GEO是一种全新的范式,它将帮助内容创作者针对下一代搜索引擎进行内容优化,这些搜索引擎具备大型语言模型的增强能力。 随着大型语言模型的出现,一种使用生成模型收集和总结信息来回答用户查询的新型搜索引擎已经崭露头角。这些“生成引擎”能够生成准确、个性化的响应,并且正在迅速取代传统搜索引擎,提升了用户效用。 但是,生成引擎也给内容创作者带来了许多挑战: 排名和可见度:在传统搜索引擎中评估网站性能非常简单,网站以排名顺序列出原文内容。然而,生成引擎可以生成丰富和结构化的响应,通常将引文嵌入到一个块中。这使得排名和可见度的概念变得非常微妙和多面化。 网站优化:与存在大量提高网站可见度研究的搜索引擎不同,如何优化生成引擎响应中的可见度仍不清楚。 黑盒性质:由于生成引擎的黑盒性质,内容创作者几乎无法控制其内容何时以及如何显示,这使得优化内容更加困难。 为了解决这些挑战,我们提出了生成引擎优化(GEO)这个全新范式,旨在帮助内容创作者提高其内容的可见度。我们贡献了各种印象指标、评估基准和优化策略套件,赋予创作者改进内容可见度的能力,针对的是已部署的商业生成引擎。