生成式引擎优化（GEO）的兴起与概念框架

我们正见证信息检索领域的根本性变革。传统搜索引擎（如Google）所提供的“十蓝链”结果页面，正迅速被基于大语言模型的生成式引擎所生成的直接、综合且带引用的答案所补充，甚至在部分场景中被取代。这一由ChatGPT、Perplexity、Claude和Gemini等平台驱动的变革，催生了一个全新的优化范式——生成式引擎优化。

GEO被定义为一种帮助内容创作者提升其内容在生成式引擎响应中可见性的框架[1]。它与传统SEO有本质区别：SEO的目标是在搜索结果页面（SERP）上获得更高的排名以吸引点击，而GEO的目标是让内容本身被生成式引擎选中、消化并合成为最终答案的一部分。这意味着，在AI搜索中，胜利不在于“排名第一”，而在于“被推荐”和“被引用”。

这一转变的核心机制在于生成式引擎的工作方式。它们不再仅仅是索引和链接，而是理解、整合并生成信息。生成式引擎会从多个来源抓取内容，利用LLM的能力进行总结、综合，最终生成一个结构化的、通常附带引用的叙述性答案[2]。因此，内容的“可见性”指标也随之演变，从“排名位置”和“点击率”转向了“位置调整后的词数”、“主观印象分数”以及是否被列为“引用来源”等更精细的度量[1]。

为了系统地评估GEO方法，研究者引入了GEO-bench，一个包含多领域多样化用户查询及相关网页来源的大规模基准测试集。通过在该基准上的严谨评估，初步结果表明，通过实施GEO策略（例如添加引文、统计数据、权威引言等），内容在生成式引擎响应中的可见性最高可提升40%。尤为重要的是，这些优化策略对于初始排名较低的网站效果更为显著，这为中小内容创作者在AI驱动的搜索生态中提供了“民主化”的崛起机会[1]。

总之，GEO的兴起标志着信息发现系统的一个新前沿，其核心是从“链接优化”转向“合成优化”，这对生成式引擎的开发者和内容创作者都具有深远意义。

引用来源：

[1] Aggarwal et al., "Generative Engine Optimization (GEO)", 2024.

[2] Chen, M., Wang, X., Chen, K., & Koudas, N., "Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search", 2025.