orden del motor de búsqueda, constituyendo competencia desleal, y condenaron a pagar 2.753 millones de yuanes a Baidu.

Lecciones para GEO:

Algunas prácticas actuales, como generar contenido de baja calidad en masa para “alimentar” modelos y dominar respuestas, son similares. Además de arriesgar la reputación, pueden ser consideradas como “interferir en el funcionamiento normal de la red”, constituyendo competencia desleal.

Caso 2: Compra de palabras clave de la competencia

En el caso de la marca “Huiyu”, el demandado configuró su producto para que su marca apareciera como resultado de búsqueda, desviando a los usuarios. La corte consideró que esto violaba la buena fe y era competencia desleal.

Lecciones para GEO:

De forma similar, en GEO puede ocurrir una “inyección de prompts” encubierta — por ejemplo, insertar instrucciones en páginas que influyan en las respuestas de la IA. Técnicas que indirectamente engañan y desvían tráfico también pueden infringir la competencia leal.

Caso 3: Marketing falso con reseñas y testimonios

Empresas que organizaron contenido falso en plataformas como Zhihu o Tieba, fueron sancionadas por engañar a consumidores y perturbar el mercado, violando la Ley de Competencia Desleal.

Lecciones para GEO:

Prácticas similares incluyen generar en masa reseñas falsas o contenido “falso de recomendación”, creando una “recomendación global” falsa. La IA, si se alimenta con información falsa, sigue siendo una forma de publicidad engañosa, con riesgos especialmente altos en sectores regulados como salud o estética.

Advertencias sectoriales: diferentes áreas, diferentes “zonas peligrosas”

Cada sector tiene sus regulaciones específicas. Es importante entender los límites legales en cada caso:

• Educación: prohibido prometer resultados garantizados o hacer afirmaciones engañosas. La responsabilidad recae en la institución.
• Medicina estética: regulada como publicidad sanitaria. Promociones con GEO que sugieran resultados o casos reales sin autorización violan la ley.
• Salud y Web3: promesas de curas o altos retornos son peligrosas. La difusión de contenidos falsos puede constituir publicidad ilícita o incluso operación ilegal.

El auge de GEO: la lucha por el control de la distribución de información

Basado en observaciones del sector, comparto algunas ideas y recomendaciones:

1. Para startups: mejor actuar primero que esperar

Las grandes empresas tecnológicas tienen recursos y datos, pero su estructura interna y procesos suelen ser lentos para responder a operaciones ágiles y precisas como GEO. Para startups en Web3 y IA, construir una estructura legal clara desde temprano puede ser una ventaja competitiva en este “nuevo territorio”.

Consejo Mankiw: La tecnología puede explorarse con libertad, pero la base debe ser la legalidad — especialmente en la prevención de riesgos penales. Optimizar la lógica de captura de IA es importante, pero siempre respetando hechos y leyes.

2. Para usuarios de GEO: protección activa y construcción proactiva

• Defensa: establecer sistemas de monitoreo de reputación de IA

Implementar mecanismos para monitorear los datos y recomendaciones de IA, y en caso de ataques o manipulaciones negativas, recopilar evidencia y actuar legalmente.

• Ataque: adoptar prácticas White Hat, convertirse en “proveedores confiables”

El avance de la IA es irreversible. En lugar de solo evitar, aprender su lógica y ofrecer contenidos verificados y estructurados, para ser una fuente confiable y prioritaria en las recomendaciones.

Conclusión

En la era de la información impulsada por IA, los algoritmos son la fachada, los datos son el contenido, y la ley es el soporte estructural. Sin una base legal sólida, las estrategias de tráfico pueden prosperar temporalmente, pero no resistirán la regulación ni el paso del tiempo.

No solo debemos seguir la normativa vigente, sino también anticipar las tendencias regulatorias futuras. Si necesita asesoría en cumplimiento de GEO, prevención de infracciones en IA o estructura legal en Web3, no dude en contactarnos para analizar riesgos y caminos posibles.