标签 AI搜索

【GEO】在AI时代，如何写一篇让 DeepSeek 收录的文章？

在AI时代，如何写一篇让 DeepSeek 收录的文章？

你是否发现，文章发布后常常“无声无息”？

明明花了几小时打磨内容，却连个推荐都没有。
问题不在内容质量，而在写作方式不适配AI推荐机制。

现在，各大平台如 DeepSeek、ChatGPT、Perplexity，开始大量使用生成式搜索（GEO）。这意味着：

👉 AI决定谁能被看见，而不是传统搜索引擎算法。

本文将用3大结构技巧，教你如何写出一篇能被 DeepSeek 主动收录与推荐的文章。

💡 DeepSeek 推荐文章的底层逻辑是什么？

DeepSeek 如何判断“好文章”？

DeepSeek 采用大模型驱动的生成式搜索系统，它优先抓取以下类型的内容：

  • 结构清晰、段落短小、可模块化提取
  • 问答导向，能回答用户具体问题
  • 包含数据或权威链接支持，内容可信

传统 SEO 文章在 DeepSeek 看来，像“谜语人”

常见问题AI 视角的问题解释
关键词堆砌语义模糊、缺乏上下文，无法理解文章重点
开头铺垫过长信息密度低，前 150 字无效
无结构，段落混乱难以提取主题，AI不知如何分类和引用

✅ 结论：写作必须 AI 优先结构化，而不是人类视觉优先排版。

✍️ 想让 DeepSeek 推荐你？从标题开始就得“说人话”

好标题 = 用户常问的问题 + 精准限定词

我们推荐这个标题公式：

👉 “如何 + 具体问题 + 数字/时效”

示例对比：

  • ❌ 《写作建议分享》
  • ✅ 《在AI时代，如何写一篇让DeepSeek收录的文章？》
  • ✅ 《2024年被AI推荐的内容结构：你用对了吗？》

📌 小贴士：关键词如“DeepSeek收录”、“GEO写作”应自然嵌入，避免堆砌。

🧱 正文结构怎么设计，才能被 DeepSeek 打包输出？

采用模块化结构：让你的文章像一个“答案题库”

你的段落应围绕这 3 个核心问题：

  1. 用户会如何搜索这个话题？
  2. 我是否直接回答了这些问题？
  3. 每段信息是否够“干净”、不混杂多个观点？

段落排版建议如下：

  • ✅ 每段不超过 120 字
  • ✅ 一段只说一个观点
  • ✅ 多用这些 AI 喜好元素：

　　▪️ 短句列表（便于提取）
　　▪️ 对比表格（提升结构清晰度）
　　▪️ 加粗结论语句（让AI更容易提取）

💎 FAQ模块：让DeepSeek识别你是“权威答案库”

FAQ 区块不是装饰，而是 AI 的答案训练素材！建议放在正文中段。

Q：一篇文章多长更容易被 DeepSeek 收录？
**A：**推荐 800–1500 字为宜，且：

  1. 前 300 字需包含所有核心关键词
  2. 每 200 字埋入 1 个次级关键词
  3. 至少 1 个权威链接或数据出处

Q：哪些内容 AI 会自动跳过？
A：

  • 缺乏结构的长段落
  • 没有明确问题或结论的泛泛内容
  • 含糊语言与情绪表达，如“聊聊最近的想法”

🚀 结尾：帮 AI 找到“推荐你”的理由

总结回顾

✔️ 问题式标题
✔️ 模块化正文结构
✔️ FAQ 标准答案区块 + 权威引用

行动建议

立即挑出你最近的 3 篇文章，用本文模板重写标题与结构。然后观察是否在 DeepSeek 或 ChatGPT 中被引用。

延伸阅读推荐：
👉不打造AI世界的“专家”，客户凭什么选你？

📊 一张表，看懂“普通写作” vs “GEO写作”

维度普通写作GEO优化写作（适配DeepSeek）
标题内容宽泛、无问题导向明确问题、结构清晰
开头情绪铺垫、讲故事明确痛点、结论、价值承诺
段落结构长句+复合观点每段单一核心、可提取短句
FAQ无结构、堆砌干货标准问答格式，含权威链接
成功指标阅读量、点赞数被DeepSeek主动抓取引用次数

✅ 最后一句提醒：

你不是在写“给人看”的内容，而是在写“让AI选中”的内容。

写得够清晰，才能进AI的答案库；
写得够结构，才有可能被推荐和引用！

合作请咨询

不打造AI世界的“专家”，客户凭什么选你？

过去，客户通过搜索引擎一点点拼凑信息，做判断；后来，他们在社交平台听KOL、看测评、刷推荐。
而现在，他们直接问AI：“我该选谁？时，你的企业如何确保自己被推荐、被信任、被引用？

这不是未来幻想，而是正在发生的现实。
在这个“AI给答案，用户做决策”的时代，企业必须重新思考自己的数字存在方式。

“你说GEO优化，是做AI时代的内容布局。”

“可这整理关键词、写内容、搭场景……不还是和SEO差不多？是不是‘新瓶装旧酒’？”

一、GEO ≠ SEO：它是为企业打造“AI专家代言人”

在传统搜索时代：

  • 企业发布信息
  • 用户搜索关键词
  • 搜索引擎列出链接
  • 用户自行点击、比较、判断

是“你说一句，我搜一搜”的信息碎片化拼图。

而在AI时代：

  • 用户直接问问题（自然语言）
  • AI归纳答案、整合推荐
  • 决策依据来自AI“引用”的知识来源

是“你没说话，AI替你发声”的答案整合型入口。

GEO的核心使命：

帮助企业打造一个在AI世界中被信任、被引用、被推荐的“专家身份”。

也就是说：

  • 过去靠搜索排名露面
  • 现在靠AI引用出场

你要做的，不是抢链接位置，而是让AI在关键问题上“想到你、说出你、信任你”。

这意味着，你企业的内容资产，需要承担一个新的角色：

✅ AI品牌专家
✅ AI产品/方案专家

想象这些AI场景：

  • “哪种清洁机器人适合酒店大面积地毯？”
  • “有没有低成本夜间配送的自动化解决方案？”
  • “在X行业里，哪些公司在智能化应用方面真正领先？”

这些问题，AI必须从它掌握的知识中提炼答案。
如果你从未参与这些对话，自然不会被推荐；
如果你输出了高质量、专业可信的内容，AI才可能把你推向前台。

二、关键词没死，但使命彻底变了

许多老板会问：

“AI都能懂语义了，咱还折腾关键词干嘛？”

必须澄清：关键词≠语义，但关键词依然是构建语义理解的基础颗粒。

关键词 (Keyword)语义 (Semantic)
明确的语言信号背后的完整意图
如：“地毯清洁机器人”如：“安静高效的清洁方案适用于高端酒店大厅”
是信号锚点是内容上下文

在GEO中，关键词的意义不再是为了搜索排名，而是为了让AI准确理解你的内容，调用你的知识。

关键词，是你在AI认知地图中的定位锚点。
内容，是你塑造“专家身份”的语义资产。

所以我们不是去堆词，而是：

✅ 从用户的问题语言中抽取关键词
✅ 融入真实场景，形成自然表达
✅ 以高质量内容链接这些“信号点”

三、GEO时代，企业该聚焦的三件大事

要真正打造AI时代的“企业专家人设”，企业需要系统性推进以下三个方向：

【立人设】——你是谁？

AI不看你的官网简介。
它看你留下了多少“可被引用”的内容。

✅ 品牌定位清晰
✅ 优势表达准确
✅ 案例真实有说服力
✅ 行业洞见持续输出

AI记住你，是通过你留下的内容不断认知你、信任你。

【解难题】——你能解决什么问题？

GEO不是单向输出，而是高度契合用户提问的**“语言场景”**。

你要覆盖的，是用户可能提问的每一个关键场景：

  • 用户疑问
  • 使用痛点
  • 场景对比
  • 成本测算
  • 替代方案

构建一张完整的语义型内容地图，确保你永远有“可被引用的答案”。

【讲清楚】——你说得够清楚吗？

AI对内容的调用，有一套偏好机制：

AI偏好说明
结构清晰标题、段落分明，逻辑线清楚
语义明确避免模糊表述，有观点，有数据
表达自然去广告腔，更像“人说话”
内容浓度适中干货多，但不堆砌，不冗长

所以，你需要用用户的语言写内容，用专家的逻辑讲问题。

四、GEO的终极目标：打造AI时代的“专家IP”

说到底，GEO不是搞技术，不是拼写稿。
它是一个战略工程：

GEO的本质，是企业在AI世界中塑造一个虚拟专家代言人。

它是集品牌、公关、市场、销售、客服、媒体、KOL于一体的“超级表达体”。

他懂你产品的底层逻辑，也能贴合用户的语言，甚至比你更精准、简洁地表达你的价值——因为他是AI愿意引用的那位专家。

你企业所有的内容努力，最终都是为了争取三件事：

✅ 谁被问到？（AI的首轮响应里有没有你）
✅ 谁被信任？（你被引用的内容是否专业可信）
✅ 谁被推荐？（在解决方案层面，你是否是优选答案）

给老板的极简总结：

📌 GEO不是优化搜索排名，是塑造AI专家身份。

📌 关键词不是抢位工具，是语义导航锚点。

📌 内容不是广告宣传，是AI调用的知识资产。

📌 GEO的结果不是页面点击量，而是AI说出你的频率。

现在，请你回头看看你的内容资产：

  • 它能被AI理解吗？
  • 它能被AI信任吗？
  • 它能被AI引用来“代言”你吗？

如果不能，GEO优化，就是你必须立刻行动的战略起点。

GEO优化，不是做关键词，不是发稿件，不是堆内容。
真正的目标，是为企业培养一个在AI世界中被信任、被引用、被推荐的“内容专家”。

他在AI眼中，是品牌的代表、产品的解答者、客户的问题解决者，是企业知识体系的数字化化身。

从PC搜索时代的信息碎片重组，到社交时代的KOL推荐再到AI时代的智能应答——
GEO，是将所有传播角色的能力，融合进“企业AI专家”的打造工程中。

欢迎你，把这篇文章转给所有负责品牌、市场、内容、战略的伙伴们。
从今天起，为你的企业，打造一个AI世界的专家代言人。

“过去，客户在搜索引擎里拼凑你的价值；
今天，AI用一句话定义你是谁。
不争夺AI时代的‘专家席位’，你的品牌将在每一次提问中沉默退场。
——现在，是时候为你的企业，培养一位‘被AI信任的代言人’了。”
立即启动你的GEO专家计划：
立人设 → 解难题 → 讲清楚

