GEO 的本质是什么？

要了解 AI 生成的答案从哪里来，需要先理解 GEO 的底层逻辑。通俗来讲：GEO 的实质，就是使用一定的手段对生成式引擎的语料库进行 " 干预 "。

由于目前 AI 并不具备对信息真假、对错的主观判断能力，它会将其判定为出现概率最高、值得采信的文字进行组合输出。至于所生成内容的正误，并非它能够感知和判断的范畴。

举例来讲，若一个 AI 搜索平台所能检索到的绝大多数内容都宣称，世界上跑得最快的动物是兔子。那么，当用户询问 " 世界上速度最快的动物 " 是什么时，AIGC 便会将 " 兔子 " 作为答案给出，同时还会引用大量相关内容来阐述兔子为何被认定为速度最快。

然而，对于具备常识的人来说，实际情况并非如此，猎豹才是陆地上公认速度最快的动物。

正是因为目前 AI 尚且缺乏真正意义上的思维能力以及现实认知经验，才使得 GEO 这种通过人为优化（干预）AI 输出内容的方式，有了可行性。

GEO 到底要怎么做？包含哪些工作？

GEO 优化到底覆盖了哪些工作呢？这个问题可以借用加拿大传播学奠基人马歇尔 · 麦克卢汉（Marshall McLuhan）的一句话来概括："We shape our tools, and then our tools shape us." —— 我们创造了工具，而工具也在塑造我们。

RAG 技术架构 | 图片来源于 CSDN

大部分的 AI 搜索已经广泛采用 RAG 技术来完成信息获取（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，一种结合检索系统与生成模型的人工智能方法，通过从知识库中检索相关内容并融合生成回答，以提高输出的准确性和相关性 ‌），而生成式 AI 也都匹配了相应的搜索引擎 " 工具 "；RAG 能够动态更新知识库，帮助大模型调用垂直领域资料来提升准确性，有助于减少幻觉且增强了信息的可解释性。

我们可以将用户启用 AI 联网搜索问答的过程，简单归纳为以下四个过程：

在执行 Slice 操作时，关键词是我们必须重点关注的对象。关键词犹如开启大模型搜索功能的钥匙，也正因如此，GEO 乍一看与 SEO 颇为相似。然而，在 Summarize 环节，系统会对不相关的结果进行过滤。所以，GEO 并非单纯等同于 SEO 工作，它更侧重于实现意图的精准匹配。

寻找需要优化的提示词，这是 GEO 的首要任务。提示词的确定取决于意图，而意图的优先级则依据关键词的检索量来判定。要是跳过这一关键步骤，仅凭主观臆断来确定观测哪些意图，那么就会对 GEO 的效果产生较大的影响。

当目标提示词确定下来后，后续工作便能有条不紊地推进到下一阶段。我们拥有一套系统且完备的方法论与优化流程，主要可归纳为下面三个方面—— 3C 原则：

Crawlability：保障官网具备良好的可爬性。

官网作为品牌产品与服务的重要且可信任的信息源，也是大模型进行参考的关键依据。当前数据显示，大模型的爬虫约 34% 的请求都耗费在诸如 404 页面这类无效网页上。一旦大模型无法顺利获取官网信息，甚至连抓取操作都难以完成，那么无论是在大模型更新知识库，还是进行联网搜索的环节，都无法有效植入相关信息。

Consensus：构建网络普遍 " 共识 "。

大模型未必特别青睐原创观点，反而更倾向采纳大众普遍认可的 " 共识 "。就好比，即便存在《The World is Flat》（托马斯 · 弗里德曼的经济学著作）这样的经典著作，但想要让大模型认定 " 地球是平的 "，几乎没有实现的可能。所以，GEO 的大量工作都聚焦于如何通过传播手段，在网络上塑造大众对于品牌产品和服务的普遍共识。

Correction：着重对大模型的反馈进行 " 校正 "。

如今，公开免费的大模型会利用用户与模型之间的交互数据来开展进一步的训练与优化。纠正大模型所犯的事实性错误，是 GEO 工作的重要组成部分。不过，针对一些主观性的观点和见解，对大模型进行校正能达到怎样的效果，目前行业仍处于探索阶段。我们的目标是不断减少大模型产生幻觉的情况，在此过程中彰显品牌在内容营销方面的价值。

做了 GEO 就一定会被 AI 平台推荐吗？

目前行业内，基于 AI 的营销搜索仍然处于起步阶段，实施上难免会面临一定的客观挑战；GEO 优化相当于形成一个 " 黑箱优化方法 ", 其在面对用户搜索提问表达的多样性、AI 的问答机制不透明、模型动态迭代、没有明确的搜索量数据和关键词排名报告的前提下，通过一定的定量维度优化来最大程度 " 影响 "AI 的生成结果。

仍需强调的是，虽然 GEO 生成式引擎优化可以提高内容与 AI 算法的匹配度，使内容在某些方面更符合 AI 推荐的规则和标准，比如优化后的内容可能在相关性、质量、新颖性等方面表现更好，从而增加被推荐的机会。

但 AI 搜索推荐机制是一个复杂的体系，除了考虑内容本身的因素外，还会受到用户行为数据、平台策略、竞争环境以及模型动态迭代等多种因素的综合影响。

例如，即使内容经过优化，但如果目标受众的兴趣发生了变化，或者 AI 平台今后为了推广某些特定类型的内容而调整了推荐策略，又或者有大量类似的优质内容竞争，那么 GEO 优化的效果也会随之受到影响。所以说做了 GEO 就能完全确保被 AI 优先推荐，这种想法太绝对，也太理想化了。

目前看来，GEO 是需要实时动态更新策略的一个长期优化过程，如果只是短期部署，同样无法达到一劳永逸的效果。

无论数字生态环境如何进化，在内容传播效率决定竞争力的当下，顺应趋势、提前部署必然有助于抢得流量先机的关键 " 入场券 "。早一步进行优化部署，便能在算法规则演变中积累数据优势、塑造内容竞争力，为后续的精准触达与流量转化打好基础。

即便单次优化不能即刻收获成效，持续的策略迭代与数据沉淀，品牌终将形成自身独特的内容优势，在瞬息万变的信息洪流中构建起更稳固的曝光护城河。

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【关于钛镁 AI】

钛镁 AI 是专注于生成式 AI+ 营销领域的行业解决方案服务商。从营销内容创作、搜索洞察、AI 舆情管理到生成式引擎优化服务等提供营销全链路的生成式 AI 综合解决方案。公司核心团队拥有近 20 年营销行业经验和敏捷的服务落地能力，目前产品已获得包括汽车、金融、快消、母婴等众多企业客户认可。

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