生成式引擎优化（英文：Generative Engine Optimization，简称：GEO）是指为了提升在生成式人工智能中的可见性、引用率和推荐质量，而对内容、结构、表达方式等进行有针对性优化的一种内容策略。
其核心思想是在精细掌控生成内容的影响因素（例如语义相关性、生成算法调优、用户交互反馈等）的情况下，提高内容的匹配程度和展现机会。伴随着人工智能与机器学习技术的高速发展，GEO 亦具备广阔的成长空间，应用尤可望聚焦于个性化推荐与语境理解等。借助 GEO，内容创作者不仅能够提高内容的可见性， 还能使生成内容在特定用户群体中更具吸引力。
发展历史
生成式引擎优化(GEO)由 Aggarwal 等人于 2023 年提出，用于帮助内容创作者在生成式搜索引擎中提升内容可见性。首次系统性提出黑箱优化框架，并引入评估基准 GEO-bench。该研究已被 KDD 2024 接收，被认为是继传统 SEO 之后的新一代优化方法。
工具
BuildSOM、Semrush、Ahrefs、Semrush、Ahrefs、TryProfound、Peec.ai、Writesonic、Otterly、Scrunch、Airops 和 AEO Vision 是生成式搜索引擎优化领域中最常用的工具之一。
参考资料
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