GEO 生成式引擎优化：AI 时代内容可见性的新战场

GEO 是什么？

　　GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）这一概念在 2023 年初 ChatGPT 爆火后萌芽，并于同年（2024 年更新）在论文《GEO: Generative Engine Optimization》（arXiv:2311.09735）中正式提出。

　　论文中将GEO定义为一个优化框架，旨在帮助内容创作者调整内容，以提升在生成式引擎中的可见性与准确性。

　　用更通俗的话来说：

生成式引擎优化（GEO）指的是有针对性地创作和优化互联网内容，使其在用户使用生成式 AI 应用（如 ChatGPT、DeepSeek）时，获得更佳的展示效果和更高的曝光度。

　　若追求技术严谨性，我的定义是：

生成式引擎优化（GEO）是通过系统性优化互联网内容的语义相关性、知识权威性及结构化呈现等方式，使内容在生成式 AI（如 ChatGPT、DeepSeek 等智能问答系统）的响应中，获得更高可见性、引用权重及上下文影响力的技术策略体系。

第一部分：GEO 如何影响 AI 联网搜索的结果

　　AI 联网搜索会通过搜索 API、自身或第三方的抓取技术获取最新信息，结合大模型已训练的数据，整合输出最终结果给用户。

　　在此过程中，GEO 带来双重挑战：

　　1. SEO 友好性
确保联网搜索能抓取到我们的内容。

　　2. LLM 友好性
让大语言模型在阅读搜索结果时，能更好地理解内容并生成友好的答案。

　　由于联网搜索会抓取新内容，只要我们提前部署好 SEO 友好与 LLM 友好的内容，理想情况下，根据经验，有望在 1-3 个月内出现在 AI 对话结果中。

第二部分：影响大模型训练数据中的品牌内容

　　即在不使用“联网搜索”的情况下，依然能在 AI 对话中输出预设的理想结果。

　　难点：大模型预训练过程缓慢，可能一年仅进行一两次，且 token 更新多为增量。因此，GEO 在短期内（3-5 个月）难以影响大模型的预训练。要想在这部分获得更高可见性，既需要大量双重友好（SEO 友好、LLM 友好）的内容，也需要漫长的时间积累。一旦出现差错，再次观察结果可能需等待半年至一年。

关于命名的思考

　　我个人认为“GEO”这个名称从通俗易懂的角度并非最优，因为“生成引擎”容易让圈外人困惑。

　　国内对此概念的几种常见提法：

AIEO 或 AIO：不够贴切，因为 AI 涵盖范围远不止 DeepSeek 这类对话 AI。
AI 搜索优化：DeepSeek 中的对话不完全等同于搜索行为，因此这类包含“搜索”的命名也不够准确。

　　（也有其他名称如“AI 搜索优化”被使用，但它们通常涵盖更广泛的 AI 相关优化。）

　　鉴于 2023 年论文《GEO: Generative Engine Optimization Explained》发表后，GEO 已被 Search Engine Land、Foundation Inc 等知名数字营销平台广泛采用，也为方便同行学习交流，我将在后续提及此概念时统一使用“GEO”。

　　为简化表述，后续文章中我们将 DeepSeek、ChatGPT 这类生成式 AI 对话应用简称为“AI”。