合作请咨询

【GEO优化】AI时代，广告投放完毕，后续运营你跟上了吗？

ChatGPT、Gemini、文心一言等生成式AI的普及，越来越多用户习惯于“问AI拿答案”。但你有没有想过：

你花钱做的广告，有没有可能被 AI 模型看到、学到、甚至在用户问问题时自动“帮你宣传”？

欢迎来到**GEO（生成式引擎优化）**的时代。

投完广告就完事了？你忽略了生成式AI中的“第二次曝光”！

🧠广告内容，会出现在 AI 回答中吗？

答案是：有可能，尤其是那些广告后续被广泛传播的内容。

虽然AI模型并不会直接抓取抖音、信息流里的广告素材，但当你的广告被用户转发、讨论、引用，或者被媒体报道时——它就可能进入模型的“知识世界”。

举个例子：

品牌广告内容可能被AI引用的方式
Nike“You Can’t Stop Us”广告多家国际媒体解析，成为AI回答中引用的励志广告案例
完美日记小红书种草内容被用户在知乎、微博讨论，模型在生成“国货美妆营销案例”时可能用到
星巴克门店活动广告被公众号拆解模型可能在回答“门店裂变营销”时调用类似结构

你没主动做GEO，但你的广告内容在为别人做“AI长尾”。

📌什么是GEO（生成式引擎优化）？

GEO（Generative Engine Optimization）= 面向 AI 模型的“内容优化策略”。

简单说，它就是：让你的内容更容易被 AI 理解、引用、推荐。

这意味着广告投放后，你还可以继续通过内容布局，在AI搜索结果里“免费曝光”一次。

🔍广告 vs GEO：不是替代关系，而是联动关系

阶段传统广告GEO优化
目标引流、曝光、转化长尾召回、内容再利用、品牌可信度
投放后结果曝光结束内容可能被AI多次引用
内容生命周期1~2周高峰期被AI“召回”可延续数月甚至更久
是否主动布局需大量预算投放可以通过内容结构优化实现低成本曝光

GEO 不是“广告之后的事”，而是广告 内容传播的第二生命线。

🌍国外 vs 国内：谁更快拥抱GEO？

🇺🇸 国外品牌在行动：

  • Google 推出 SGE（Search Generative Experience），直接用AI回答问题。
  • Jasper、SurferSEO 等内容平台开始提供 GEO 指南。
  • 企业已经开始撰写“AI友好型内容”：FAQ、定义段落、结构化说明等。

🇨🇳 国内还在起步阶段：

  • 百度文心一言、阿里通义千问等模型正在进化，未来或与搜索融合。
  • 公众号、小红书的内容部分已经被模型“学会”，但很少有人主动优化结构。
  • 品牌还普遍停留在“投放+投放”的逻辑，而非“投放+GEO优化”的联动。

🧩作为广告主，你可以怎么做 GEO？

✅投放之后做这些，AI也能“帮你讲品牌”：

GEO优化点实际做法
广告内容结构化把投放文案延展成一篇FAQ或指南，发布在可爬的内容平台（如官网、知乎、公众号）
关键词语义聚焦保证品牌关键词反复出现在标题、正文、结尾
可引用格式使用H2标题、列表、定义，方便AI快速提取
权威背书内容添加数据、引用来源、行业标准，让AI更信任你
内容二次分发把广告核心观点拆分成知识型内容，多渠道发布，增强“AI召回率”

✅结语：广告不是终点，GEO才是新战场

今天，你花了几十万投放一次信息流广告，效果可能就维持短短几天。

但如果你顺手把广告背后的理念整理为一篇「AI友好型内容」——它可能在AI回答中，帮你免费曝光几十次、上百次，影响无数未来的潜在用户。

所以，GEO，不是新词，而是广告的下一步。

📥 想知道你品牌的内容是否适合做 GEO 优化？欢迎后台回复关键词【GEO检测】，我可以免费帮你看一次内容结构。

提供专业GEO优化服务与培训，助力品牌高效落地与增长。

合作请咨询

【GEO】多模态内容发布 Checklist：五大平台适配落地清单

多模态内容发布 Checklist：五大平台适配落地清单

引言：为什么发布环节决定你的GEO成败？

很多企业已经知道要做“图文视频音频”多模态内容，也懂得内容要结构化、场景化、标签化。但真正能在 DeepSeek、文心一言、豆包、元宝和 Kimi 等平台获得推荐流量的，却少之又少。问题往往不是“内容不好”，而是——内容“投放得不对”。

GEO 不是简单的“发内容”，而是“发布到AI能识别、能提取、能判断你专业性和价值的位置”。如果说内容创作是“攻”，那么内容发布就是“守”，守住了内容结构、语义价值与平台适配度的统一，才是真正“生成式引擎优化”的落地闭环。

本节我们将逐平台拆解发布适配策略，最后附上通用的实操Checklist，让你发布的每一条内容都成为 AI 平台的“推荐素材”。

平台适配一：DeepSeek——结构化 + 知识图谱优先

平台特点：

  • 70%内容源于公开网页，主打“权威性”、“结构清晰”、“逻辑性强”的内容。
  • 对结构化语义、专业标签、知识图谱嵌入极度敏感。
  • 多模态支持强，尤其是图文组合、图表数据嵌入。

发布建议：

  • 优先使用清晰层级结构（如H1、H2、H3），并将关键词靠前。
  • 图文内容需带描述性Alt文字，图表加上解释段落。
  • 如果使用结构化数据（如FAQ、产品信息、组织介绍等），建议嵌入Schema.org格式。
  • 内容中嵌入品牌自身的知识图谱标记词（如“公司名+产品名+核心功能”）。

示例：

某B2B企业将产品介绍页转为结构化内容，使用“问题-解决方案-专家观点”三段式写法，并配上团队照片、应用流程图，被 DeepSeek 收录并持续出现在搜索前3条，流量提升约65%。

平台适配二：文心一言——中文语义标签 & 情境场景识别

平台特点：

  • 语义理解偏“语境式”，擅长识别“行业-问题-解决”结构。
  • 更偏好中文逻辑清晰、具备场景感的描述。
  • 强调权威来源与原创溯源能力，会追踪内容源头可信度。

发布建议：

  • 用“使用者视角”写内容，如“企业如何用XXX提升转化”。
  • 保证内容有明显的“来源路径”，引用时标明出处，便于其构建“内容信任”机制。
  • 避免空洞的“营销词”，多用动词+场景（如“在门店使用”“通过表格分析”）。

注意：
若发布在自有官网或公众号，务必绑定企业认证，提升可信度标签。

平台适配三：豆包——对话驱动内容 + 问题关键词提取

平台特点：

  • 以“对话+问答式”生成搜索结果，对内容中的提问结构极为敏感。
  • 喜欢FAQ式内容结构，问题导入+简洁回答。
  • 图像识别能力尚可，但对“问题上下文”识别更敏锐。

发布建议：

  • 将内容切成“问答块”：如“用户常问什么？”→“如何操作？”→“出现问题怎么办？”
  • 视频建议嵌入文字描述（可放在页面底部，豆包对页面整体语义提取能力较强）。
  • 利用“关键词变体”：如“怎么做”“如何实现”“技巧有哪些”增加收录几率。

实操建议：
撰写一篇内容前，先列出该主题下用户最常问的10个问题，再反向创作内容结构。

平台适配四：腾讯元宝——私域内容适配 + 人设信任构建

平台特点：

  • 腾讯体系内容倾向私域推荐（公众号、视频号、小程序）优先。
  • 强调“作者/品牌的人设”+“内容的可验证性”。
  • 多模态能力强，尤其在图文混合与社交图卡内容识别上表现优异。

发布建议：

  • 发布平台首选公众号/视频号，并绑定企业认证账号。
  • 内容可适当加入“人物元素”，如创始人语录、员工采访、用户推荐等。
  • 视频要素中加入字幕、场景标签、背景信息，辅助AI识别。

平台适配五：Kimi——长文本理解 + 多段逻辑连贯性

平台特点：

  • 中文长文本阅读理解能力强，适合写深度内容。
  • 支持图文混排，阅读链条需逻辑严谨。
  • 擅长“任务指令类内容”，如清单、指南、教程等。

发布建议：

  • 优先采用“总—分—结”的结构方式，段落之间要有因果/转折。
  • 多使用结构提示词：例如“第一步”“接下来”“注意事项”等。
  • 多模态内容建议用“任务式引导”：如“请参考下图步骤，完成XXX操作”。

实例提示：
发布内容时，如果是图文教程，务必在每张图前加一句“图解如下”，或“请见下图”，可显著提升收录率。

GEO多模态发布通用Checklist（附模版）

项目检查项说明
✅ 内容结构是否分段清晰，有标题、子标题？H2/H3标签、短段落
✅ 多模态搭配图文/视频是否配套？是否有Alt文本/字幕？图要有描述，视频要有文字引导
✅ 关键词分布核心关键词是否出现在前100字内？特别重要对 DeepSeek、Kimi
✅ 发布平台适配是否根据平台推荐结构进行格式排布？如豆包适合问答结构
✅ 溯源信息是否有引用、出处、企业官网链接？尤其对文心一言、元宝重要
✅ 地域信息是否加入地名/区域标签（如需）？本地服务类尤其关键
✅ Schema结构（选配）是否支持结构化数据（产品、FAQ等）？SEO/GEO通用最佳实践

