GEO

GEO，又叫生成引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO），是AI搜索优化的多元拓展，聚焦于生成式AI环境下的内容整合与结构化数据应用。其目标是让AI快速提取内容中的关键信息，并在生成答案时优先引用品牌内容。

GEO是通过生产或调整内容，当用户通过AI工具提问时，GEO确保品牌的核心信息被AI系统采纳，并直接融入答案中。

GEO源自于2024年6月，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。[1]

截至2025年7月，GEO市场处于发育期，服务商数量激增，但行业规则尚不完善，“黑帽操作”普遍存在。[2]