GEO的概念：生成引擎优化

随着 Bard & Perplexity 等基于 LLM 的搜索引擎的崛起，机器人直接输出答案，这让内容创建者通过SEO来改进他们的网站，已经逐渐变得越来越难。

普林斯顿大学、艾伦科技研究所提出了GEO的概念：生成引擎优化。

他们提出了一个专门针对生成引擎的印象度量标准！

实验表明，使用GEO的简单策略可以在商业生成引擎上显著提高内容的可见性，提升幅度高达40%。

## 生成引擎与传统搜索引擎的区别：

- 传统搜索引擎通常提供一个链接列表，直接指向相关网页。

- 生成引擎则使用大型语言模型（LLM）来生成更丰富、综合性的回答，这些回答可能直接包含了用户查询的答案，而不仅仅是链接。

## GEO的印象度量标准（Customized Visibility Metrics:）：

1、内容可见性：衡量内容在生成引擎回答中出现的频率和显著性。例如，一个网站的信息是否经常被引擎用来构建回答。

2、信息准确性：评估生成引擎提供的信息与原始内容的一致性。这对于确保生成引擎正确理解和呈现网站内容非常重要。

3、用户参与度：测量用户与生成引擎提供的内容的互动程度。这可能包括用户对生成回答的点击率、阅读时间等。

4、内容影响力：评估内容在生成引擎回答中的权威性和影响力。例如，内容是否被视为某个领域的权威来源。

通过这些专门设计的度量标准，GEO帮助内容创作者更好地理解他们的内容在生成引擎中的表现，并提供了优化这些内容以提高其在生成引擎中可见性和有效性的策略。

## GEO的原理：

1、多模态理解：生成引擎不仅处理文本信息，还可能结合视觉和空间布局等其他模态的信息。GEO的原理包括理解这些多模态数据的处理方式。

2、内容综合性：与传统搜索引擎不同，生成引擎倾向于提供更加综合和完整的回答，而不是简单的链接。GEO的原理在于理解如何使内容更适合这种综合性的呈现。

3、语义理解：生成引擎使用先进的语言模型，能够深入理解内容的语义。GEO的原理包括优化内容以提高其在语义层面的清晰度和相关性。

## GEO的策略：

1、结构化内容：优化网站和内容的结构，使其更容易被生成引擎解析和引用。这可能包括使用清晰的标题、子标题和元标签。

2、关键信息突出：确保重要信息（如产品特点、服务优势）容易被找到和理解，以便生成引擎可以有效地提取和使用这些信息。

3、增强语义相关性：使用关键词和短语来提高内容的语义相关性，使其更符合目标受众的搜索意图。

4、利用GEO度量标准：使用GEO提供的专门度量标准来评估和优化内容在生成引擎中的表现。

5、持续监测和调整：定期监测内容在生成引擎中的表现，并根据反馈进行调整。这可能包括分析用户行为数据和生成引擎的反馈。

6、适应生成引擎的变化：由于生成引擎和大型语言模型不断进化，GEO策略需要灵活适应这些变化，持续更新优化方法。

通过实施这些策略，GEO帮助内容创作者提高他们的网站和内容在新一代搜索引擎中的可见性和有效性，从而更好地满足用户的搜索需求。

## 全面的基准测试：GEO-BENCH

GEO引入了一个名为GEO-BENCH的多样化基准测试，包含10,000个查询，用于评估和比较不同优化方法的效果。这是一个针对 GEO 查询定制的基准，用于评估不同的策略。

10,000个查询：GEO-BENCH包含10,000个不同的查询，这些查询覆盖了多个领域、难度级别和类别。这样的多样性确保了基准测试能够全面评估不同类型的内容和优化策略。

数据集构成：这个基准测试由多个来源的数据集组成，包括MS Macro、ORCAS-1、Natural Questions等，这些数据集代表了不同类型的用户查询和搜索场景。

训练集和测试集：GEO-BENCH包括8,000个查询的训练集和各1,000个查询的验证集和测试集，使得内容创作者和研究人员能够在标准化的环境中训练和测试他们的优化策略。

公共排行榜：GEO-BENCH提供了一个公共排行榜，定期更新以展示最新的测试结果，从而促进不同方法之间的健康竞争和进步。

Tarogo Gugu Bloger