小结：发布是闭环的起点，不是终点

很多人以为内容发布完就完成了GEO的一切。但其实，发布才是整个生成式引擎优化的“闭环起点”——它决定了AI平台是否“看得懂你、信得过你、愿意推你”。

未来内容战的胜负，将不在“谁写得多”，而在于“谁发布得对”。

多模态内容结构模板（适配五大平台）

一、标题（Title）

  • 格式：主关键词 + 明确价值点 / 场景应用
  • 示例：
    • “如何用结构化内容让AI平台提升品牌曝光？”
    • “小红书爆款图文的7个必备要素（附模板）”

二、引言（Introduction）

  • 简要阐明该内容的目标或意义
  • 明确受众是谁，能解决什么问题

示例段落：

在AI驱动的内容分发时代，仅靠“内容好看”已远远不够。你需要的是让AI看得懂、信得过、愿意推荐的内容结构。本指南将手把手教你如何构建平台偏好的多模态内容，适配DeepSeek、Kimi、文心一言等平台，提升搜索收录与推荐权重。

三、正文结构（支持图文/视频混排）

3.1 场景引入（Why）

  • 引导问题出现的业务背景或用户困境
  • 使用问句、真实案例开场

示例：

你是否遇到过：发布了图文内容却无人问津？明明有价值却无法被AI识别推荐？

3.2 解决方案结构化（How）

  • 用“步骤清单”“方法总结”“模型框架”呈现
  • 适配平台推荐习惯，结构清晰

推荐写法格式：

复制编辑第一步：内容结构统一（用H2/H3分段）
第二步：关键词靠前、语义标签明晰
第三步：图片加描述、视频加字幕
第四步：引用可信内容 + 标注来源

📌 附图建议：每一步配一张图示，标注重点信息（DeepSeek、Kimi收录率明显更高）

3.3 平台发布技巧（Where）

  • 针对5个平台的发布建议，段落结尾可附具体发布截图或格式示例

3.4 常见错误提醒（What Not To Do）

  • 用对比方式列出错误 vs 正确做法
  • 加入“AI无法理解”的信号举例

四、结语（Takeaway）

  • 总结关键点
  • 引导读者行动，例如下载模板、测试发布

示例：

记住，发布是生成式优化的起点，而不是终点。让AI“愿意”推荐你，先从“结构化、可理解、多模态”的内容底盘开始。你也可以使用下方模板直接撰写并适配五大平台。

五、附加模块（可选）

✅ FAQ快问快答区（特别适配豆包）

Q1：图片怎么命名才能被AI识别？
A1：使用简洁中文+关键词，如“AI生成优化图示1”。

✅ 平台适配表格（适配DeepSeek/Kimi）

步骤内容要求是否完成（✅/❌）
结构分层使用H2/H3格式段落✅
图文描述所有图片有Alt文字✅
视频字幕字幕完整、同步✅
溯源链接引用内容加链接✅
关键词前置核心词位于前100字✅

从算法应对到效果追踪，全面解决品牌在GEO优化中的实操难题！

合作请咨询

GEO优化：AI时代内容可见性的新策略

前言

    在人工智能迅速发展的今天，生成式引擎（如ChatGPT、Perplexity.ai等）已经成为我们获取信息的主要方式之一。这些引擎通过生成精准且个性化的回答，正在逐步取代传统搜索引擎的地位。然而，对于内容创作者来说，生成式引擎的黑盒性质和快速迭代使得他们难以控制内容的展示方式，可能导致网站流量下降和可见性降低。为了应对这一挑战，**生成式引擎优化（GEO）**应运而生，为内容创作者提供了一种新的解决方案。

  今天，我们将深入探讨GEO的核心概念、优化方法及其在实际应用中的效果，并分享一篇相关论文的翻译成果，帮助您更好地理解这一新兴领域。

论文核心内容总结

1. 研究背景与动机

  • 生成式引擎（GE）的兴起：随着大型语言模型（LLMs）的发展，生成式引擎（如BingChat、Google的SGE等）逐渐成为主流。这些引擎通过检索和生成多模态响应来回答用户查询，与传统搜索引擎不同，它们直接提供答案而非链接列表。
  • 对内容创作者的影响：生成式引擎的普及对内容创作者构成了挑战。由于其黑盒性质和快速迭代，创作者难以控制内容的展示方式，可能导致网站流量下降和可见性降低。

2. GEO（生成式引擎优化）的提出

  • 定义与目标：GEO是一种新的优化框架，旨在帮助内容创作者提升其在生成式引擎响应中的可见性。它通过调整网页内容的呈现形式、文本风格及信息结构，使内容更适应生成式引擎。
  • 核心特性：
    • 定制化可见性指标：GEO提供了一套灵活的指标定义框架，允许创作者根据需求优化内容。
    • 黑盒优化：无需了解生成式引擎的具体算法设计，即可通过文本修改提升可见性。

3. GEO方法与实验

  • 可见性指标：
    • 位置调整词数（Position-Adjusted Word Count）：结合词数占比与引用位置的权重。
    • 主观印象（Subjective Impression）：综合多项主观因素的评分。
  • 优化方法：提出了9种GEO方法，包括引用来源、数据嵌入、关键词堆砌等。实验结果表明，这些方法在GEO-bench基准测试集中显著提升了内容的可见性。
  • 实验设置：
    • 基准测试集：GEO-bench包含10,000条跨领域查询及其对应网络资源。
    • 评估指标：位置调整词数和主观印象。
  • 关键发现：
    • 最佳方法：引用来源、引述添加和数据添加等方法效果显著。
    • 领域特异性：不同领域的优化策略效果不同，强调了领域特异性优化的必要性。
    • 组合策略：多种GEO方法的组合可以进一步提升性能。

4. 实际应用与验证

  • 商业生成式引擎验证：在Perplexity.ai上验证了GEO方法的有效性，结果表明这些方法在实际环境中同样有效。
  • 对小创作者的益处：GEO方法可以帮助排名较低的网站提升可见性，为小内容创作者提供了与大企业竞争的机会。

5. 结论与展望

  • GEO的重要性：GEO为内容创作者提供了一种新的工具，以应对生成式引擎带来的挑战。
  • 未来工作：随着生成式引擎的不断发展，GEO方法可能需要进一步调整和优化。

关键结论

  1. GEO的有效性：通过实验验证，GEO方法可以显著提升内容在生成式引擎响应中的可见性，最高可达40%。
  2. 领域特异性：不同领域的优化策略效果不同，需要针对具体领域进行优化。
  3. 组合策略的优势：多种GEO方法的组合可以进一步提升性能。
  4. 对小创作者的支持：GEO方法可以帮助排名较低的网站提升可见性，为小内容创作者提供了公平竞争的机会。
  5. 实际应用价值：在商业部署的生成式引擎（如Perplexity.ai）上验证了GEO方法的有效性，证明其具有实际应用价值。

这篇文章为生成式引擎优化提供了系统的理论框架和实践方法，对内容创作者和生成式引擎开发者都具有重要的参考价值。

       在AI驱动的信息时代，生成式引擎已经成为主流的信息获取方式。对于内容创作者来说，理解和应用**生成式引擎优化（GEO）**变得尤为重要。通过GEO方法，创作者可以显著提升其内容在生成式引擎响应中的可见性，最高可达40%。这些方法不仅适用于各种领域，还能通过组合策略进一步提升效果。

      此外，GEO方法特别有助于排名较低的网站和小内容创作者，为他们提供了与大企业竞争的公平机会。在实际应用中，这些方法已经在商业部署的生成式引擎（如Perplexity.ai）上得到了验证，证明其具有显著的实际价值。

      总之，GEO不仅是一个技术上的创新，更是内容创作者在AI时代保持竞争力的关键工具。希望本文的介绍和分析能帮助您更好地理解和应用GEO，提升您的内容可见性，赢得更多流量和关注。

GEO论文翻译成果

GEO优化：如何在AI时代提升内容可见性

姓名所属机构所在地邮箱
普兰贾尔・阿加瓦尔*印度德里印度理工学院印度新德里pranjal2041@gmail.com
维什瓦克・穆拉哈里*普林斯顿大学美国普林斯顿murahari@cs.princeton.edu
坦梅伊・拉杰普罗希特独立学者美国西雅图tanmay.rajpurohit@gmail.com
阿什温・卡利安独立学者美国西雅图asaavashwin@gmail.com
卡西克・纳拉辛汉普林斯顿大学美国普林斯顿karthikkn@princeton.edu
阿米特・德什潘德普林斯顿大学美国普林斯顿asd@princeton.edu

摘要

大型语言模型（LLMs）的兴起开创了搜索引擎的新范式——生成式引擎（Generative Engines, GEs）。此类引擎通过生成模型整合并总结多源信息以响应用户查询，能够生成精准且个性化的回答，正快速取代传统搜索引擎（如Google和Bing）。生成式引擎通常通过综合多源信息并利用LLMs进行总结来满足用户需求。尽管这一转变显著提升了用户体验与生成式引擎的流量，但其对第三方利益相关者（如网站和内容创作者）构成了巨大挑战。由于生成式引擎的黑盒性与快速迭代特性，内容创作者几乎无法控制其内容何时、以何种形式被展示。随着生成式引擎的普及，我们必须确保创作者经济不受损害。

为此，我们提出了生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）——首个通过灵活的黑盒优化框架帮助内容创作者提升其在生成式引擎响应中可见性的新范式。我们构建了GEO-bench这一覆盖多领域用户查询的大规模基准测试集，并提供相关网络资源以验证优化效果。通过严格评估，我们证明GEO可将生成式引擎响应中的内容可见性提升高达40%。此外，研究表明这些策略的效果因领域而异，凸显了领域特异性优化方法的必要性。

本工作为信息发现系统开辟了新的方向，对生成式引擎开发者与内容创作者均具有深远意义。

附属信息

  • 贡献声明：作者贡献均等。
  • 代码与数据：GEO: Generative Engine Optimization
  • 版权声明：
      本文允许个人或课堂非商业用途使用，引用需标明完整来源。全文版权归作者及ACM所有，商业用途需额外授权。
  • 会议信息：
      发表于 第30届ACM知识发现与数据挖掘会议（KDD ’24），2024年8月25–29日，西班牙巴塞罗那。
      DOI: https://doi.org/10.1145/3637528.3671900

