编辑注：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。
论文：https://arxiv.org/abs/2311.09735
本文部分理论来源于此。
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01
GEO和SEO的区别
什么是生成引擎优化（GEO）？
GEO 与传统 SEO 的区别：
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基于实体的优化：人工智能模型围绕对象实体展开（人、品牌、产品），而不是仅仅依靠关键词 -
结构化内容：AI 青睐清晰的 FAQ 式响应、要点和架构标记 -
引用和信任信号：人工智能生成的结果通常引用可信来源，因此准确的引用和品牌权威至关重要 -
对话意图：AI搜索工具优先考虑上下文相关性和自然语言处理（NLP）
SEO 和 GEO 之间的主要区别
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GEO 将重点从搜索引擎排名转移到 AI 生成的响应引用。无法适应的营销人员可能会在 AI 驱动的搜索领域中失去曝光与商业转化机会。
02
人工智能搜索引擎
如何改变内容优化？
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。
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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
传统搜索引擎就像图书管理员使用索引一样：它们根据匹配的关键字检索页面。人工智能驱动的搜索引擎更像了解主题的研究助理：它们总结、解释和连接想法，而不仅仅是检索匹配的文本。
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通过汇总多个来源来生成响应。AI引擎不会显示排名链接列表，而是综合来自各个网站的内容，优先显示简洁、结构良好且事实准确的信息。这意味着网页不会单独显示 – 内容会融入 AI 生成的答案中，并且仅引用少数来源，这意味着品牌知名度取决于是否出现在 AI 生成的摘要中。 -
优先考虑基于实体对象的搜索，而不是基于关键字的搜索。AI模型不仅可以匹配关键字，还可以识别实体对象 — 人物、地点、品牌、产品和概念。例如，在传统 SEO 中，对“最佳 CRM 软件”进行排名需要针对该精确短语进行优化。在 AI 驱动的搜索中，AI 会将 Salesforce、HubSpot 和 Pipedrive 识别为 CRM，从多个来源提取上下文，而不仅仅是匹配短语“最佳 CRM 软件”。这意味着 SEO 策略必须从关键字填充转向实体对象优化。 -
优先选择结构化内容，便于提取。当内容采用结构化格式时，AI 模型可以更有效地提取信息。它们更倾向于清晰的标题和副标题、项目符号和编号列表、常见问题解答和简洁的摘要。
03
GEO 要求在页面层面
提供更多的引用和可信度
生成引擎不依赖反向链接作为主要排名因素，而是优先考虑事实准确性、引用和结构化内容。
但生成引擎对可信度的评估方式不同。它们不评估网站的整体权威性，而是确定单个内容是否包含清晰、可验证和结构化的信息。即使是权威性很高的网站，如果内容含糊不清、缺乏引文或格式不适合 AI 提取，也可能不会被引用。
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提供权威来源的明确引用，而不是提出没有根据的主张 -
使用结构化数据（例如架构标记和常见问题解答样式的格式）来增强清晰度 -
确保信息与专家共识一致，而不是提出未经证实的意见 -
保持跨多个平台的一致性以加强实体对象识别 -
优先考虑事实准确性而非猜测
04
GEO不存在传统意义上关键词
单个用户意图可以通过无数种方式表达，而 AI 模型旨在理解和响应所有方式。
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“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”
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“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？”
对于内容营销人员来说，这意味着从以关键词为导向的策略转向以意图为导向的策略。他们不应追求特定短语的排名，而应专注于创建能够彻底回答用户核心问题的内容，无论他们如何表达这些问题。无论内容是否包含特定关键词，提供清晰、结构化和富有洞察力的信息的内容都会被展示出来。
05
针对 SEO 和 GEO 的内容创建
