GEO(生成引擎优化是什么？GEO优化怎么做

摘要：生成引擎优化（GEO），其英文全称为Generative Engine Optimization。这里的生成引擎涵盖各类AI搜索工具以及AI问答功能。GEO的核心在于借助AI搜索优化手段，使自己期望推广的信息能够在AI的回答中得以呈现。

生成引擎优化（GEO）：AI搜索时代的营销新策略

一、GEO的基本概念

生成引擎优化（GEO），其英文全称为Generative Engine Optimization。这里的生成引擎涵盖各类AI搜索工具以及AI问答功能。GEO的核心在于借助AI搜索优化手段，使自己期望推广的信息能够在AI的回答中得以呈现。

二、GEO兴起的背景

随着AI搜索在人们日常生活中的应用日益频繁，其流量呈现出不断增长的态势，在搜索领域逐渐占据重要地位。这一情况就如同当初搜索引擎优化（SEO）针对传统搜索引擎时一样，GEO应运而生。AI搜索借助大语言模型（LLMs）输出内容。如今，人们不再像过去那样完全依靠自己去搜索、解读互联网信息来获取答案，而是可以直接从AI那里得到整理好的解答。对于大多数问题而言，AI搜索的方式更加便捷高效，这也是其用户数量不断增加的原因。

三、传统搜索与AI搜索流量的发展趋势

从国外专业机构的预测图来看（虽无图片，但可想象），传统搜索流量（蓝色）和AI搜索流量（红色）在不同年份有着不同的表现。在2024年时，传统搜索流量占据绝对优势，远超AI搜索流量；一直到2027年，两者的差距才开始明显缩小；随后可能出现两者持平的情况，甚至AI搜索流量会超过传统搜索流量。从更长远来看，到2035年之后，AI搜索流量和传统搜索流量可能会形成一种7比3的长期稳定比例状态。近几个月的研究也显示出AI搜索增长势头迅猛，它正在改变网络搜索流量的格局，所以如果不想被淘汰，就应该尽早重视GEO优化。