CCS概念（计算机系统分类概念）

    计算方法论 → 自然语言处理；机器学习

     信息系统 → 网络搜索与信息发现。

关键词

生成模型，搜索引擎，数据集与基准测试

ACM参考文献格式

普兰贾尔·阿加瓦尔（Pranjal Aggarwal）、维什瓦克·穆拉哈里（Vishvak Murahari）、坦梅·拉杰普罗希特（Tanmay Rajpurohit）、阿什温·卡尔扬（Ashwin Kalyan）、卡蒂克·纳拉辛汉（Karthik Narasimhan）和阿米特·德什潘德（Ameet Deshpande）。2024。GEO：生成式引擎优化。收录于《第30届ACM SIGKDD知识发现与数据挖掘会议（KDD ’24）论文集》，2024年8月25–29日，西班牙巴塞罗那。ACM，美国纽约，共12页。

DOI链接：https://doi.org/10.1145/3637528.3671900

1 引言

       三十年前传统搜索引擎的发明彻底改变了全球信息获取与传播的方式[4]。尽管传统搜索引擎功能强大并催生了学术研究、电子商务等众多应用，但其局限性在于仅能为用户查询提供相关网站列表。然而，近年来大型语言模型[5, 21]的成功为新一代系统（如BingChat、Google的SGE、perplexity.ai）铺平了道路——这些系统将传统搜索引擎与生成式模型相结合。我们将其统称为生成式引擎（Generative Engines, GE），因为它们能够通过检索（Search）信息并基于多源内容生成（Generate）多模态响应。从技术上看，生成式引擎（图2）会从数据库（如互联网）中检索相关文档，并利用大型神经模型生成基于这些来源的响应，确保信息可溯源且用户可验证。

       生成式引擎对开发者和用户的价值显而易见：用户能更快速、精准地获取信息，开发者则能设计精确且个性化的响应，从而提升用户满意度与商业收益。然而，生成式引擎对第三方利益相关者（即网站与内容创作者）却存在不利影响。与传统搜索引擎不同，生成式引擎通过直接提供完整答案，减少了用户访问原始网站的需求，可能导致网站自然流量下降并削弱其可见性[16]。当前，数百万中小企业和个人依赖在线流量与可见性维持生计，生成式引擎的普及或将严重冲击创作者经济。此外，生成式引擎的黑箱和专有性质使得内容创作者难以掌控并理解他们的内容是如何被摄入和呈现的。

图1：生成式引擎优化（GEO）方法示意图
我们提出的生成式引擎优化（GEO）方法通过优化网站内容，提升其在生成式引擎响应中的可见性。例如，图中某披萨网站原本在生成式引擎中缺乏可见性，通过GEO的黑盒优化框架，网站所有者可调整内容策略，显著提升其可见性。此外，GEO的通用框架允许内容创作者自定义可见性指标（如引用频率、内容相关性等），使其在这一新兴范式中掌握更大主动权。

生成式引擎优化（GEO）框架

在本研究中，我们提出了首个以创作者为中心的通用框架——生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO），旨在帮助内容创作者适应这一新型搜索范式。GEO 是一种灵活的黑盒优化框架，专为闭源生成式引擎设计（图1），其通过调整网页内容的呈现形式、文本风格及信息结构，将原始网站优化为更适应生成式引擎的版本，从而提升内容可见性。

核心特性

  1. 定制化可见性指标：
    由于生成式引擎的可见性概念比传统搜索引擎更复杂且多维（图3），GEO 提供了一套灵活的指标定义框架。传统搜索引擎通过网站在结果页的平均排名衡量可见性（线性列表形式），而生成式引擎的响应内容通常为结构化文本，并将来源网站以内联引用形式嵌入其中。这些引用的长度、位置及风格各异，因此需要从多维度评估可见性，例如：
    • 引用相关性：引用内容与用户查询的匹配程度（客观评估）。
    • 引用影响力：引用对用户决策的实际影响（主观评估）。
  2. GEO-bench 基准测试：
    为全面验证 GEO 方法的有效性，我们构建了 GEO-bench，一个包含 10,000 条跨领域查询及其对应网络资源的基准测试集，专门适配生成式引擎的特性。

成效与贡献

通过系统性评估，我们证明所提出的生成式引擎优化（GEO）方法可在多样化查询中将内容可见性提升高达40%。关键策略包括：

  • 引用权威内容（如学术论文、行业报告）。
  • 嵌入统计数据（如市场调研、用户行为分析）。
    上述策略在各类查询中平均提升可见性超过40%。此外，在实际生成式引擎 Perplexity.ai 上的验证结果显示，可见性提升最高达37%。

主要贡献总结

  1. 首创生成式引擎优化框架（GEO）：
    首个帮助网站所有者针对生成式引擎优化内容的通用框架，可在多样化查询、多领域场景及实际黑盒生成式引擎中，将网站可见性提升高达40%。
  2. 定义生成式引擎专用可见性指标：
    提出一套专为生成式引擎设计的可见性指标体系，允许内容创作者通过定制化指标（如引用密度、内容深度）灵活优化内容。
  3. 构建GEO-bench基准测试集：
    首个大规模基准测试集，涵盖跨领域搜索查询及适配生成式引擎特性的数据集，支持可靠评估与迭代优化。

 图2：生成式引擎概述

   生成式引擎主要由一组生成模型和一个用于检索相关文档的搜索引擎构成。生成式引擎以用户查询为输入，通过一系列步骤生成基于检索来源的最终响应，并在响应中嵌入内联引用以标明信息来源。

2 公式化与方法论

2.1 生成式引擎的公式化

尽管已有数百万用户使用各类生成式引擎，但目前尚未形成统一的标准框架。我们提出一个模块化设计框架，可兼容不同生成式引擎的组件。生成式引擎（Generative Engine, GE）包含多个后端生成模型和一个用于来源检索的搜索引擎。其定义为：

  • 输入：用户查询 qu和个性化用户信息 Pu；
  • 输出：自然语言响应 r。
    生成式引擎可表示为以下函数：
    • f{GE} := (qu, Pu) -r (1) 

生成式引擎包含两大核心组件：
a. 生成模型集合 G={G1,G2,…,Gn}，每个模型负责特定任务（如查询重构、摘要生成）；
b. 搜索引擎 SE，根据查询 q 返回一组来源 S={s1,s2,…,sm}。

工作流程示例（见图2）：
给定一个查询，查询重构模型 G1=Gqr  生成一组子查询 Q1={q1,q2,…,qn}}，随后传递给搜索引擎 SESE 以检索并排序来源 S={s1,s2,…,sm}。来源集 S 被传递给摘要模型 G2=Gsum，为每个来源生成摘要 Sumj，形成摘要集 Sum={Sum1,Sum2,…,Summ}。摘要集再传递给响应生成模型 G3=Gresp，生成基于来源 S 的累积响应 r。本文主要关注单轮生成式引擎，但该框架可扩展至多轮对话式引擎（附录A）。

响应结构与引用要求

响应 rr 通常为带有嵌入式引用的结构化文本。鉴于大型语言模型（LLMs）存在生成虚假信息的倾向[10]，引用机制尤为重要。具体而言，假设一个响应 rr 由句子集合 {l1,l2,…lo}{l1,l2,…lo} 构成，每个句子可能由一组引用支持，这些引用属于检索到的文档集合 Ci⊂SCi⊂S 的一部分。理想的生成式引擎应满足以下要求：

  1. 高引用召回率：响应中所有声明均需有相关引用支持；
  2. 高引用精准率：所有引用需准确支持与其关联的声明[14]。我们建议读者参考图3以查看生成式引擎的典型响应示例。

2.2 生成式引擎优化（GEO）

搜索引擎的兴起催生了搜索引擎优化（SEO），这一过程帮助网站创作者优化内容以提升搜索引擎排名。更高的排名通常意味着更高的可见性和网站流量。然而，传统SEO方法并不直接适用于生成式引擎。原因在于：

  • 生成式引擎的生成模型不仅依赖关键词匹配，还通过语言模型消化来源文档并生成响应，从而对文本内容和用户查询产生更细致入微的理解；
  • 生成式引擎的响应为结构化文本，直接提供答案，而非传统搜索引擎的链接列表（见图3）。

随着生成式引擎迅速成为主要的信息传递范式，传统SEO已无法满足需求，亟需新的技术。为此，我们提出生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO），这一新范式旨在帮助内容创作者提升其在生成式引擎响应中的可见性（或印象）。

定义与目标

  • 可见性定义：网站（或引用）ci在响应 r中的可见性由函数 Imp(ci,r)衡量，内容创作者需最大化该值。
  • 生成式引擎目标：最大化与用户查询最相关的引用的可见性，即：最大化∑if(Imp(ci,r), Rel(ci,q,r))其中：
    • Rel(ci,q,r)衡Ci对查询 q和响应 r 的相关性；
    • f由生成式引擎的算法设计决定，对终端用户而言是黑盒函数。

目前，函数 Imp和 Rel 的定义仍具主观性且未完全明确。下文将进一步阐述其具体形式。

2.3 生成式引擎优化

传统搜索引擎催生了搜索引擎优化（SEO），但该方法不适用于生成式引擎。原因在于：

  • 生成式引擎不仅依赖关键词匹配，还通过语言模型理解文档内容和用户查询；
  • 响应以结构化文本呈现，并嵌入来源引用（见图3）。

为此，我们提出生成式引擎优化（GEO），旨在帮助内容创作者提升其在生成式引擎响应中的可见性（即“印象”）。

  • 可见性定义：网站 cici 在响应 rr 中的可见性由函数 Imp(ci,r)Imp(ci,r) 衡量，需最大化该值。
  • 生成式引擎目标：最大化与查询最相关的引用的可见性，即：最大化∑if(Imp(ci,r),Rel(ci,q,r))最大化i∑f(Imp(ci,r),Rel(ci,q,r))其中，Rel(ci,q,r)Rel(ci,q,r) 衡量引用 cici 对查询 qq 和响应 rr 的相关性，ff 为生成式引擎的黑盒函数。

