Keuntungan besar, rintangan tersembunyi, dan garis hidup kepatuhan di era GEO: dari "Baidu Yixia" hingga "Tanya AI"

Penulis Asli: Zhao Xuan, Wang Xiaowei

Pendahuluan

Belakangan ini, atas undangan dari Longyun Co., Ltd., saya mengadakan sebuah sesi berbagi hukum tentang GEO (Generative Engine Optimization). Setelah berdiskusi dengan beberapa tokoh besar di industri, saya mendapatkan beberapa wawasan baru, sekaligus berbagi dengan semua orang.

Selama dua dekade terakhir, logika distribusi trafik di internet berbahasa Mandarin selalu berputar di sekitar tindakan inti “pencarian”. Dari era awal dengan slogan “Baidu dulu”, hingga platform seperti WeChat, Xiaohongshu dan lainnya yang mengembangkan pencarian internal, semuanya merupakan perpanjangan dari tindakan “Baidu dulu” tersebut, dan memunculkan industri SEO (Search Engine Optimization) yang matang.

Kini, arah angin perlahan berbalik. Pengguna semakin terbiasa langsung bertanya kepada AI: “Perempuan usia 30 tahun anti-penuaan, pilih ultrasound atau Thermage?” atau “Rekomendasikan bar yang cocok untuk nonton pertandingan”.

Pintu masuk trafik sedang beralih dari “kotak pencarian” ke “kotak dialog”. Ketika AI generatif mampu melampaui banyak link dan langsung menghasilkan jawaban akhir untuk pengguna, jika jawaban tersebut tidak pernah disebutkan, ini menandakan bahwa kita secara tertentu tertinggal dari era baru. Inilah sebabnya GEO menjadi pusat perhatian.

Sebagai praktisi hukum, kita harus tidak hanya memperhatikan peluang bisnis di baliknya, tetapi juga sadar akan risiko hukum yang tersembunyi di baliknya. Perkembangan teknologi seringkali mendahului pembentukan aturan, dan bidang GEO sudah menunjukkan banyak area abu-abu yang perlu penafsiran hukum secara hati-hati!

Siapa yang Masuk? Tiga Kelompok Menguasai Dunia Baru GEO

Meskipun ini adalah bidang yang sangat baru, namun menyimpan potensi imajinasi tak terbatas—di tengah pasar yang sangat kompetitif saat ini, pintu masuk trafik baru seringkali berarti biaya akuisisi yang lebih rendah dan peluang kompetisi yang lebih baik.

Sebagai pengacara yang lama memantau bidang Web3 dan AI, saya mengamati setidaknya ada tiga kelompok utama yang aktif terlibat:

1. Pengguna: Penyedia Barang dan Jasa Fisik

Mereka fokus pada konversi bisnis langsung dari trafik AI, berusaha mempengaruhi hasil rekomendasi AI agar mendapatkan eksposur prioritas.

Contohnya:

• Klinik kecantikan mengurangi iklan pencarian tradisional, beralih membeli “alat injeksi semantik AI”, agar saat pengguna mencari “dokter hidung terbaik”, AI lebih dulu merekomendasikan klinik mereka.
• Industri pelatihan, penjualan mobil, dan lainnya juga mencoba menggunakan GEO berbasis engine generatif, agar saat AI menjawab pertanyaan terkait, produk atau jasa mereka yang pertama muncul.

2. Investor: Lembaga Keuangan dan Dana Investasi

Mereka menaruh perhatian dari dua sisi:

• Eksplorasi jalur: Mengamati perusahaan mana yang unggul dalam rekomendasi AI, menilai daya saing industri, dan mengidentifikasi potensi investasi.
• Merebut pengaruh: Siapa yang mampu mempengaruhi data pelatihan dan logika rekomendasi AI, dialah yang akan menguasai posisi dalam saran investasi dan analisis industri di masa depan.

3. Penyedia Jasa: Pelaku dan Pengusaha GEO

Kelompok ini biasanya memiliki kemampuan belajar cepat dan penerapan teknologi, aktif dalam pengembangan alat, layanan strategi, dan pengelolaan trafik. Mereka beragam bentuk—ada yang inovatif secara positif, ada yang bermain di area abu-abu, terus mengeksplorasi batas dan kemungkinan industri ini. Inilah kelompok yang akan menjadi fokus diskusi bagian kedua artikel ini.

Tiga Sikap GEO: Keuntungan Melimpah, Jerat, dan Garis Merah Hukum

Dalam praktik GEO, berbagai metode biasanya diklasifikasikan sebagai “hitam, abu-abu, putih”. Sebagai pengacara, saya harus menegaskan satu hal: logika teknologi seringkali berujung pada titik awal hukum.

