概述

随着生成式的AI兴起，越来越多的用户在上网寻找答案时，可能不再是通过传统的搜索引擎（Google、Baidu）来解决问题，而是通过生成式AI（ChatGPT、DeepSeek）的工具来搜索信息，用户行为发生了根本的变化。

在传统的搜索引擎中是通过关键字搜索，所对应的SEO(搜索引擎优化)更多是通过关键字密度、链接权重、页面结构等技术手段影响网页位置，获得更高的竞价排名。

当前AI大模型产品中，大部分都加入了联网搜索，AI搜索主要有检索和生成两个步骤。在大模型产品中打开联网搜索模式再提问的话，它会检索若干个网页，找到相关参考资料之后，再生成回答，在检索方面，AI搜索会接入传统搜索引擎API，采用自建索引库，或使用新一代AI搜索引擎架构。在检索步骤里还有很多小步骤，比如意图识别、问题改写、检索结果重排、获取详情内容、内容过滤、上下文增强等。

过去我们通过SEO等技术手段来提升网站的可见性，在AI搜索时代，提升内容被AI引用采纳，也是客观存在的一个需求。

在业内，出现了一个新的手段来进行AI搜索优化——生成式引擎优化（GEO：Generative Engine Optimization）

什么是GEO？

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。📎GEO论文.pdf 📎GEO论文中文版.pdf

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是针对生成式AI（如ChatGPT、Claude、DeepSeek等）的内容优化技术，旨在提升信息被AI模型引用和呈现的概率。

这是一个帮助内容创作者提供其内容在生产式AI引擎响应中可见度的新型框架，相当于一个黑箱优化方法，它可以在不知道生产引擎的具体算法设计的情况下，提升相关网站的可见性。

论文中提供了9种优化方法：

权威性（Authoritative）	将源内容的文本风格修改为更具说服力和权威性。
增加统计数据（Statistics Addition）	在可能的情况下，用定量统计数据替代定性讨论
关键词堆砌（Keyword Stuffing）	在内容中加入更多来自查询的关键词，这也是经典的SEO优化方法
引用来源（Cite Sources）	标注相关内容的来源
添加引语（Quotation Addition）	从可信来源添加相关的引用语
易于理解（Easy-to-Understand）	简化网站的语言表达
优化流畅度(Fluency Optimization)	改善网站的流畅度
独特词汇（Unique Words）	在可能的地方加入独特的词汇
技术术语（Technical Terms）	在内容中加入更多的技术术语

为了便于对 GEO 方法进行可靠且全面的评估，论文当中也提供了一个基准测试评估工具：GEO-bench，其中包含来自广泛领域的各种搜索查询，以及专门为生成式引擎定制的数据集。

论文中也提出，经过系统评估，通过各种优化方法查询，最多可以将可见性提升40%，在真实的生成式引擎 Perplexity.ai 上展示了生成式引擎优化的有效性，可见性提升幅度高达 37%。

SEO和GEO的区别？

GEO相比SEO更加注重内容的与用户问题的语义相关性，符合EEAT原则的内容质量依然很重要，GEO策略需要从‘关键词优化’转向‘知识库建设’，可以构建高质量、结构化、多模态的知识库，如技术白皮书、案例研究，去提升推广内容被模型引用的概率。

核心目标一致	均以提升内容的可见性为核心，确保内容有效触达目标受众 均强调用户需求导向，注重内容的相关性、质量及体验
基础策略重合	关键词策略：均需通过关键词优化提升内容的可发现性 技术优化：均需关注页面加载速度、移动端适配、结构化数据等技术细节 权威性建设：均通过可信内容、专业知识（E-E-A-T 原则）和外部关系增强可信度
数据驱动方法	均依赖数据分析（如用户行为、市场趋势）优化策略，持续迭代
动态适应能力	均需不断调整以应对算法更新（如搜索引擎算法、AI 模型能力进化）

区别：

对比维度	SEO	GEO
目标引擎	传统搜索引擎（如 Google、Baidu）	生成式 AI 引擎（如 ChatGPT、DeepSeek）
响应形式	链接列表（用户点击跳转）	直接生成综合答案（用户无需跳转）
优化核心	页面排名与点击率	内容被 AI 引用的优先级与准确性
内容侧重点	关键词密度、元标签、外链	上下文相关性、结构化数据、多源整合
用户意图理解	基于关键词匹配，较直接	依赖 AI 深度语义分析，更精准
算法适配	适应搜索引擎爬虫规则	适应 AI 模型的训练数据与逻辑推理
性能指标	排名、流量、停留时间	AI 引用率、答案完整性、来源权威性
策略灵活性	通用策略为主	分领域定制（如法律用统计数据、历史用权威语言）

优化效果评估

指标类型	SEO评估体系	GEO评估体系
核心指标	CTR（点击率）、平均排名、会话时长	引用密度（每千字被引次数）、P0位置占比（生成回答首段引用）、歧误修正率
观测周期	通常2-6个月（受爬虫更新周期影响）	实时到72小时（模型即时调优）
工具链	Google Search Console、SEMrush、Ahrefs	GEOBench、GPT-Scanner（专业评测框架）
失败表现	跳出率＞70%，收录量下降	生成结果中出现"根据现有信息无法确定..."类表述

整体趋势上来看未来还是需要SEO和GEO两者结合来做，生成式AI产品在信息来源采集也会根据网站基础信息（活跃度、流量、网站权重等）来增加可信度及权威性判断。