GEO（生成式引擎优化）：人工智能（AI）品牌认知争夺战的必选项

普林斯顿大学在大模型领域顶级会议KDD（Knowledge Discovery and Data Mining，即知识发现与数据挖掘，是数据科学与人工智能领域的顶级国际会议）发表的论文提出了一个全新的概念：GEO（生成式引擎优化）。简单来说，GEO就是帮内容创作者在这种AI主导的搜索环境中，重新掌握主动权——通过一套灵活的方法体系，优化自己的内容，让它更容易被AI选中和引用，提升在生成式答案里的可见度。根据论文数据和公司往期客户案例统计表明：仅包含1万条不同领域的真实用户查询评测基准库在通过应用GEO策略，内容在生成式搜索回答中的可见度平均可以提升达40%；实际测试中，比如在真实平台Perplexity.ai上，优化后的内容可见度提升达到了37%。

该研究的工作包括：

1、开发了一种结合生成模型的搜索引擎，称为生成式引擎。提出了生成式引擎优化（GEO）技术，旨在赋能内容创作者。

2、为生成式引擎定义了印象度评估指标，并推出GEO基准测试平台。

3、提出了多种优化生成式引擎内容的方法，可使生成式引擎响应中的数据源可见性提升高达40%。比如加入引用文献、相关来源的引文及统计数据能显著增强数据源可见性等。

4、GEO方法的有效性与查询领域相关，且多种GEO策略的组合使用具有潜力。

对企业而言，GEO的价值显而易见。在搜索流量迁移的背景下，先行布局者可抢占新入口，它能降低获客成本，通过精准匹配用户需求的内容，显著提升营销投入的转化效率与资源利用率，让每一分营销支出都能更精准地触达目标用户并转化为实际价值，从而在流量竞争中形成成本优势与效果优势。

掌握GEO，先懂生成式AI搜索引擎机制：它融合信息检索与内容生成——既像传统搜索抓取网络资料，又靠大语言模型生成自然语言回答。内容想进入AI答案，需过两关：被检索到，再被生成模型采用。

一、实施GEO首先是内容重构：增加信息相关性、语言流畅度、权威性与可信度、内容结构、语义清晰度等，增强与生成式AI平台的适配性。

1、信息相关性：是否和用户问题高度相关，明确围绕用户提问设计内容。

2、语言流畅度：是否便于AI直接拿来用，保持语句自然通顺。

3、权威性与可信度：是否引用了数据、权威资料，添加第三方来源引用，标明出处。

4、内容结构：是否易于分段提取，使用FAQ、小标题、列表结构化。

5、语义清晰度：是否容易被AI理解，避免废话，精准表述核心信息。

二、其次要深耕语义关联，通过精确回答、权威背书、语义完整、可摘录性、结构提示等提高AI引用。

1、精确回答：AI偏好直接拿来用的现成回答，内容中写明“GEO是...（定义）”。

2、权威背书：提高AI信任度，降低回答出错风险，引用官方报道、权威媒体来源。

3、语义完整：确保摘录后也能完整表达意思，一段话内自成逻辑闭环。

4、可摘录性：便于AI直接复制粘贴引用，控制单段落在2-4行内，言简意赅。

5、结构提示：帮助AI定位答案，用小标题、FAQ、项目符号标注。

 

生成式引擎不完全按排名引用内容，而是更看内容的相关性、质量和引用价值。所以，只要你的内容在GEO标准下表现好，就有可能在AI答案中被优先提取出来。这也再次强调了一个趋势：GEO不只是大品牌巩固行业地位的利器，更是小团体、小品牌逆袭的关键机遇。

 

（GEO方法效果总结表）

 

（不同GEO方法在各行业最佳应用领域表）

 

（GEO优化内容常见操作表）

 

04

如何让AI“引用你而不是别人”？

 

一、直接回答用户问题，提供清晰摘取的内容要点，把你的内容打造成AI可直接拿来用的素材。

1、增加权威引用和数据支撑，提升内容可信度。

2、提升内容的可读性和结构化程度。

3、突出专业性，建立权威形象。

4、覆盖相关长尾内容，增加被选中的机会。

5、采用“设计优化”思维，迭代打磨内容。

（GEO时代内容格式优先级参考表）

二、不同类型的用户提问（Prompt）会显著影响生成式AI回答的结构、风格以及是否引用外部信息。常见的Prompt类型及其影响如下：

1、推荐型Prompt（如“推荐...”）：AI通常给出带有条理的列表或分点建议，内容侧重实用性。

2、比较型Prompt（如“X与Y哪个好”）：AI会进行结构化的对比分析，经常按照多个维度展开说明。

3、事实查询型Prompt（如“...是什么/多少”）：针对客观事实或数据的提问，AI倾向于给出直接简洁的回答，结构可能是一两句话的陈述，紧跟提问要点。

4、情境模拟型Prompt（如“假设...”“如果...怎么办”）：用户将AI置于特定情境或角色下提问，要求AI给出情境化的回答。此类Prompt下，模型的输出通常是叙事式或角色扮演式的，结构上以段落形式提供分析和建议，语气符合设定场景。

