Preface
前言
传统的搜索引擎已经伴随我们有20多年了，我们大多数人见证了搜索引擎的变化与升级，无论是过度商业化带来的搜索偏差，还是低质内容堆积带来的知识性下降，都导致了目前的搜索引擎信任度在下降，伴随很多社交媒体开发出了站内搜索功能，一些教程类的优质内容更符合用户需求，传统搜索引擎的地位持续下降。根据StatCounter的数据和财报，百度在2023年的时候，在中国搜索引擎市场的占有率已降至 50%以下。
这个趋势在年轻的Z世代群体中更为明显，他们天生习惯于社交媒体和即时通信，对传统搜索引擎的容忍度更低，更渴望即时、直观、互动性强的信息获取方式。谷歌内部数据显示，近40%的Z世代更喜欢在TikTok、Instagram等社媒上搜索信息。
除了社媒，还有一种更迅猛的搜索方式正在席卷互联网——AI搜索
《How People Search Today: A Study on Evolving Search Behaviors in 2025》的报道索引了一些信息，其中提到根据Higher Visibility调查
ChatGPT用于获取一般信息的使用率从4.1%升至12.5%
另一组来自Deloitte的数据显示，55%的 generative AI用户每周或每日都会使用AI工具进行信息检索。
伴随AI的异军突起，信息获取方式正经历着翻天覆地的变革。而生成式 AI 技术的迅猛发展，直接赋予了用户一种全新的搜索体验，随之也带来了一种新的优化理念 ——Generative Engine Optimization（生成式引擎优化）
目前GEO已经成为数字营销和内容传播领域的焦点。它与SEO（搜索引擎优化）有着千丝万缕的联系，却又在本质上并不相同，为品牌和内容创作者在AI时代开辟了新的战场。
01
GEO 的含义
GEO全称Generative Engine Optimization，是指通过一系列技术手段与内容策略的优化，使品牌信息能够在 AI 生成答案时成为 “首选信源” 。
在传统搜索模式下，用户通过搜索引擎输入关键词，搜索引擎返回相关网页链接列表，用户再自行筛选点击进入网页获取信息。
而在生成式AI（如 ChatGPT、DeepSeek、）主导的搜索环境中，用户提出问题后，AI 会直接整合多源信息，生成结构化的答案呈现给用户。
GEO 的目标就是要让企业或品牌的内容在这个过程中，被AI优先抓取、理解、引用和推荐，即使用户不与企业官网发生直接接触，也能在AI生成的答案中获取到品牌相关信息，实现 “无点击曝光”，从而提升品牌的影响力和认知度。
02
GEO 的原理
语义理解 —— 用户搜索的深度意图解码器
传统 SEO 严重依赖TF - IDF算法来解析关键词密度，这也就是我们以前做SEO的时候，要去关注网站页面的关键词密度的原因，但有时候这会导致大量关键词频繁堆砌的现象，做过SEO的小伙伴一定对修改网站内容，想方设法植入关键词这件事有同感，但这种方式对语义的理解度有限。
2025年的一组数据显示，这种方式基于关键词匹配的语义理解度不足 35%，用户满意度长期低于50%（因为过度植入关键词的内容一定不太适合阅读和理解，语义语法上也会有瑕疵）。
在这点上，GEO与SEO不同，GEO 采用如BERT + BiLSTM这种混合模型，实现多层级的意图解码。我们可以通过三个维度来理解：
表层需求识别
比如，一个用户提问 “如何选择智能扫地机器人” ，AI 能够精准识别出 “智能扫地机器人” 这一核心实体，明确用户的基本需求方向。
深层需求挖掘
AI连贯性的问答形式，可以让AI借助对用户提问历史行为和上下文的分析，进一步解析出用户潜在的需求，同样是扫地机器人，AI有可能辨别出用户的家庭场景、性价比需求、清洁效率要求”等隐性需求。这些隐性需求的挖掘，使得品牌能够更精准地提供满足用户需求的内容。
动态知识关联
通过构建语义图谱，将家电功能、用户场景、技术参数等进行关联，这使得AI搜索推荐率大幅提升（有数据说可以提升340%，这个存疑）。
知识图谱 —— AI有自己可理解的信息骨架
AI的知识图谱以实体 - 关系 - 属性的结构化形式呈现，所以结构化内容在 AI 生成答案中的引用优先级更高。
实体标记优化
采用实体标记的方式，去标记一些产品的核心参数，比如说，新能源企业的 “电池能量密度”“循环寿命”这种技术类参数，可以让AI快速找到它喜欢的内容，从而在答案中的进行展现，增加专业术语引用也可以大幅度提高准确。
关系网络构建
目前有一种动态知识耦合引擎，可以通过分析大量专业术语的共现关系，自动生成关联路径，这个我们在使用AI的时候应该有所体会，在一些多义词搜索时，AI会根据上下文、搜索习惯等，为用户匹配他最需要的那层意思。就拿GEO举例，如果你单纯的去问AI什么是GEO，其实会给你很多答案，但当你先问了如何做网站优化，再问GEO时，就会得到Generative Engine Optimization相关的内容。
实时更新机制
时效性上，是GEO和SEO一个很大的区别，传统SEO更注重域名年限、信息的稳定性、互动性等，是需要时间进行沉淀的，这点从百度会通过近期资讯板块来弥补时效性的不足来证明。而GEO相对来说，更注重时效性，AI希望提供给用户更新的资料和数据，从而尽量避免因为信息过时带来的偏差。
跨模态内容解析 —— 打破内容形式的壁垒
CLIP模型的突破，让一些AI能够解析文本、图像、视频、模型等跨模态内容。目前的AI可以生成多种形式的内容，也可以抓取不同形式的内容，全方位地向用户传递信息，丰富信息的维度和层次，提高AI生成答案中的可信度。
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