生成式引擎优化（GEO）是一种比较新的网络营销策略，主要目的提高内容在由人工智能驱动的平台（如 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 以及谷歌的 AI 概览等）生成的回复中的可见性和影响力。与传统的搜索引擎优化（SEO）不同，SEO 侧重于提高在搜索引擎结果页面中的排名，而 GEO 专注于确保内容在大语言模型（LLMs）为用户查询制定答案时能够被识别和利用。
这不仅仅关乎通过搜索引擎优化（SEO）被发现，而是要通过生成式人工智能对查询和问题的回答结果主导数字领域。借助 GEO，你可以挖掘人工智能的巨大潜力，创建定制化且具有影响力的内容，这些内容不仅能与你的受众产生强烈共鸣，还能让在网络上进行数据抓取的机器认可，并据此输出相关内容。GEO 是指优化你网站上已有的内容，使其更适合被语言学习模型（LLM）扫描并用作信息来源。在一项首次提出 GEO 概念的学术研究中，他们讨论了这样一个查询：“在纽约可以做什么？”以及如何通过优化源材料影响标准的初始回复。以下是他们对 GEO 过程的可视化描述：
上面的图片展示了做GEO和没做GEO的区别。优化目标是New York-style pizza，没有做GEO信源加强之前，AI回复是再Also中，也就是一个可有可无的推荐，做GEO之后，AI的回复把New York-style pizza作为核心推荐内容，中央公园和自由女神像反而靠后了。
对语言学习模型（LLM）已在使用的一个网站进行更新和优化，这一行为使得标准回复发生了变化。回复会更倾向于对内容进行优化的品牌，因此，使用 LLM 解决方案的用户会看到与优化者内容更契合的信息。
GEO和SEO的不同
搜索引擎优化（SEO）
搜索引擎优化（SEO）是一种广受认可的策略，核心在于对网站进行优化，以在传统搜索引擎结果页面（SERPs）中获得更高排名。这种优化技术涵盖多个方面，包括使用目标关键词、创作高质量内容以及建立反向链接等。SEO 的运作主要围绕谷歌、必应等搜索引擎对网站的抓取和索引方式展开。
生成式引擎优化（GEO）
GEO 是一个较新的概念，它是随着人工智能驱动的搜索引擎（也称为生成式引擎）的兴起而出现的。这类引擎利用人工智能算法来生成针对查询的回复和解决方案，而非仅仅根据关键词对网站进行分类和排名。本质上，GEO 是一种优化策略，重点在于打造既能吸引人类读者，又能与人工智能驱动的搜索引擎产生共鸣的内容。
GEO 的出现及其必要性
由普林斯顿大学、佐治亚理工学院、艾伦人工智能研究所和印度理工学院德里分校的学生开展，并由阿加瓦尔（Aggarwal）、穆拉哈里（Murahari）、拉杰普罗希特（Rajpurohit）、卡利亚恩（Kalyan）、纳拉辛汉（Narasimhan）和德什潘德（Deshpande）于 2023 年 11 月发表的 GEO 研究，得出了一个具有影响力的结论：“我们的分析表明，网站所有者应致力于对其网站进行特定领域的针对性调整，以提高可见度。这一结论凸显了 GEO 在当今数字领域的重要性。”
该研究指出，通过实验，研究人员发现自己对大语言模型（LLM）中显示内容的影响力有了显著提升：“我们提出了多种针对生成式引擎的内容优化方法，并证明这些方法能够将生成式引擎回复中的来源可见度提高多达 40%。此外，我们发现，包含引用内容、相关来源的引言以及数据统计信息，都能显著提升来源可见度。”
这项研究中最关键的部分在于，研究人员为了解哪些因素与影响人工智能回复的可能性相关，研究了 9 个关键因素。这些因素分别是：
- 独特词汇（Unique Words）
- 关键词堆砌（Keyword Stuffing）
- 易于理解性（Easy-to-Understand）
- 专业性术语（Authoritative Technical Terms）
- 流畅度优化（Fluency Optimization）
- 引用来源（Cite Sources）
- 添加引言（Quotation Addition）
- 添加数据统计（Statistics Addition）
随后，研究团队对每个因素进行了分析，以确定哪些特征对研究结果的影响最大。结果显示，关键词堆砌等简单方法效果不佳，而添加数据统计和引言则能带来显著的效果提升。
GEO信源的内容组织方式
研究团队对多种不同的生成式引擎优化方法（具体如下文所述）进行了评估，并将其与未进行任何优化的基准状态进行对比。结果显示，在所有衡量指标中，部分方法的表现始终优于基准水平：
在 GEO 优化中表现最佳的内容表述方法包括：
- 添加引言（Quotation Additions）
- 添加数据统计（Statistic Additions）
- 流畅度优化（Fluency Optimization）
- 引用来源（Cited Sources）
- 使用专业术语（Technical Terms）
- 采用权威表述（Authoritative Comms）
该研究通过严谨的评估，为 GEO 的有效性提供了具有说服力的论据。研究人员构建了一个名为 “GEO 基准测试集（GEO-BENCH）” 的指标体系，其中包含跨多个领域的 10,000 个多样化查询，以此作为系统性分析的基础。研究结果引人注目且值得关注：
在各类查询中，诸如包含引用内容、相关来源引言及数据统计等 GEO 方法，能将信息来源的可见度显著提升 40% 以上。这一结果凸显了在针对生成式引擎（GE）进行优化时，内容丰富度与可信度的重要性。
最需要用到GEO的方向有哪些？
论文中对这些优化方向的描述如下：
1. 针对搜索意图的优化效果
- 信息类查询（Informational Queries）：对于旨在获取知识或信息的查询，添加引用、引言和数据统计能显著提升内容可见度。这种方法契合用户对可信、详尽答案的需求，有助于增强内容的权威性与可信度。
- 导航类查询（Navigational Queries）：当用户希望导航至特定网站或页面时，研究发现，流畅度优化以及确保内容直接指向用户目标地址，可提高内容在生成式引擎（GE）回复中的可见度。
- 交易类查询（Transactional Queries）：对于具有交易意图的查询（如购买产品或订阅服务），核心优化策略包括加入清晰的行动指令（calls to action），并优化内容以提升清晰度与说服力，这些策略是提高内容可见度的关键。
2. 针对特定领域的优化效果
- 科技领域（Science and Technology）：在该领域，添加专业术语与调整为权威表述风格的优化效果尤为显著。这很可能是因为该领域受众更偏好精准且可信的信息。
- 人文艺术领域（Arts and Humanities）：在这些领域，纳入引言以及引用知名来源的内容有助于提高内容可见度，这与该领域受众对内容深度及文化背景的重视相契合。
- 商业金融领域（Business and Finance）：包含数据统计与基于数据的洞察能显著提升内容可见度，这反映出该领域受众在决策过程中对真实、可操作信息的需求。