三、品牌方如何提升自然提问中Prompt范式策略的触发率

1、围绕用户决策场景构建内容矩阵

品牌应当梳理用户常见的提问场景，将品牌价值主张融入不同情境的问题解答中。当用户以场景为Prompt提问时，AI更易检索到品牌提供的匹配答案，从而触发品牌露出。

2、覆盖比较类和推荐类Prompt的内容

正视用户经常进行品牌比较、排行推荐的行为，品牌应提供官方视角的比较和推荐素材。微软研究院的数据显示，多品牌对比在AI查询中占比高达76%，因此提前布局比较类内容可显著提高品牌在此类对话中的出现率。

3、善用FAQ和自然语言内容

将品牌官网打造成面向AI的知识库。具体来说，收集用户最关注的问题，编写高质量的FAQ，并使用贴近自然提问的语言来表述问题和答案。实践表明，一家公司将产品文档增加FAQ标注后，用户提出“How to...”类型问题时，AI能够直接提取其中的步骤作为答案。

4、提供可被引用的权威信息

增强品牌内容的可信度和信用价值，才能让AI“愿意”在回答中提及。品牌内容如果兼具专业权威和可验证，AI更乐于在回答中引用或提及，从而增加品牌曝光频次。

5、多模态与结构化加持

为了适应新一代多模态AI的抓取，品牌应丰富内容形式并做好结构化标注。提前布局多模态和结构化内容，有助于品牌在各种形式的Prompt下都“有料可提”，从而大幅提升被AI引用的概率。

6、广泛布局第三方口碑

除了自有内容，品牌还应重视在外部权威平台上的露出，以增加AI提及机会。品牌在全网的权威露出越多，被AI“记住”并提及的可能性越大。正如业界提出的AI可见性指标所强调的，即使没有链接，被AI口头提及本身也是一种数字时代口碑。

AI在生成关于品牌的回答时，可能会出现多种偏差与问题，这些问题不仅影响品牌形象的准确传递，还可能误导用户，因此我们需要重点关注以下几类问题。

一、品牌语义偏差与不一致

语义偏差指AI对品牌的解读与品牌预期形象不符，或在不同语境下描述不一致的情况。Medium白皮书中就指出了三个监测警示：过度集中于单一模型（仅某模型提及，表示数据源单一）、被泛称为“...等”（品牌没有突显出来）以及在典型用例问题中出现场景缺席（说明品牌与应用场景关联度不够）。

二、AI幻觉信息

幻觉是指模型生成了与事实不符的内容。这在品牌回答中表现为错误的品牌信息或编造的关联。常见的幻觉类型包括：过时信息、张冠李戴、夸大或贬低等。一旦确认AI传播了错误信息，应及时制定纠正策略：短期可通过用户反馈机制向平台报告纠错，长期应从源头改进品牌网络信息生态，例如更新官网FAQ、百科资料，以提供正确事实供AI学习。

三、消极或负面倾向

虽然AI模型本身不会无故抹黑品牌，但如果训练数据或检索内容中包含负面评论、新闻，AI回答可能体现出消极倾向。对于品牌形象管理而言，这类负面倾向值得密切监控。针对负面，我们需要采取两方面措施：其一，及时公关干预，其二，丰富正面内容——用正面的权威报道和用户好评去稀释模型接触到的负面样本。例如发布高质量的正面案例、客户评价，并在社交媒体和新闻源传播。当正面样本占优，模型生成时更可能呈中立或积极语气。

生成式AI渗透率提升，GEO将从加分项变为必选项，企业需在认知争夺战中占据主动，而GEO正是生成式搜索时代内容创作者适应变化、守护流量和影响力的第一道防线，未来属于懂得被AI选中的创作者。

 

06

敢当部分GEO案例

 

 

 

 

 

 

（以上AI搜索中的个人/品牌和AI数据来源均为敢当GEO部分服务案例）

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敢当科技简介

 

湖北敢当科技有限公司，是一家专注于“全媒体数字营销”的高新技术企业，已成功挂牌四板市场，股权代码Y00185，并荣获“湖北省创新型中小企业”称号。公司旗下的全媒体平台（www.gdkj999.com）是知名的媒体发布平台，具备数量多、价格低、品类全、效率高、服务好、复购率高、推广快等七大优势，通过网站平台式运营，打造智能化投放系统，实现高效自助投放，最快5分钟出稿，可节省用户80%以上的时间和人力成本（可简单理解为“媒体版天猫”）。截至目前，平台入驻学习强国、人民网、新华网、中国新闻网、凤凰网等权威新闻媒体、门户网站账号8000余家，各类自媒体账号30000余家（含10000余家短视频自媒体账号），已拥有注册会员5000余家。平台还有新媒体营销、AI的GEO优化、百度营销、视频制作、活动策划、央视广告投放等配套自助推广体系。

 

深耕行业十载，抢占发展先机，我们有足够的信心和能力为大家做好GEO，我们都将是被AI选中的未来创造者。

 

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