SEO老鸟必看！GEO成新课题，各大搜索引擎加入AI生成部分？

GEO，即生成引擎优化，是SEO资深人士近期专注探讨的一个前沿领域，毕竟当前搜索引擎在检索特定信息时，会呈现一个先前不存在的内容板块，具体情况如图所示。

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各大搜索引擎中，除了百度以外，其余全球性平台也融入了人工智能制造的内容，这类内容的展现效果，远远强于依靠优化获得的自然搜索结果。

GEO到底怎么做呢？GEO的运行机制到底是什么呢？

GEO的提法当前看来最早出现在2024年6月，当时印度理工学院德里分校与普林斯顿大学的专家，联合几位自由研究者，在arXiv平台上公布了一篇题为《GEO: Generative Engine Optimization（生成引擎优化）》的文献，文中阐述了GEO（生成引擎优化）的构想、体系以及配套的实验方案，具体细节展示在图示中。

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由此可见，尽管全文篇幅不长，却点明了一个关键之处：需要汇集不同渠道的资讯，再借助大型语言模型加以梳理归纳

我们来对比一下SEO和GEO的重点区别

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SEO主要依托关键词，网站布局，以及外部链接，GEO则侧重于核心信息出处，以及条理清晰的内容（这种格式能让人工智能更便捷地理解）。两者之间存在显著不同。

GEO时代，内容应该如何组织？

人工智能技术推动的内容展示（例如 Deepseek、Gemini 以及 GPT）正在重塑内容的展现与接收模式。不同于传统搜索引擎依据网页排序的机制，这类人工智能系统整合多元信息源来构建输出结果。这一变革显著影响内容创作策略。

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人工智能的搜索模型逐步处理信息，首先解读文本，接着辨认要素，再明确目的，最终形成答复。掌握这个流程，对于改进人工智能搜索系统的内容至关重要。解读指的是 AI 通过剖析和组合文字来获取意义。与常规搜索引擎通过扫描关键词和反向链接来检索信息不同，人工智能驱动的系统借助自然语言理解技术，能够依据语境来阐释内容，而并非单纯地进行词汇匹配。

自然语言理解属于自然语言处理的一个范畴，其核心在于把握文本的内在含义，而非仅仅进行表面处理。常规的自然语言处理技术主要借助模式识别和统计手段，但自然语言理解着重于发掘语境信息，探寻搜索目的和具体事物之间的联系。

从技术上讲，NLU 涉及：

句法分析：将句子分解为语法结构（名词、动词、宾语等）

语义解析：理解上下文中单词的含义

实体识别；识别特定实体，如品牌、人物和地点

意图识别；确定用户正在询问或搜索的内容

所以以 B2B 为例。SaaS 公司的市场负责人或许正寻求降低用户离去的办法。在常规的网上检索平台里，他们也许会键入：

“如何减少 SaaS 客户流失”

“留住 SaaS 客户的最佳策略”

“订阅业务的客户流失率较低”

每一次检索所得信息不尽相同，内容策划人员会据此调整网页，使其文章能运用恰当的核心词组。

借助人工智能的搜索引擎，一个访客可能用常规的关键词检索手段始终难以追踪的方法来提出他们的检索请求，这种情形会出现。

“客户不断取消我的软件——我该怎么办？”

“我需要提高流失率较高的 SaaS 平台的留存率”

“为什么用户停止为软件付费？我该如何解决这个问题？”

每一项查询都有其独特性，不过目的如出一辙。常规搜索引擎会把它们当作独立检索来处理，依据与某些关键词的契合度来排列网页。智能型搜索引擎则能察觉所有这些查询都指向一个核心疑问，并以此为基础提供答案。