GEO，又叫生成引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO），这个是SEO老鸟们（Search Engine Optimization，搜索引擎优化）今年一直在研究的一个新课题。毕竟目前的搜索引擎，在搜索某些内容的时候会出现一块区域，是之前没有的。如下图：
除了百度之外，还有全球各大搜索引擎都加入了AI生成的部分，这部分的曝光能力远超SEO自然搜索排名。
GEO到底怎么做呢？GEO的运行机制到底是什么呢？
GEO的概念目前来看最早是2024年6月，来自印度理工学院德里分校、普林斯顿大学的学者和一些独立研究者在arXiv上发表了论文《GEO: Generative Engine Optimization（生成引擎优化）》，提出了GEO（生成引擎优化）概念、 框架及相关的实验设计。如下图：
从这里面可以看出来，整篇内容虽说很少，但是提到了一个非常重要的点：从多个信息源整合信息，并利用大型语言模型对这些信息进行总结
我们来对比一下SEO和GEO的重点区别
简单来说SEO依靠关键词，网站结构，外链。GEO依靠重点信息来源，结构化的内容（AI更容易读懂的内容）。这两者的有很大的差异。
GEO时代，内容应该如何组织？
人工智能驱动的内容呈现（如 Deepseek、Gemini 和 ChatGPT）正在改变内容的呈现和消费方式。与依赖网页排名的传统搜索引擎不同，这些人工智能模型通过从多个来源提取信息来生成响应。这种转变对内容优化具有重大影响。
人工智能驱动的搜索模型分阶段处理信息——从解析文本开始，识别实体，识别意图，最后生成响应。了解这个过程是优化人工智能搜索引擎内容的关键。解析是 AI 系统分析和构造文本以提取含义的过程。与扫描关键字和反向链接的传统搜索引擎不同，AI 驱动的模型使用自然语言理解 (NLU) 根据上下文解释内容，而不仅仅是匹配单词。
自然语言理解 (NLU) 是自然语言处理 (NLP) 的一个分支，专注于理解文本的含义，而不仅仅是处理文本。传统的 NLP 方法依赖于模式识别和统计模型，而 NLU 旨在提取上下文、搜索意图和实体之间的关系。
从技术上讲，NLU 涉及：
句法分析：将句子分解为语法结构（名词、动词、宾语等）
语义解析：理解上下文中单词的含义
实体识别；识别特定实体，如品牌、人物和地点
意图识别；确定用户正在询问或搜索的内容
因此以 B2B 为例。SaaS 公司的营销主管可能正在寻找减少客户流失的指导。在传统搜索引擎中，他们可能会输入：
“如何减少 SaaS 客户流失”
“留住 SaaS 客户的最佳策略”
“订阅业务的客户流失率较低”
每次搜索都会返回略有不同的结果，内容策略师会相应地优化页面，确保他们的文章包含正确的高意图关键词组合。
在人工智能驱动的搜索引擎中，同一个用户可能会以传统关键字工具永远无法捕捉的方式来表达他们的查询：
“客户不断取消我的软件——我该怎么办？”
“我需要提高流失率较高的 SaaS 平台的留存率”
“为什么用户停止为软件付费？我该如何解决这个问题？”
这些查询中的每一个都是独一无二的，但意图是相同的。传统搜索引擎会将它们视为单独的搜索，根据它们与特定单词的匹配程度对页面进行排名。人工智能驱动的搜索引擎会识别出所有这些查询都指向同一个基本问题，并据此生成响应。
