GEO是一種全新的範式,它將幫助內容創作者針對下一代搜索引擎進行內容優化,這些搜索引擎具備大型語言模型的增強能力。 隨著大型語言模型的出現,一種使用生成模型收集和總結信息來回答用戶查詢的新型搜索引擎已經嶄露頭角。這些“生成引擎”能夠生成準確、個性化的響應,並且正在迅速取代傳統搜索引擎,提升了用戶效用。 但是,生成引擎也給內容創作者帶來了許多挑戰: 排名和可見度:在傳統搜索引擎中評估網站性能非常簡單,網站以排名順序列出原文內容。然而,生成引擎可以生成豐富和結構化的響應,通常將引文嵌入到一個塊中。這使得排名和可見度的概念變得非常微妙和多面化。 網站優化:與存在大量提高網站可見度研究的搜索引擎不同,如何優化生成引擎響應中的可見度仍不清楚。 黑盒性質:由於生成引擎的黑盒性質,內容創作者幾乎無法控制其內容何時以及如何顯示,這使得優化內容更加困難。 為了解決這些挑戰,我們提出了生成引擎優化(GEO)這個全新範式,旨在幫助內容創作者提高其內容的可見度。我們貢獻了各種印象指標、評估基準和優化策略套件,賦予創作者改進內容可見度的能力,針對的是已部署的商業生成引擎。