2.3.1 生成式引擎的可见性指标

传统SEO通过网站在查询结果中的平均排名衡量可见性，但生成式引擎需重新定义指标（见图3对比）。我们提出以下设计原则：

  1. 指标需对内容创作者有意义；
  2. 指标需易于解释；
  3. 指标需能被广泛的内容创作者理解。

首项指标：词数占比（Word Count）
该指标衡量响应中引用某来源的句子词数占比：

Impwc(ci,r)=∑s∈Sci∣s / ∑s∈Sr∣s∣(2)

  • Sci：引用 ci的句子集合；
  • Sr：响应中所有句子集合；
  • ∣s∣：句子 s 的词数。
    若某句子被多个来源引用，词数均分至各来源。词数占比越高，表明来源在响应中越重要。

补充说明

  • 响应结构：响应 r通常为结构化文本，嵌入引用以对抗LLM的幻觉倾向[10]。理想生成式引擎应确保所有声明均有相关引用支持（高引用召回率），且所有引用准确支持其关联的声明（高引用精准率）[14]。
  • 图表参考：典型生成式引擎响应示例见图3。

图3：传统搜索引擎中的排名和可见性指标较为直接明确，会按排名顺序列出网站来源及原文内容。然而，生成式引擎会生成丰富、结构化的回答，常常将引用内容嵌入到一个与其它内容交错排列的区块中，这使得排名和可见性变得复杂且多面。此外，与已有诸多研究致力于提升可见性的传统搜索引擎不同，如何优化生成式引擎回答中的可见性仍不明确。为应对这些挑战，我们的黑箱优化框架提出了一系列精心设计的印象指标，创作者可借此评估和优化其网站表现，并且还能自定义印象指标。

生成式引擎的可见性指标（续）

然而，由于“词数占比”指标未考虑引用在响应中的位置（例如是否出现在首位），我们提出一种位置调整词数（Position-adjusted Word Count）指标，通过指数衰减函数降低后续位置的权重：

直观上，出现在响应顶部的句子更可能被用户阅读，因此指数项赋予这些位置的引用更高权重。例如，某网站即使词数较少，若其引用位于响应顶部，其可见性仍可能高于词数更多但位置靠后的引用。此外，选择指数衰减函数的依据是多项研究表明，点击率随排名呈现幂律分布（见图3）[7, 8]。

尽管上述指标客观且合理，但其忽略了引用对用户注意力的主观影响。为此，我们提出主观印象（Subjective Impression）指标，综合以下因素：

  1. 引用内容与用户查询的相关性；
  2. 引用的影响力；
  3. 引用内容的独特性；
  4. 主观位置权重（如用户注意力分布）；
  5. 主观词数占比（基于用户阅读习惯调整）；
  6. 用户点击引用的概率；
  7. 引用内容的多样性。

我们采用当前最先进的LLM评估框架 G-Eval[15] 来量化这些子指标。

2.2.2 面向网站的生成式引擎优化方法（GEO）

为提升可见性指标，内容创作者需对其网站内容进行调整。我们提出一系列与生成式引擎无关的策略，统称为生成式引擎优化方法（Generative Engine Optimization, GEO）。数学上，每个GEO方法可表示为函数 f:W→Wi′f:W→Wi′，其中：

  • W表示原始网页内容；
  • W′表示应用GEO方法后的修改内容。

优化范围：

  • 从简单的文本风格调整（如措辞优化、排版改进）；
  • 到结构化格式的新内容嵌入（如添加数据图表、权威引述或案例研究）。

核心特性：

  • GEO本质上是一种黑盒优化方法，无需知晓生成式引擎的具体算法设计，即可通过文本修改提升网站可见性；
  • 优化策略独立于具体查询，具有广泛适用性。

实验设计

       在实验中，我们利用大型语言模型对网站内容应用GEO方法，通过提示（prompting）执行特定的风格和内容修改。具体而言，基于GEO方法定义的目标特性集（如提高引用相关性、增强内容独特性），原始内容将被相应调整。我们提出并验证了以下优化方法：

生成式引擎优化（GEO）方法列表

  1. 权威性优化：调整文本风格，使其更具说服力与权威性；
  2. 数据嵌入：尽可能将定性讨论替换为定量统计数据；
  3. 关键词堆砌：按传统SEO优化策略，在内容中添加更多查询相关的关键词；
  4. 引用来源 & 5. 引述添加：分别添加来自可信来源的引用与直接引述；
  5. 通俗易懂：简化网站语言；
  6. 流畅性优化：提升文本流畅性；
  7. 独特词汇 & 9. 技术术语：在适用场景中添加独特词汇或技术术语。

方法特性与实施

  • 通用性：上述方法涵盖多样化通用策略，网站所有者可快速实施，且不受网站内容类型限制；
  • 内容需求：
    • 除方法3、4、5外，其余方法通过优化现有内容呈现方式（如增强说服力或吸引力）提升可见性，无需额外内容；
    • 方法3、4、5可能需要添加额外内容（如关键词、引用或引述）。
  • 性能评估：
    针对每个用户查询，随机选择一个待优化的来源网站，并单独应用每种GEO方法以分析其性能提升效果。更多方法细节详见附录B.4。

3 实验设置

3.1 生成式引擎的评估配置

根据先前研究[14]，我们采用两步式生成式引擎设计：

  1. 检索相关来源：根据输入查询从搜索引擎获取相关来源；
  2. 生成响应：利用大型语言模型（LLM）基于检索到的来源生成响应。

实现细节：

  • 为避免上下文长度限制及Transformer模型因上下文长度导致的二次计算成本，每个查询仅从Google搜索引擎检索前5个来源；
  • 响应生成采用 gpt3.5-turbo 模型[20]，使用与先前研究相同的提示模板[14]；
  • 为减少统计偏差，每次生成采样5次不同响应（温度参数设为0.7）。

商业生成式引擎验证：
在附录C.1中，我们进一步在商业部署的生成式引擎 Perplexity.ai 上验证所提出的GEO方法，以证明其泛化能力。

3.2 基准测试集：GEO-bench

由于目前缺乏公开的生成式引擎相关查询数据集，我们构建了 GEO-bench，一个包含 10,000条查询 的基准测试集，涵盖多源数据及合成生成的查询。其特点如下：

数据集构成：

  1. MS Macro、
  2. ORCAS-1、
  3. Natural Questions[1, 6, 13]：
    • 包含来自Bing和Google搜索引擎的真实匿名用户查询；
    • 代表传统搜索引擎研究的常用数据集；
    • 生成式引擎需处理更复杂、需综合多源信息的查询。
  4. AllSouls：
    • 源自牛津大学“万灵学院”的论文题目；
    • 要求生成式引擎通过多源信息推理生成答案。
  5. LIMA[25]：包含需推理能力的挑战性问题（如生成短诗、Python代码）。
  6. Davinci-Debate[14]：专为测试生成式引擎设计的辩论类问题。
  7. Perplexity.ai Discover：来自Perplexity.ai“探索”板块的真实用户查询。分类维度：所有查询按目标领域、难度、查询意图等多维度分类，确保测试集的多样性与挑战性
  8. ELI-533：
    • 包含来自Reddit子论坛ELI5（“Explain Like I’m 5”）的复杂问题，用户期望以通俗易懂的语言获得答案。
  9. GPT-4 生成查询：
    • 通过提示 GPT-4[21] 生成多样化查询，涵盖多领域（如科学、历史）、多查询意图（如导航类、事务类），以及不同难度和响应范围（如开放性问题、基于事实的问题），以补充查询分布的多样性。

数据集划分：

  • 总量：10,000条查询；
  • 划分比例：8,000条训练集、1,000条验证集、1,000条测试集；
  • 查询类型分布：
    • 80% 信息类查询（Informational）；
    • 10% 事务类查询（Transactional）；
    • 10% 导航类查询（Navigational）。

数据增强：

每个查询均附加从Google搜索引擎获取的前5个搜索结果的清洗后文本内容。

标签系统

网站内容优化通常需针对特定任务领域进行调整。此外，生成式引擎优化（GEO）用户可能需要根据领域、用户意图及查询性质等多因素，为部分查询选择合适方法。为此，我们为每个查询标注以下七种类别之一：

  • 标注方法：
    1. 使用 GPT-4 模型 自动分类；
    2. 人工验证测试集的标注召回率与精准率。

分类维度：

  • 领域：覆盖25个领域（如艺术、健康、游戏等）；
  • 难度：从简单到多层面复杂问题；
  • 查询类型：包含9种类型（如信息类、事务类）；
  • 类别标签：7种标注分类。

基准特性与价值

GEO-bench 凭借其高多样性设计、大规模真实数据及多维度分类体系，成为评估生成式引擎的综合性基准测试集，并为当前及未来研究提供标准化测试平台。更多细节详见附录B.2。

3.3 GEO方法

我们评估了第2.2.2节中提出的9种GEO方法，并与未优化网站内容的基线进行对比。实验在 GEO-bench测试集 上执行，具体细节如下：

  • 实验配置：
    • 为减少结果方差，使用5个不同随机种子运行实验，取平均值作为最终结果；
    • 基线指标为未修改网站来源的可见性指标。

3.4 评估指标

我们采用第2.2.1节定义的可见性指标，具体包括：

  1. 位置调整词数（Position-Adjusted Word Count）：
    • 结合词数占比与引用位置的指数衰减权重；
    • 为分析各分项影响，同时单独报告词数占比（Word Count）和位置权重（Position Weight）的评分。
  2. 主观印象（Subjective Impression）：
    • 包含以下七个子指标：
    1. 引用相关性：引用内容与用户查询的匹配程度；
    2. 引用影响力：生成响应对引用的依赖程度；
    3. 引用内容独特性：引用材料的不可替代性；
    4. 主观位置权重：用户视角下引用位置的显著程度；
    5. 主观词数占比：用户感知的引用内容量；
    6. 用户点击概率：用户点击引用的可能性；
    7. 内容多样性：引用材料的多样性。

