前言
Generative Engine Optimization，生成式引擎优化，也可以叫做大模型搜索优化，该词在 2023 年末美国一篇论文中被首次提出。
论文大致是讲：在 AI 时代，如何让指定内容更容易被 AI 检索和使用。
可以理解为 AI 时代的广告入口。
论文的基本论述
开篇即指出，传统 SEO 在 AI 时代不够用了，需要在 AI 搜索时代往 GEO 拓展，明确指出 GEO 是 SEO 的下一个阶段。
- 传统 SEO 关注的是：网页在搜索结果中排第几，如何让我的网站排名更靠前。
- GEO 关注的是：你的内容会不会被 AI 搜索引擎吸收并输出给用户。
那到底什么是 GEO 呢？
GEO 是什么？
我这里直接用大白话解释：
GEO 就是给 AI 准备的一份“标准答案小抄”，形式上可以是媒体平台的文章、也可以是网页。
而 GEO 优化就是把这份小抄做成 AI 喜欢的“黑话”。 AI 这种基于概率的模型，它根本没感情，也看不懂你文案里的“情怀”。在它眼里，文章只有两种：“垃圾信息”和“高置信度信息”。
根据论文里的实测，想让 AI 用你的小抄，你得在文章里玩命叠以下的 buff：
1. 数据（Statistics）
别整那些“遥遥领先”、“极其迅速”的形容词。你要写：“根据实测，响应速度提升了 34.7%”。有小数点、有百分比的内容，最好再配上图表，在 AI 眼里就是好。
2. 引用（Citations）
AI 也是个“怂包”，它不敢随便背锅。所以你得给它台阶下：加入引用来源和权威出处。当你在文末挂上类似 Source: arXiv:2311.09735 这种链接时，AI 会觉得引用你更安全。
3. 权威（Authority）
把那些“我觉得”、“可能”、“大概”全部删掉。换成权威表达：给出明确的定义、斩钉截铁的结论。AI 喜欢那种“我是大哥我说了算”的语调。
4. 清晰（Clear Structure）
别给 AI 扔一坨文字。要用分点总结（Bullet Points）、清晰的 H2/H3 标题。你把重点划得越清楚，AI 提取你当答案的时候就越省力，它自然愿意多带你玩。
这其实很像在做 内容 SEO + 问答优化，只是服务对象从 Google 排名算法变成了 AI 模型。
传统 SEO 的处境
上面讲的内容都是偏向内容营销方面的，那在 GEO 阶段，传统 SEO 毫无用处了吗？
论文中的意见是，传统 SEO 依然是为底座，搜索引擎也必须先经过 SEO 阶段再达到 GEO，
毕竟，SEO 影响的是看不看得到内容，GEO 影响的则是用不用你的内容。如果都看不到你的内容，那就自然用不了了。
当然，目前也是有一些特殊打法，这种打法可以完全跳过 SEO 阶段。
官方平台广告服务
我们在用的豆包、千问、DeepSeek 等模型，背后是靠着商业公司的，这会产生什么情况呢？
在网站盛行的时期，你可以直接找白度买榜，然后你的网站就会在搜索时名列前茅。
既然如此，那在 AI 时期是不是也可以做同样的事情？
我咨询了几家大模型平台如豆包、千问等 是否有提供这种广告服务，幸运的是，目前都不支持提供。
某宝/某鱼
尝试在某宝搜索了一下 GEO 优化服务，相关店铺非常多
证明这种商业服务是存在的，虽然不是官方渠道，通过咨询，这种服务原理依然是论文中提到的法子写文章，并且走的是以量取胜法子，通过在多家媒体平台发布文章，让搜索权重增高。
但是这种方案价格不算便宜，普遍在 5000-15000，并且你基本没法验证结果。
看到这个**“1000+ 提示词考核”**我差点笑出声。这跟当年 SEO 承诺“保证收录”却不保证转化有什麽区别？在一个概率模型里搞 KPI 考核，这本身就是玄学。
而且量产垃圾文章还有可能触发官方警告。
GEO 投毒事件
今年的 315 晚会就有提到，AI 数据污染已成产业链。
从情感分析来看，用户对这种事件是非常抗拒的。
当“赛博水军”开始占领 AI 的数据源，普通用户将再无法接触到真相。
而且晚会既然提到了，那后面可能就会管得更严格，如果是打算用此方法大批量的推广品牌的，建议要谨慎行事。
最后
未来某年某天...
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