生成引擎优化

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]

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李晓华

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