评估方法：

  • 使用 GPT-3.5 模型，遵循 G-Eval[15] 的评估框架：
    • 向模型提供结构化评估模板及带引用的生成响应；
    • 模型为每个引用输出评分（通过多次采样计算）。
  • 分数校准：
    • 由于G-Eval分数未校准，我们将其归一化，使其与位置调整词数指标具有相同的均值和方差，以确保公平比较。

补充说明：

  • 评估模板与具体实现细节详见附录B.3。

标准化与相对改进计算

所有可见性指标均通过乘以常数因子进行标准化，使得响应中所有引用的可见性总和为1。在分析中，我们通过计算可见性相对改进率来对比不同方法的优化效果。具体而言：

  • 初始响应 rr 的可见性基于来源集合 Si∈{s1,…,sm}；
  • 修改后响应 r′r′ 的可见性通过应用GEO方法优化某一来源 sisi 生成。

每个来源 si的可见性相对改进率计算如下：

实验设计：

  • 被优化的来源 si 随机选择，但针对同一查询的所有GEO方法保持恒定；
  • 确保结果对比的公平性与一致性。

4 实验结果

我们评估了多种生成式引擎优化（GEO）方法，旨在优化网站内容以提升其在生成式引擎响应中的可见性，并与未优化的基线方法进行对比。实验基于GEO-bench基准测试集完成，该测试集涵盖多领域、多场景的用户查询。性能评估采用以下两个指标：

  • 位置调整词数（Position-Adjusted Word Count）：综合考虑词数占比与引用位置的权重；
  • 主观印象（Subjective Impression）：综合多项主观因素的总体评分。

关键发现

  1. GEO方法全面优于基线（表1）：
    • 在位置调整词数指标上实现30%–40%的相对提升；
    • 在主观印象指标上实现15%–30%的相对提升。
    • 所有GEO方法在GEO-bench测试集上的各项指标均显著超越基线，表明这些方法对多样化查询具有强鲁棒性；
    • 性能最优的方法为引用来源（Cite Sources）、引述添加（Quotation Addition）与数据添加（Statistics Addition）：
  2. 内容优化策略的效益：
    • 添加统计数据（Statistics Addition）、嵌入权威引述（Quotation Addition）或引用可靠来源（Cite Sources）等方法，仅需少量修改即可显著提升可见性，同时增强内容的可信度与丰富性；
    • 文本风格优化（如流畅性优化、语言简化）同样带来15%–30%的可见性提升，表明生成式引擎不仅关注内容本身，还重视信息呈现方式。

表1：各方法绝对可见性指标对比

表1：GEO方法在GEO-BENCH上的绝对印象指标

       性能在两个指标及其子指标上进行测量。与基线相比，像关键词填充这样传统上在SEO中常用的方法表现不佳。然而，我们提出的方法（如统计添加和引用添加）在所有指标上都显示出显著的性能提升。最佳方法在位置调整的词数统计和主观印象上分别比基线提高了41%和28%。为了便于阅读，主观印象分数相对于位置调整的词数统计进行了归一化处理，从而得到了类似的基线分数。

结论：
生成式引擎优化（GEO）方法通过内容增强与风格优化，可有效提升网站在生成式引擎响应中的可见性，且策略适应多样化查询场景。

表2：各方法可见性相对改进率（%）对比

表2：不同排名的搜索引擎来源通过GEO方法后的可见性变化。对于排名较低的网站，GEO尤其有帮助。

此外，由于生成式模型通常被设计为遵循指令，人们可能会期望网站内容采用更具说服力和权威性的语气以提高可见性。然而，我们发现并无显著改善，这表明生成式引擎对这类变化已具有一定的鲁棒性。这凸显了网站所有者需要专注于提升内容呈现和可信度的重要性。

最后，我们评估了关键词填充，即向网站内容添加更多相关关键词的做法。尽管这种方法在搜索引擎优化中被广泛使用，但我们发现其对生成式引擎的响应几乎没有改善。这强调了网站所有者需要重新思考适用于生成式引擎的优化策略，因为在搜索引擎中有效的技术在这一新范式中可能不再成功。

5 分析

5.1 特定领域的生成引擎优化

在第4节中，我们展示了GEO在整个GEO-BENCH基准测试中取得的改进。然而，在现实世界的SEO场景中，通常会应用特定领域的优化。考虑到这一点，并且考虑到我们在GEO-BENCH中为每个查询提供了类别，我们深入研究了各种GEO方法在这些类别中的性能。

表3提供了一个详细分类，其中我们的GEO方法被证明

是最有效的。仔细分析这些结果揭示了几个有趣的观察结果。例如，权威性在辩论风格的问题和与“历史”领域相关的问题中显著提高了性能。这与我们的直觉一致，因为更具说服力的写作形式在辩论中可能更有价值。

同样，通过引用来源添加引用对于事实性问题特别有益，可能是因为引用为所呈现的事实提供了验证来源，从而增强了回答的可信度。不同GEO方法的有效性因领域而异。例如，如表3的第5行所示，“法律与政府”等领域和“意见”类型的问题从网站内容中添加相关统计数据中显著受益，这是通过统计添加实现的。这表明数据驱动的证据可以在特定背景下增强网站的可见性。引用添加方法在“人物与社会”、“解释”和“历史”领域中最为有效。这可能是因为这些领域通常涉及个人叙述或历史事件，其中直接引用可以为内容增添真实性和深度。总体而言，我们的分析表明，网站所有者应努力进行特定领域的针对性调整，以提高其网站的可见性。

表3：每种GEO方法表现最佳的类别。网站所有者可以根据他们的目标领域选择相关的GEO策略。

图 4：使用 GEO 策略组合的相对改进情况。同时使用流畅性优化和添加统计数据可带来最佳性能。最右侧一列表明，将流畅性优化与其他策略结合使用最为有益。

5.2 多个网站的优化

        在生成引擎不断发展的背景下，GEO方法预计将被广泛采用，导致所有来源内容都使用GEO进行优化的场景。为了理解其影响，我们通过同时优化所有来源内容对GEO方法进行了评估，结果如表2所示。一个关键的观察结果是GEO对基于其搜索引擎结果页面（SERP）排名的网站的不同影响。值得注意的是，排名较低的网站通常在可见性方面挣扎，它们从GEO中获益更多。这是因为传统搜索引擎依赖于多个因素，如反向链接的数量和域名存在，这些因素对于小创作者来说很难实现。然而，由于生成引擎利用基于网站内容的条件生成模型，反向链接建设等因素不应使小创作者处于不利地位。这从表2中显示的可见性相对改进中可以看出。例如，引用来源方法使在SERP中排名第五的网站的可见性显著增加了115.1%，而排名靠前的网站的可见性平均下降了30.3%。

这一发现突显了GEO作为民主化数字空间的工具的潜力。许多排名较低的网站是由小内容创作者或独立企业创建的，他们传统上很难与大型企业在顶级搜索引擎结果中竞争。生成引擎的出现可能最初对这些较小实体不利。然而，应用GEO方法为这些内容创作者提供了显著提高其在生成引擎响应中的可见性的机会。通过使用GEO增强他们的内容，他们可以接触到更广泛的受众，使竞争环境更加公平，并使他们能够更有效地与大公司竞争。

5.3 GEO策略的组合

虽然单个GEO策略在各个领域都显示出显著的改进，但实际上，网站所有者预计将同时使用多种策略。为了研究通过组合GEO策略实现的性能改进，我们考虑了表现最佳的四种GEO方法（引用来源、流畅性优化、统计添加和引用添加）的所有组合。图4显示了通过组合不同GEO策略实现的位置调整词频可见性指标的相对改进热图。分析表明，生成引擎优化方法的组合可以提高性能，最佳组合（流畅性优化和统计添加）的性能比任何单一GEO策略高出5.5%以上。此外，引用来源在与其他方法结合使用时显著提高了性能（平均：31.4%），尽管单独使用时效果相对较差（比引用添加低8%）。这些发现强调了研究组合GEO方法的重要性，因为它们很可能被现实世界中的内容创作者使用。

5.4 定性分析

我们在表4中对GEO方法进行了定性分析，包含了GEO方法通过最小化更改提高来源可见性的代表性示例。每种方法通过适当的文本添加和删除来优化来源。在第一个示例中，我们看到简单地添加陈述的来源可以在最终答案中显著提高可见性，要求内容创作者付出最小的努力。第二个示例表明，尽可能添加相关统计数据可以确保在最终生成引擎响应中提高来源可见性。最后，第三行表明，仅仅强调文本的某些部分并使用有说服力的文本风格也可以提高可见性。

方法查询GEO 优化相对提升
引用来源瑞士巧克力的秘诀是什么人均年消费量平均在11至12公斤之间，根据国际巧克力消费研究小组[1]进行的一项调查，瑞士人位列世界顶级巧克力爱好者。132.4%
统计添加机器人应该取代劳动力中的人类吗？目前不是，也不是近期——直到最近。最大的不同在于，机器人的出现并不是为了破坏我们的生活，而是为了扰乱我们的工作，在过去十年中，机器人参与度惊人地增长了70%。65.5%
权威性杰克逊维尔美洲虎队是否曾进入过超级碗？需要注意的是，美洲虎队从未在超级碗中亮相。然而，他们通过赢得4次分区冠军取得了令人印象深刻的成就，这是他们实力和决心的证明。89.1%

表 4：GEO 方法优化源网站的代表性示例。添加内容用绿色标记，删除内容用红色标记。在不增加任何实质性新信息的情况下，GEO 方法显著提高了源内容的可见性。

6 GEO在真实环境中的实验：使用已部署的生成引擎进行的实验

表 5：在GEO-BENCH上使用Perplexity.ai作为生成引擎（GE）的GEO方法的绝对印象指标。尽管像关键词填充这样的SEO方法表现不佳，但我们提出的GEO方法在多个生成引擎上都能很好地通用，并显著提高内容可见性。