1. Black Hat (Topi Hitam): “Manipulasi Teknologi” yang Berada di Zona Merah

Contoh metode:

• Prompt Injection Tidak Langsung: Menyisipkan instruksi yang hanya dikenali AI dan tidak terlihat mata manusia (misalnya teks putih) di halaman web, untuk memancing AI agar lebih dulu merekomendasikan konten tertentu.
• Racun Knowledge Base (RAG / Knowledge Poisoning): Menyisipkan data palsu atau bias ke dalam indeks publik, sehingga saat AI melakukan pencarian dan generasi yang diperkuat, keluarlah hasil yang sudah diprogramkan dan bias.
• Pemalsuan Entitas (Entity Forgery): Memalsukan alamat, kredensial, dan data lain di sumber data terbuka seperti peta dan ensiklopedia, mencemari data pelatihan atau konten pencarian AI, menciptakan reputasi palsu.
• Serangan GEO Negatif: Menanamkan kode berbahaya atau kata sensitif ke situs pesaing, memicu filter keamanan AI, sehingga situs tersebut diblokir atau ditandai sebagai sumber tidak terpercaya.

Risiko Hukum:

• Pidana: Sangat rentan melanggar “Penghancuran Sistem Informasi Komputer” (Pasal 286 KUHP), jika mengganggu operasi normal AI, sudah masuk zona merah pidana.
• Perdata: Melanggar prinsip persaingan tidak sehat (Pasal 11 UU No. 5/1999), berpotensi dikenai ganti rugi, dan kerugiannya bisa membesar karena efek penyebaran AI.

2. Grey Hat (Topi Abu-abu): “Pengangkut Trafik” di Batasan Hukum

Kelompok ini berusaha menghindari pelanggaran jelas, tetapi memanfaatkan efek skala untuk mempengaruhi penilaian AI, percaya bahwa perubahan kuantitas akan memicu perubahan kualitas.

Contoh metode:

• Scraping dan Semantic Diminution: Menggunakan AI untuk menghasilkan konten berulang dan rendah kualitas secara massal, mengencerkan informasi asli, memaksa AI mengambil data dari konten yang sudah diprogram.
• Bot Interaction: Menggunakan skrip otomatis untuk mensimulasikan klik pengguna, meningkatkan CTR (Click-Through Rate) tertentu agar algoritma memberi bobot lebih.
• Soft Promotion (Masked Promotion): Mengelola akun palsu yang memposting ulasan dan pengalaman palsu secara massal, agar AI menganggapnya sebagai feedback pengguna dan memasukkannya ke dalam basis data pencarian.

Risiko Hukum:

• Tanggung jawab Iklan Palsu: Melanggar UU Iklan dan UU Persaingan Tidak Sehat, pengawasan semakin ketat dan menindak tegas.
• Risiko “Blacklisting”: Jika terdeteksi oleh sistem anti-cheat platform AI, domain atau merek terkait bisa dicap sebagai tidak terpercaya, menyebabkan “kematian digital” di lingkungan AI.

3. White Hat (Topi Putih): “Pembangun Nilai Jangka Panjang”

Strategi white hat bukan untuk “mengakali AI”, melainkan “menjadi sumber data berkualitas yang dipercaya AI”. Meskipun biaya kepatuhan lebih tinggi, akumulasi manfaatnya bersifat kompaun.

Contoh:

• Strukturisasi dan optimasi ringkasan konten agar mudah dipahami dan diekstrak AI;
• Penggunaan data terstruktur (Schema Markup) untuk memperjelas makna konten;
• Penguatan referensi dan keakuratan (Citations & Factuality) agar informasi lebih terpercaya;
• Membuat model FAQ untuk langsung menjawab pertanyaan umum pengguna.

Kami sangat merekomendasikan jalur ini—berbasis kepatuhan, dengan terus menyediakan konten asli, berkualitas, dan dapat diverifikasi, untuk memenangkan kepercayaan jangka panjang AI dan pengguna.

Melihat Kasus SEO dan GEO: Sejarah Tidak Berulang, Tapi Logika Melanggar Serupa

Meskipun saat ini belum ada kasus pengadilan khusus GEO, esensinya sangat mirip dengan SEO. Putusan-putusan terkait SEO di masa lalu kemungkinan besar akan menjadi acuan penting untuk kasus GEO di masa depan. Berikut analisis dari beberapa contoh kasus:

Kasus 1: Kasus “Pengacau Algoritma ‘Seribu Kata’”

Di era SEO, “Seribu Kata” pernah menjadi metode black hat yang khas: membuat banyak halaman sampah di situs berotoritas tinggi untuk menguasai hasil pencarian kata kunci. Dalam kasus terkait, pengadilan menyatakan tindakan tersebut merusak tatanan mesin pencari dan termasuk kompetisi tidak sehat, dan memerintahkan terdakwa membayar ganti rugi sebesar 2,753 juta yuan kepada Baidu.

Pelajaran untuk GEO:

Beberapa metode GEO saat ini mirip, misalnya dengan AI menghasilkan konten rendah kualitas secara massal untuk “melatih” model agar jawaban mereka mendominasi. Tindakan ini tidak hanya berisiko membuat merek di-blacklist oleh model, tetapi juga bisa dianggap mengganggu operasi normal produk digital dan termasuk kompetisi tidak sehat.