四、GEO的工作原理（与传统搜索引擎对比）

工作模式

传统搜索引擎通过爬虫抓取全网网页构建索引库，依靠关键词匹配和算法排序来返回结果。

AI生成引擎则是先检索获取精准信息，再利用大语言模型（LLM）理解语义、整合信息，从而生成自然语言答案。

数据处理

传统搜索引擎对原始网页数据进行结构化索引，按照算法理解内容，依据关键词、链接权重等特征排序。

AI大模型会对检索到的信息进行语义分析、逻辑整合、去除冗余内容，甚至结合常识推理补充细节。

依赖基础

传统搜索引擎依赖爬虫覆盖范围、索引更新速度、排序算法（如PageRank）。

AI生成引擎依赖检索引擎的精准度、大模型的理解能力（如逻辑推理、多轮对话）以及训练数据质量。

结果形式

传统搜索引擎以网页链接列表为主，附带标题、摘要、URL，用户需要自行筛选信息并点击感兴趣的网站查看。

AI生成引擎直接返回整合后的自然语言答案，通常分点、分步骤呈现，并且标注信息来源，支持一站式获取结论。

信息密度

传统搜索引擎的结果分散在多个网页中，用户要自行整合不同来源的信息，容易出现重复或冲突内容。

AI大模型会对多来源信息去重、校验、逻辑串联，呈现结构化结论（如对比、总结）。

可读性

传统搜索引擎依赖网页原始排版，可能包含广告、无关内容，阅读成本较高。

AI生成引擎的答案经过自然语言优化，符合人类表达习惯，复杂概念能够以通俗易懂的方式解释（如类比、举例）。

交互方式

传统搜索引擎以单次关键词查询为主，不同查询之间没有联系，缺乏上下文记忆。

AI生成引擎支持多轮对话式交互，能够基于前面的问题进行追问（如“为什么？”“具体步骤？”），并且模型能理解上下文逻辑。

复杂问题处理

传统搜索引擎对多条件、多逻辑的问题（如“如何用Python爬取数据并可视化？”）支持不足，结果零散。

AI生成引擎能够拆解复杂问题，分步骤解答，甚至补充前置知识（如先解释“爬虫基础”，再讲“可视化工具”）。

语义理解

传统搜索引擎依赖关键词字面匹配，对同义词、歧义句、模糊需求的识别能力较弱。

AI生成引擎基于大模型语义理解，支持自然语言提问（如口语化表达、长句需求），能够识别隐含意图。

个性化适配

传统搜索引擎基于用户历史搜索记录推荐相关内容，但对“千人千面”的深度需求（如不同知识水平用户）适配有限。

AI生成引擎可通过对话感知用户知识背景，动态调整答案深度（如对新手简化术语，对专家补充细节）。

时效性

传统搜索引擎依赖爬虫更新频率，对于实时事件（如突发新闻）可通过“实时搜索”快速抓取最新网页。

AI生成引擎依赖检索引擎的实时数据（如接入实时爬虫），但部分AI模型依赖训练数据（可能存在滞后），需要明确标注信息时间。

广告干扰

传统搜索引擎普遍存在竞价排名广告，部分结果与需求关联性低，用户需要识别“广告”标识。

部分AI搜索工具广告较少（如专注体验的产品），但商业化后可能引入精准广告（基于语义理解的推荐）。

AI的回答是基于其LLM大语言模型的运行逻辑，它需要资料来源进行分析匹配后才给出答案。GEO的目标就是让想要推广的信息（如企业、品牌）更多地出现在AI的最终回答中，从而实现营销目的。

五、GEO与SEO的关系

不会相互取代

在AI出现之前，每次Google重大更新就会有“SEO凉了”的说法，现在有了GEO也出现了类似观点，但这其实反映出说话者知识的欠缺。

首先，SEO的存在基础是传统搜索流量，在2025年以及之后的2026年、2027年等，传统搜索流量仍然占据主导地位。

其次，即使未来AI搜索流量超过传统搜索流量，两者也是共存关系。

最后，无论是现在还是将来，企业都可以同时采用SEO和GEO，两者相互协同能够提升企业的在线可见度和营销效果。通过SEO优化可使网站从搜索引擎获取流量，而GEO优化能让企业在AI搜索领域获得更多曝光和推荐，扩大客户覆盖范围。

六、GEO的优化策略

提供符合需求的内容和信息源

AI搜索先确定用户搜索的相关信息源，然后整合判断输出结果。要使AI输出期望结果，就需要提供相应的信息来源，信息源越多被AI采纳的几率越大。

避免采用低质量的站群套路，如用自动建站软件大量建立无权重流量的网站，因为AI会模拟人类逻辑思维，更倾向于高质量网站。

投喂的内容要符合AI搜索需求，例如用户问苹果营养价值就不能发香蕉营养价值的内容。

独立站官网作为信息源的要求

高质量外链能提升网站可信度，就像推荐信一样。包含公司信息的外链页面本身也可能成为信息源。

E - E - A - T是Google提出的内容质量评分规则，包括经验（Experience）、专业（Expertise）、权威（Authoritativeness）、信任（Trustworthiness）。高质量内容创作要自然流畅、精通专业、易于浏览、直奔主题并且有良好的内容结构。

经过良好SEO优化的网站更易获得搜索引擎和AI的信任。

要确保网站易于识别抓取，访问速度快，移动端友好并且使用安全（Https）证书。

良好的SEO优化

符合E - E - A - T的内容

高质量外链建设

七、不同AI生成引擎的区别

虽然各类AI工具平台底层逻辑相似，但不同平台的差异会影响对信息源的采纳引用。例如ChatGPT注重全网络权威性；Perplexity注重社群内容；Google AI受Google搜索引擎算法影响；Bing Copilot受Bing搜索引擎算法影响。传统搜索引擎公司开发的AI工具平台会受到自家搜索引擎排名结果影响，所以做好网站SEO有利于被自家AI工具采纳引用。

八、GEO优化效果的衡量