为了加强我们提出的生成引擎优化方法的有效性，我们在Perplexity.ai上进行了评估，这是一个拥有大量用户基础的真实部署的生成引擎。结果如下表所示。

方法位置调整后的词数主观印象
无优化24.124.7
关键词填充21.928.1
引用添加29.132.1
统计添加26.233.9

表 5：在GEO-BENCH上使用Perplexity.ai作为生成引擎（GE）的GEO方法的绝对印象指标。尽管SEO方法如关键词填充表现不佳，但我们提出的GEO方法在多个生成引擎上都能很好地通用，并显著提高内容可见性。

在表 5 中，类似于我们的生成引擎，引用添加在位置调整后的词数上表现最佳，比基线提高了22%。在我们生成引擎中表现良好的方法，如引用来源和统计添加，在两个指标上分别显示出高达9%和37%的提升。我们的观察结果，例如传统SEO方法（如关键词填充）的无效性，进一步强调了这一点，因为它的表现比基线低10%。这些结果对三个原因具有重要意义：1）它们强调了为内容创作者开发不同的生成引擎优化方法的重要性，2）它们突出了我们提出的GEO方法在不同生成引擎上的通用性，3）它们证明了内容创作者可以直接使用我们易于实施的GEO方法，从而产生高现实世界影响。我们建议读者参阅附录C.1以获取更多详细信息。

7 相关工作

基于证据的答案生成：以前的研究使用多种技术来生成基于来源的答案。Nakano等人[19]训练了GPT-3来导航网络环境，以生成基于来源的答案。同样，其他方法[17, 23, 24]通过搜索引擎获取来源以生成答案。我们的工作统一了这些方法，并为未来改进这些系统提供了一个共同的基准。在最近的一篇工作草稿中，Kumar和Lakkaraju[11]表明，策略性文本序列可以操纵大型语言模型（LLM）的推荐，以增强生成引擎中产品的可见性。虽然他们的方法侧重于通过对抗性文本提高产品可见性，但我们的方法引入了非对抗性策略来优化任何网站内容，以提高生成引擎搜索结果中的可见性。

检索增强语言模型：最近的几项研究通过从知识库中获取相关来源来解决语言模型内存有限的问题，以完成任务[3, 9, 18]。然而，生成引擎需要生成答案并在整个答案中提供归属。此外，生成引擎不仅限于单一文本模态，无论是输入还是输出。此外，生成引擎的框架不仅限于获取相关来源，而是包括多项任务，如查询重构、来源选择以及决定如何和何时执行这些任务。

搜索引擎优化：在过去25年中，广泛的研究已经优化了搜索引擎的网页内容[2, 12, 22]。这些方法包括页面内SEO，通过改善内容和用户体验，以及页面外SEO，通过链接建设来提升网站权威。相比之下，GEO处理的是一个更复杂的环境，涉及多模态、对话设置。由于GEO是针对生成模型进行优化的，而不仅仅是简单的关键词匹配，传统的SEO策略不会适用于生成引擎设置，这突显了GEO的必要性。

8 结论

在这项工作中，我们提出了增强了生成模型的搜索引擎，我们称之为生成引擎。我们提出了生成引擎优化（GEO）来赋能内容创作者，以优化他们在生成引擎下的内容。我们定义了生成引擎的印象度量，并提出并发布了GEO-BENCH：一个包含来自多个领域和设置的多样化用户查询的基准，以及回答这些查询所需的相关来源。我们提出了几种优化生成引擎内容的方法，并证明这些方法可以将生成引擎响应中的来源可见性提高多达40%。在其他发现中，我们表明包含引用、相关来源的引用和统计数据可以显著提高来源可见性。此外，我们发现GEO方法的有效性取决于查询领域，并且结合多种GEO策略的潜力。我们在一个拥有数百万活跃用户的商业部署的生成引擎上展示了有希望的结果，展示了我们工作的实际影响。总之，我们的工作是首次正式提出重要且及时的GEO范式，发布算法和基础设施（基准、数据集和度量），以促进社区在生成引擎方面的快速进展。这作为理解生成引擎对数字空间影响以及GEO在搜索引擎新范式中作用的第一步。

9 局限性

虽然我们在两个生成引擎上严格测试了我们提出的方法，包括一个公开可用的引擎，但随着生成引擎的演变，这些方法可能需要随着时间的推移进行调整，以反映SEO的演变。此外，尽管我们努力确保GEO-BENCH中的查询与现实世界的查询密切相关，但查询的性质可能会随着时间的推移而改变，需要持续更新。此外，由于搜索引擎算法的黑箱性质，我们没有评估GEO方法如何影响搜索排名。然而，我们注意到GEO方法所做的更改是针对文本内容的特定更改，与SEO方法有些相似，同时不影响其他元数据，如域名、反向链接等，因此不太可能影响搜索引擎排名。此外，随着语言模型中更大的上下文长度变得普遍，预计未来的生成模型将能够摄取更多来源，从而减少搜索排名的影响。最后，虽然我们提出的GEO-BENCH中的每个查询都经过标记和手动检查，但由于主观解释或标记错误，可能存在差异。

10 致谢

本材料基于国家科学基金会资助的工作，资助编号为2107048。本材料中表达的任何意见、发现和结论或建议仅代表作者的观点，不一定反映国家科学基金会的观点。

文献列表

(2023). 0

A 会话生成引擎

在第2.1节中，我们讨论了一个单轮生成引擎，它根据用户查询输出单个响应。然而，即将到来的生成引擎的优势之一将是它们能够进行积极的来回对话。对话允许用户对他们的查询或生成引擎响应进行澄清并提出后续问题。具体来说，在公式1中，输入不是单个查询 qu，而是建模为对话历史 H=(qut,rt) 对。然后定义响应 rt+1 为：

GE:=fLE(H,PU)→rt+1

其中 t 是轮次编号。

此外，为了在对话中吸引用户，一个单独的大型语言模型（LLM），Lfollow 或 Lresp，可能会基于 H、PU 和 rt+1 生成建议的后续查询。建议的后续查询通常旨在最大化用户参与的可能性。这不仅通过增加用户互动来使生成引擎提供者受益，而且还通过提高他们的可见性来使网站所有者受益。此外，这些后续查询可以通过获取更详细的信息来帮助用户。

B 实验设置

B.1 评估生成引擎

所使用的确切提示如列表1所示。

B.2 基准测试

GEO-BENCH包含来自九个数据集的查询。每个数据集的代表性查询如图2所示。此外，我们根据7个不同类别的池为每个查询打标签。对于标签，我们使用GPT-4模型，并手动确认高召回率和精确度。然而，由于这样一个自动化系统，标签可能会有噪音，不应被仔细考虑。有关这些查询的详细信息如下：

  • 难度等级：查询的复杂性，从简单到复杂。
  • 查询性质：查询所寻求的信息类型，如事实、意见或比较。
  • 类型：查询的类别或领域，如艺术和娱乐、金融或科学。
  • 具体主题：查询的具体主题，如物理、经济学或计算机科学。
  • 敏感性：查询是否涉及敏感话题。
  • 用户意图：用户查询背后的目的，如研究、购买或娱乐。
  • 答案类型：查询所寻求的答案格式，如事实、意见或列表。

B.3 评估指标

我们使用了7种不同的主观印象度量，其提示在我们的公共存储库中展示：https://github.com/GEO-optim/GEO。

B.4 GEO方法

我们提出了9种不同的生成引擎优化方法来优化生成引擎的网站内容。我们在完整的GEO-BENCH测试集上评估这些方法。此外，为了减少结果中的方差，我们在五个不同的随机种子上运行我们的实验，并报告平均值。

B.5 GEO方法的提示

我们在公共存储库中展示了所有提示：https://github.com/GEO-optim/GEO。所有实验均使用GPT-3.5 turbo。

C 结果

我们在五个随机种子上进行实验，并在表6中展示结果，带有统计偏差。

C.1 真实环境下的GEO：使用已部署的生成引擎进行实验

我们还在真实环境中部署的生成引擎Perplexity.ai上评估了我们提出的生成引擎优化（GEO）方法。由于Perplexity.ai不允许用户指定来源URL，我们改为将来源文本作为文件上传到Perplexity.ai，确保所有答案仅使用提供的文件来源生成。我们在测试集的一个子集上评估了我们所有的方法，即200个样本。使用Perplexity.ai的结果如表7所示。

表 6：GEO-BENCH上GEO方法的绝对印象指标。与传统SEO中表现不佳的简单方法（如关键词填充）相比，我们提出的方法（如统计添加和引用添加）在所有指标上都显示出显著的改进。最佳方法在位置调整后的词数和主观印象上分别比基线提高了41%和28%。

表 7：在GEO-BENCH上使用Perplexity.ai作为生成引擎的GEO方法的性能提升。与传统SEO中常用的简单方法（如关键词填充）相比，我们提出的方法（如统计添加和引用添加）在所有指标上都显示出显著的性能提升。最佳方法在位置调整后的词数和主观印象上分别比基线提高了22%和37%。

从算法应对到效果追踪，全面解决品牌在GEO优化中的实操难题！

感谢大家阅读这篇文章！如果您对内容感兴趣，或者希望进一步合作或咨询，欢迎通过微信与我联系。为了更好地了解您的需求，请在添加我微信时，务必告知您的公司名称以及个人信息。这样我可以为您提供更有针对性的帮助。期待与您的交流与合作

合作请咨询

GEO的技术地基：让AI真正“懂”你的内容(知识图谱篇）

  生成式引擎优化（GEO）的核心目标是让AI模型更精准地理解、推荐并传播企业内容。本篇文章将深入解析支撑GEO的四大技术支柱：知识图谱、多模态技术、向量数据库与结构化数据，揭示它们如何协同作用，构建AI时代的“内容霸权”。

      在AI内容生成时代，懂内容、懂用户、懂语境才是赢得内容战的根本。GEO不仅仅是为了“优化搜索”，它是一个面向AI大模型时代的语义协同框架。而支撑这个框架的关键，就是这里要讲的四大技术底座：

  • 知识图谱：语义结构的搭建器
  • 多模态技术：统一认知的优化器
  • 向量数据库：语义召回的引擎
  • 结构化Schema：机器理解的语言

今天我们通过讲概念，用“小仙炖”的实操案例，拆解如何一步步构建一个AI友好的内容世界。

知识图谱：构建业务语义的“认知网络”

