Powstanie standardu po skandalu w telewizji
W marcu 2026 roku chińska telewizja publiczna wyemitowała materiał pokazujący, jak sztuczna inteligencja daje się zwieść fabrykowanym treściom. Autor demonstracji wymyślony produkt i za pomocą zautomatyzowanych artykułów, recenzji oraz rankingów doprowadził do sytuacji, w której modele językowe polecały fikcyjne urządzenie. Zjawisko to nazwano zatruwaniem AI.
W odpowiedzi na program chińska branża reklamowa opracowała pięcioczęściowy standard regulujący optymalizację pod silniki generatywne. Dokument definiuje czym jest GEO, sposoby pomiaru wyników, zapisy umowne oraz granice dozwolonych działań. Głównymi motywami stworzenia przepisów były próba uprzedzenia interwencji rządowych, ochrona reputacji legalnych agencji oraz stworzenie miary jakości dla zlecających.
Metodologia pomiaru widoczności w sztucznej inteligencji
Generatywne silniki wyszukiwania nie zwracają identycznych odpowiedzi na to samo zapytanie, co uniemożliwia wyciąganie wniosków z pojedynczego sprawdzenia. Standard zaleca wykonywanie minimum 30 uruchomień dla każdego badanego zapytania i intencji. Zbyt mała liczba prób generuje odchyłki, które zniekształcają obraz sytuacji.
Dokument precyzuje podstawowe wskaźniki efektywności:
- Wskaźnik widoczności w AI określający udział odpowiedzi zawierających wzmiankę lub rekomendację marki.
- Udział w widoczności mierzony względem konkurentów w danej kategorii.
- Średnią pozycję marki w generowanej odpowiedzi.
- Wskaźnik wydźwięku neutralnego lub pozytywnego.
- Wskaźnik cytowania oficjalnych źródeł.
Wskaźnik widoczności należy obliczać wyłącznie dla zapytań ogólnych o kategorię produktów, pomijając zapytania zawierające nazwę marki. Ocena wydźwięku wymaga jawności użytych modeli, promptów oraz zachowania nadzoru człowieka w pętli.
Struktura umów i ograniczenia obietnic agencji
Nowe zasady zakazują wykonawcom składania deklaracji o całkowitej kontroli nad wynikami generowanymi przez modele językowe czy gwarancji dominacji na ekranie. Umowy muszą precyzyjnie określać zakres prac, harmonogram, kryteria akceptacji oraz zawierać załącznik z listą rzeczy, których zagwarantować nie można.
W modelach rozliczeń hybrydowych stała opłata pokrywająca produkcję treści, tworzenie bazy wiedzy i monitorowanie powinna wynosić co najmniej 30 procent wartości kontraktu. Opłaty za efekty wypłacane są w progach uzależnionych od stopnia realizacji celu. Umowa musi też opisywać scenariusz postępowania w przypadku aktualizacji modeli przez ich twórców.
Rozróżnienie między optymalizacją a manipulacją
Standard klasyfikuje czarny kapelusz w obszarze sztucznej inteligencji poprzez wskazanie konkretnych praktyk. Należą do nich fałszywe treści, nienaturalny rozkład publikacji, zatruwanie korpusu danych, ataki polegające na wstrzykiwaniu poleceń, fałszywy ruch, spreparowane źródła oraz złośliwe dyskredytowanie konkurencji. Umowy muszą zawierać klauzule zakazujące takich metod.
Dokument oddziela te działania od legalnych praktyk reklamowych, public relations, zabiegów mediowych oraz współpracy z twórcami. O ile treści są zgodne z prawem i prawdziwe, pozostają one dozwolonym sposobem budowania widoczności marki.
Procedury korygowania błędów i incydentów
W przypadku wykrycia nieprawdziwych informacji na temat marki w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję, standard zaleca uruchomienie procedury naprawczej w ciągu 72 godzin. Obejmuje ona modyfikację kontrolowanych zasobów oraz pomoc klientowi w aktualizacji jego własnych stron i baz wiedzy.
Dla branż wrażliwych, takich jak finanse czy ochrona zdrowia, wprowadzono zasady doboru źródeł. Wszelkie anonimowe wpisy i niezweryfikowane treści użytkowników są całkowicie wykluczane.