Kasus 2: Pembelian Kata Kunci Kompetitor

Dalam kasus merek “Huiyu”, terdakwa menjadikan merek orang lain sebagai kata kunci pencarian, sehingga hasil pencarian mengarahkan ke produk mereka sendiri. Pengadilan menyatakan tindakan tersebut melanggar prinsip kejujuran dan termasuk kompetisi tidak sehat.

Pelajaran untuk GEO:

Logika serupa bisa muncul sebagai “prompt injection” yang lebih tersembunyi—misalnya menyisipkan instruksi yang mengarahkan AI ke produk pesaing. Melalui teknik ini, secara tidak langsung menyesatkan pengguna dan merebut trafik, yang juga bisa melanggar aturan kompetisi tidak sehat.

Kasus 3: Kasus pemasaran ulasan palsu

Beberapa perusahaan pernah dihukum karena mengorganisasi konten pengalaman palsu di platform seperti Zhihu dan Tieba. Pengawas menyatakan tindakan ini menipu konsumen dan mengganggu ketertiban pasar, melanggar UU Persaingan Tidak Sehat.

Pelajaran untuk GEO:

Metode grey-hat GEO saat ini sangat mirip: menggunakan AI untuk menghasilkan ulasan palsu dan “endorsement” palsu secara massal, menciptakan kesan “rekomendasi seluruh jaringan”. Harus sadar bahwa AI hanyalah alat, dan jika outputnya didasarkan pada informasi palsu, tetap termasuk dalam kategori promosi palsu, terutama di bidang yang diatur ketat seperti medis dan kesehatan.

Peringatan Regulasi Industri: Berbeda Jalur, Berbagai “Zona Bahaya”

Pelaksanaan GEO harus sesuai dengan karakteristik regulasi industri. Contohnya:

• Pendidikan dan Pelatihan: Dilarang menyisipkan janji “lulus pasti” atau “nilai tertinggi” melalui data yang disuntikkan. Jika konten berasal dari input sendiri, lembaga bertanggung jawab.
• Klinik Kecantikan: Termasuk iklan layanan kesehatan, harus ketat mengawasi. Jika menggunakan GEO untuk mempromosikan hasil, testimoni, atau membandingkan efektivitas, bisa melanggar regulasi iklan medis. Juga harus waspada terhadap serangan GEO negatif dari pesaing.
• Kesehatan dan Web3: Janji hasil pengobatan, klaim keuntungan tinggi, termasuk area merah. Jika GEO digunakan untuk menampilkan konten “tanpa risiko, keuntungan tinggi”, sangat berisiko melanggar promosi palsu dan operasi ilegal.

Kebangkitan GEO: Perjuangan Ulang Hak Distribusi Informasi Manusia

Berdasarkan pengamatan industri, berikut beberapa pandangan dan saran:

1. Untuk Tim Startup: Lebih Baik Bertindak Lebih Dulu daripada Menunggu

Perusahaan besar internet meskipun punya sumber daya dan data, seringkali lambat merespons dinamika GEO yang cepat dan detail. Oleh karena itu, bagi startup di bidang Web3 dan AI, membangun kerangka kepatuhan sejak awal sangat penting agar bisa merebut peluang di “dunia baru” ini.

Saran Mankiw: Teknologi boleh dieksplorasi secara berani, tetapi harus membangun fondasi kepatuhan—terutama dalam mencegah risiko pidana. Mengoptimalkan logika pengambilan data AI penting, tetapi harus berlandaskan fakta dan hukum.

2. Untuk Pengguna GEO: Perlu Strategi Serangan dan Pertahanan

• Pertahanan: Bangun sistem monitoring reputasi AI

Disarankan perusahaan segera mengimplementasikan mekanisme monitoring terhadap data dan rekomendasi AI, agar bisa mendeteksi serangan GEO negatif atau manipulasi, mengumpulkan bukti, dan menggunakan jalur hukum jika diperlukan.

• Serangan: Jadilah mitra terpercaya AI

Perkembangan AI tidak bisa dihentikan. Daripada sekadar menghindar, lebih baik belajar dan memahami logikanya, dengan menyediakan konten yang jujur, terpercaya, dan terstruktur, sehingga menjadi sumber yang dipercaya dan diprioritaskan AI.

Penutup

Di era informasi yang didorong AI, algoritma hanyalah permukaan, data adalah isi, dan hukum adalah kerangka penyangga. Strategi trafik tanpa dasar kepatuhan, meskipun sempat berkembang pesat, tidak akan mampu bertahan lama di bawah pengawasan dan waktu.

Kita tidak hanya memperhatikan regulasi saat ini, tetapi juga memandang ke depan tren kepatuhan di jalur ini. Jika Anda membutuhkan diskusi lebih dalam tentang kepatuhan GEO, pencegahan pelanggaran AI, atau kerangka hukum Web3, silakan hubungi kami untuk bersama-sama mengidentifikasi risiko dan mencari solusi.