一、什么是知识图谱？为什么在GEO中至关重要？

      知识图谱（Knowledge Graph）是将现实世界的实体（如品牌、产品、功效）及其关系，以“节点-关系-属性”三元组的方式结构化呈现，构建“内容理解”的语义底座。在GEO（Generative Engine Optimization）中，知识图谱的作用是让AI更精准理解“你是谁、你在卖什么、你的专业度和可信度在哪里”。

      在搜索引擎进入AI时代后，传统关键词匹配式SEO被语义驱动的理解系统取代。你是否被大模型“记住”，取决于你的语义结构是否被正确建立并可被机器读取。

通俗理解：

知识图谱 = 把内容拆解成一张“可搜索、可理解”的关系网

在品牌内容中，它不一定是技术那种复杂的图谱，而是：

  • 哪些概念是重点？（如小仙炖燕窝的“鲜炖技术”）
  • 哪些是属性？（如“0添加”、“冷链直达”）
  • 哪些是标签？（如“孕妈人群”、“新中式滋补”）

[小仙炖] → [创新品类：鲜炖燕窝]

         → [技术优势：三倍活性蛋白]

         → [目标人群：孕妈、滋补人群]

         → [信任背书：新华社民族品牌、人民网匠心产品、罗博之选年度高端燕窝]

         → [服务模式：周期冷链配送]

二、知识图谱构建五步法

  1. 实体识别（NER）：提取出品牌相关的核心概念，如产品（鲜炖燕窝）、功效（滋补、美容）、人群（孕妇、亚健康人群）、原料（金丝燕窝）、工艺（冷鲜锁活系统）。
    • 产品实体：鲜炖燕窝
    • 功效实体：抗衰老、增强免疫力、促进胎儿发育
    • 人群实体：妊娠期女性（孕早期/中期/晚期）、术后恢复人群、慢性疲劳综合征患者
    • 原料实体：金丝燕窝盏、印尼雨季燕窝、洞燕
    • 工艺实体：低温炖煮工艺（115℃/30分钟）、氮气锁鲜技术、冷链温控系统
    • 检测标准：SGS重金属检测、唾液酸含量检测（≥10%）
  2. 关系抽取（RE）：建立实体之间的语义关系，如“燕窝-有助于-皮肤抗衰”、“小仙炖-拥有-冷鲜锁活系统”。
  3. 知识融合：统一各渠道内容的命名与标准（如“燕窝唾液酸含量高”与“滋补价值高”合并为同义逻辑）。
  4. 本体设计：构建结构化知识模型，例如基于“人群-需求-产品-价值”的树状层级本体。
  5. 结构化标注与输出：最终生成标准的schema.org或Google KGs兼容格式，可供大模型或搜索引擎调用。

✅ 定义（实用解释）：

结构化标注 = 给文本打标签、补语义信息，让AI“读懂”内容。

这相当于告诉AI：

“这个段落是产品优势”、“这个回答适合孕中期人群”、“这个词是品牌核心语义”等。

📌 举个标注案例：

文本片段标签1标签2用途
“三倍活性蛋白，保留营养价值”技术优势营养含量核心卖点
“孕妈信任、口碑好评不断”用户口碑孕期人群转化信任点
“周期订阅+冷链配送，送货上门”服务模式生活便利场景匹配
  • 建立内容结构图（Excel、Notion、Mindmap都行）
  • 明确：每篇内容对应哪个节点？打哪些标签？
  • 输出内容类型表格给技术（方便向量库存储分类）

三、小仙炖案例：如何构建品牌知识图谱？

以“小仙炖”为例，我们可以构建以下语义图谱：

  • 品牌实体： 小仙炖
  • 属性实体：
    • 产品形态：鲜炖燕窝（非干燕窝、即食燕窝）
    • 核心工艺：冷鲜锁活系统（专利ZL201920321925.4）
    • 原料来源：在核心产地签约独家专属燕屋
    • 目标人群：孕妇、送礼人群、亚健康白领
    • 功效价值：提升免疫力、皮肤抗衰、改善睡眠
    • 认证与科研背书：50篇SCI论文、首人人群效果试验数据、新华社民族品牌品牌、人民网匠心产品、罗博之选年度高端燕窝
    • 环保责任：空瓶回收计划、燕屋生态保护

这些“实体-属性-关系”一旦结构化标记并供AI索引，就能使小仙炖在“AI搜索”和“智能问答”中成为知识中心节点，提高品牌可见度和信任分。

以下4个可落地的步骤将知识图谱结构化信息融入AI训练体系，对技术背景无要求

Step 1：结构化数据植入（官网技术向）

核心操作：将表格中的核心实体转化为搜索引擎可识别的JSON-LD代码
▶ 执行示例：
使用免费工具（如https://technicalseo.com/tools/schema-markup-generator/）生成代码

json

<script type="application/ld+json">
{
"@context":"https://schema.org",
"@type":"Brand",
"name":"小仙炖",
"description":"鲜炖燕窝品类开创者，连续8年全国销量第一",
"award":"罗博之选年度高端燕窝奖",
"hasProduct":{
"@type":"Product",
"name":"鲜炖燕窝",
"storageConditions":"冷藏储存",
"shelfLife":"15天",
"hasCertification":{
"@type":"Certification",
"name":"SGS认证",
"certificationCode":"0激素/0防腐剂/0增稠剂"
}
}
}
</script>

▶ 操作要点：

  • 优先标注高频搜索词（如”孕期燕窝”、”燕窝保质期”）相关实体
  • 将代码插入官网标签，用WordPress插件（如Schema Pro）可一键操作插入到页面HTML
    • 百度：使用百度搜索资源平台“结构化数据”提交入口。
    • 将生成的代码复制到产品页的<head>标签内（若用WordPress，可用插件如“Schema Pro”自动插入）。
    • 提交到搜索引擎

Step 2：内容层知识融合（运营向）

核心操作：在文章/产品页中自然植入知识图谱数据，强化语义关联
▶ 执行示例：
在《孕期燕窝选购指南》文章中嵌入：

“权威检测显示，小仙炖鲜炖燕窝每瓶唾液酸含量≥2.0g（中国农业大学研究证实），
配合C2M冷鲜配送技术（专利号ZL201920321925.4），
已服务超百万孕妈，支持扫码溯源至印尼核心产区燕盏…”

▶ 操作要点：

  • 用表格中的”属性/描述”字段直接作为文案素材
  • 重点段落添加超链接至官网对应的权威认证页面（如SGS报告原文）

Step 3：高权重新闻背书（权威向）

核心逻辑：将知识图谱关键实体封装成新闻选题，通过搜狐、网易等门户网站释放，利用其搜索引擎高权重属性，快速建立“品牌+核心知识点”的语义关联。

3.1 新闻选题与知识图谱的封装公式

新闻选题类型知识图谱数据融合公式示例标题
科研突破类品牌名+技术专利+功效数据+合作机构《小仙炖冷鲜锁活系统获国家专利，活性蛋白留存率3倍 兰州大学联合发布抗衰新成果》
行业标准类品牌名+牵头标准+国际产区+筛选指标《小仙炖联合五国制定燕窝产地等级标准 马来西亚/印尼1%燕盏入围核心供应链》
用户实证类用户证言+使用周期+效果数据+场景痛点《百万孕妈选择小仙炖鲜炖燕窝：唾液酸含量≥2.0g/瓶成胎儿发育“黄金营养”新标准》
社会责任类环保行动+量化成果+行业贡献+用户参与机制《小仙炖空瓶回收计划减碳107吨 成高端消费品可持续实践样本》

3.2 执行步骤（零技术版）

  1. 选题生成用deepseek输入知识实体（如“冷鲜锁活系统”“SCI论文”），批量产出候选标题
  2. 内容填充
    • 必嵌元素专利号、认证标准名称（如SGS）、量化数据（≥2.0g/瓶）
    • SEO钩子在第二段插入代码 <script type="application/ld+json">【结构化数据】</script>
    • 内链策略将“新华社民族品牌工程”等关键词超链接至官网权威背书页(有些媒体平台可以）
  3. 媒体投放
    • 权重型：搜狐新闻+ 网易新闻+腾讯新闻+（百家号+公众号）平台
    • 垂类型：妈妈网+ 母婴行业观察
  4. 效果强化
    • 评论引导在新闻页置顶提问“小仙炖的冷鲜锁活技术原理是什么？”，用知识图谱答案回复
    • 内容裂变将新闻稿拆解成“品牌技术长图”，在知乎问答中引用并标注来源（如“据搜狐新闻报道…”）

Step 4：问答型内容矩阵（流量向）

核心操作：将实体关系转化为问答对，抢占长尾搜索词
▶ 执行示例：

用户问题答案模板知识来源
小仙炖燕窝适合孕妇吗？✅ 专为孕期设计，每瓶唾液酸≥2.0g（胎儿发育关键营养），通过孕产期安全检测，超百万妈妈选择功效价值-孕期营养、认证标准
鲜炖燕窝和即食燕窝有什么区别？🔍 小仙炖采用冷鲜锁活系统（专利号ZL201920321925.4），活性蛋白留存率3倍，需冷藏15天内食用产品属性、技术优势

▶ 操作要点：

  • 在官网FAQ、知乎专栏、微信问一问、百度知道、百度贴吧等中批量发布
  • 使用AnswerThePublic工具抓取相关搜索问题（如“燕窝 空瓶回收”）

Step 5：第三方平台认证同步（权重向）

核心操作：将权威背书数据同步到高权重平台
▶ 执行示例：

  1. 百度百科更新品牌词条，添加“2024年新华社民族品牌工程入选企业”
  2. 微信公众号发布《小仙炖燕窝科研白皮书》，引用50篇SCI论文中的皮肤抗衰数据
  3. 电商详情页在京东商品页置顶“连续8年销量第一”图标+新华社LOGO

▶ 操作要点：

  • 用知识图谱中的”科研背书”、”认证标准”字段制作信息图
  • 在爱企查/天眼查更新企业资质信息

从算法应对到效果追踪，全面解决品牌在GEO优化中的实操难题！

合作请咨询