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针对搜索引擎和 AI 生成的答案进行优化。内容仍应遵循传统排名的最佳实践，包括技术 SEO、内部链接和参与度指标。同时，内容应结构化，以便 AI 模型轻松提取和合成。 -
使用简明扼要、以事实为依据的高质量内容。人工智能生成的搜索模型优先考虑事实准确性和明确归因。长篇大论、非结构化且带有推测性主张的内容不太可能被引用。 -
利用结构化数据。架构标记、常见问题解答部分和表格使内容更易于 AI 处理。对 AI 驱动的搜索行为的研究表明，结构化响应增加了在 AI 生成的答案中被引用的可能性。
06
GEO 友好格式策略
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使用结构化响应。当信息以清晰、可预测的格式呈现时，AI 模型可以更有效地处理信息。短段落、要点、表格和常见问题解答部分会增加内容被引用的可能性。密集、非结构化的文本更难被 AI 提取，也不太可能出现在生成搜索结果中。 -
增强实体识别。AI不依赖于精确的关键字匹配。相反，它会识别实体（例如人、品牌和概念）并将它们与相关信息联系起来。清晰地命名产品、公司和关键术语有助于 AI 引擎理解主题之间的关系。模棱两可或模糊的语言会使 AI 更难有效地处理内容。 -
使用引文。AI模型优先考虑可验证的信息。引用权威来源表明可信度，并增加了内容被纳入 AI 生成的响应的可能性。结构化引文的存在已被证明可以提高生成搜索模型的可见性。
07
仍然适用于 GEO 的 SEO 技术
对于 GEO 来说仍然至关重要的核心 SEO 基础包括：
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技术 SEO。AI模型可以提取和合成内容，但它们仍需要正确查找和解释内容。未正确抓取和索引的网站不会出现在 AI 生成的搜索结果中。确保网站架构整洁、结构化数据实施和快速加载页面仍然至关重要。 -
内容结构和清晰度。人工智能驱动的搜索引擎会根据上下文处理信息，但它们会优先考虑结构化和组织良好的内容。遵循清晰的标题层次结构、使用架构标记并以可扫描格式（例如项目符号和表格）呈现信息的内容更容易被人工智能模型提取和引用。 -
高质量、基于事实的内容。AI模型优先考虑准确性和可靠性。缺乏深度、提供模糊答案或不包含支持证据的内容将不会在 AI 生成的响应中引用。GEO 依赖于与传统 SEO 相同的原则：专业性、彻底性和相关性。 -
反向链接和权威建设。虽然人工智能驱动的搜索引擎不像传统搜索引擎那样依赖反向链接，但权威仍然很重要。持续从权威来源获得链接并经常在网络上被引用的网站更有可能在人工智能生成的结果中被引用。 -
搜索引擎页面可见性。人工智能搜索正在增长，但传统搜索不会消失。优化有机排名仍然会推动流量并增强品牌权威。许多人工智能生成的答案都来自排名靠前的传统搜索结果，这意味着强大的 SEO 性能会增加被纳入生成响应的可能性。
08
可操作的 GEO-SEO 清单
理解并遵循人工智能驱动的搜索意图
☑ 关注用户意图——用户需要解决什么问题？
☑ 针对对话和基于问题的查询优化内容
AI提取的结构内容
☑ 实现架构标记（常见问题解答、操作方法、文章）以帮助 AI 模型提取信息
☑ 保持答案简洁、基于事实且可验证
针对实体对象识别和引用进行优化
☑ 提供权威来源的结构化引用
☑ 使内容与广泛接受的专家共识保持一致
监控人工智能驱动的搜索引擎的可见性
☑ 测试提示和变体，以查看 AI 生成的答案如何变化
☑ 根据 AI 工具提取信息的方式调整格式和清晰度
保持强大的 SEO 基础
☑ 继续通过反向链接和提及建立权威
☑ 优化 SERP 可见性，因为传统搜索仍然发挥作用
09
搜索的未来是混合的
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SEO 对网页进行排名。传统搜索引擎会评估关键词、反向链接和参与度指标来确定排名。 -
GEO 进行提取和综合。人工智能驱动的搜索引擎从多个来源获取信息，并优先考虑结构化、事实驱动的内容，而不是基于关键字的相关性。
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两者都优先考虑权威性和信任度。无论是在 SERP 中排名还是在 AI 生成的响应中被引用，内容都必须准确、结构良好且有权威来源支持。 -
两者都需要强大的技术优化。优化不佳的网站不会在 Google 中排名，也不会出现在 AI 驱动的搜索引擎中。 -
两者都依赖于清晰、结构化的内容。传统搜索引擎奖励可读性和相关性。人工智能搜索模型青睐结构化格式、实体识别和来源可靠的信息。
一些参考阅读：
没想到，我轻松干预了 DeepSeek 的搜索结果
（文：Founder Park）