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GEO的技术逻辑与算法机制
Q1GEO的本质是什么
余剑：GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）的本质是一种针对生成式AI的内容优化框架，旨在帮助内容创作者提升其内容在生成式AI应答中的可见性。
生成式AI是一种结合大型语言模型（LLMs）和搜索技术的新型搜索引擎，能够通过整合多个来源的信息并生成自然语言来回答用户查询。
与传统的搜索引擎优化（SEO）不同，GEO适应了生成式AI的特点，提供了一种灵活的优化方法，以应对生成式AI的黑盒性质和复杂的信息呈现方式。
Q2 GEO落地的关键步骤有哪些？
余剑：与传统的搜索引擎优化（SEO）不同，GEO适应了生成式AI的特点，提供了一种灵活的优化方法，以应对生成式AI的黑盒性质和复杂的信息呈现方式。实现关键可概括为：将“AI喜欢的内容”发布至“AI喜欢的平台”。
📍 AI喜欢的内容
GEO的核心在于构建“AI友好”的可信内容，这需要遵循DSS（Depth，Support，Source）原则，即注重内容的语义深度、数据支持和权威来源
● 语义深度（Semantic Depth，D）：内容在信息丰富、分析深入、逻辑严密、上下文连贯，以及能否满足用户深层需求等方面的表现。强调提供有见解、有价值的内容，而非简单罗列信息。
● 数据支持（Data Support，S）：内容的观点或结论是否基于可验证的事实、可靠数据、具体案例或明确证据，强调其客观性与可信性。
● 权威来源（Authoritative Source，S）：内容发布者或平台是否具备公认的专业性、权威性和声誉，以及引用的信息来源是否同样权威可靠，体现内容的可信背书和行业地位
📍AI喜欢的平台
不同行业的媒体偏好差别巨大，需要针对性分析。以婚戒/钻戒及笔记本电脑这两个语义范围为例，TOP20媒体中仅2个重合，且占比有一定差异。
![图片[1]-GEO实战中，必须关注的16个问题](https://www.kr-ai-tool.com/wp-content/uploads/2025/06/d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e-111.png)
Q3 AI平台大模型的语料库有哪些？图文、短视频、直播等内容形式在GEO中的权重排序及优化策略？
余剑：生成式AI大模型的知识库构建依赖于对海量数据的学习，这些数据来源非常广泛，主要包括：
（1）公开的互联网数据： 包括网页、新闻文章、百科条目、论坛讨论、博客、社交媒体公开内容等。
（2）数字化书籍与文献： 大量的数字化图书、学术论文和出版物。
（3）高质量数据集： 经过清洗、标注和结构化的特定领域专业数据集。
（4）用户反馈与交互数据： 模型在实际应用过程中通过用户提问、对话、评价等方式积累的数据（在符合隐私政策和合规要求的前提下）。
当前按照重要程度是 图文＞短视频（对于豆包来说图文=短视频）。直播对GEO没有直接帮助。
Q4 UGC内容对生成式AI结果的影响力权重如何？互动量是否为关键因素？
余剑：符合我们“问题2”中提及的DSS标准的内容，对AI平台的影响特别大。
是否UGC并不是关键问题，目前互动更多的UGC没有看到明显的更高权重。
Q5 AI平台更倾向于即时更新的内容，还是权威机构/高信用背书的内容？
余剑：更倾向于高信用背书的内容。但是，如果用户提示词中包含即时更新方面的要求，例如“目前性能最强的游戏手机是哪款”，AI会更倾向于即时内容。
Q6 不同 AI 平台（如 DeepSeek、豆包、元宝、通义千问）的 GEO 优化策略差异是什么？如何制定跨平台兼容方案？
余剑：差异主要是各个AI平台的信源内容偏好不同。各个行业都有差异，我们以某品牌举例如下：
![图片[2]-GEO实战中，必须关注的16个问题](https://www.kr-ai-tool.com/wp-content/uploads/2025/06/d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e-110.jpg)
对于该客户，跨平台兼容的机会比较小。如果一定要跨平台兼容，可以在信源偏好中找共性，例如“网易”可以作为一个重点，可以兼容DeepSeek和Kimi。
GEO的落地实践
Q7 GEO与传统SEO的共同点与核心差异分别是什么？
余剑：共同点在于都是需要在对核心机制理解的基础上，通过主要对内容的优化，针对用户的精准需求，来让企业或者产品获得展现。
Q8 衡量GEO效果的指标有哪些？
余剑：“AI应答展现”是一个非常直观的指标。
如果问DeepSeek：“我身高180cm，体重75kg，习惯侧睡，请推荐适合我体型和睡姿的床垫类型”，在AI应答处有2条来源链接引用；
问DeepSeek：“记忆棉床垫哪个品牌比较好”，在AI应答处有1条来源链接；
以上，合计完成2条AI应答展现。
![图片[3]-GEO实战中，必须关注的16个问题](https://www.kr-ai-tool.com/wp-content/uploads/2025/06/d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e-112.png)
Q9 GEO的投入中，技术/内容/数据采集的预算分配比例如何最优？
余剑：要根据具体团队能力来划分，没有固定的最优比例建议。
例如，一个从0开始做GEO的新团队，那么更多的投入应该在技术上，要占50%以上，内容30%，数据20%。
Q10 GEO在不同行业（如B2B高客单价 vs B2C快消品）中的适用性和策略核心差异是什么？哪些行业需优先布局？
余剑：策略核心差异：
● B2B高客单价：重点是数据驱动内容，包括统计数据和研究发现，吸引分析型买家。
● B2C快消品：重点是信任建立内容，如专家引用和权威来源，满足消费者快速决策需求。
我们认为短期内还是蓝海，很快可以看到效果。各行业都可以考虑布局。以下是DeepSeek推荐的优先布局的行业：
● B2B：技术、法律、金融服务、咨询、医疗等，买家依赖在线研究。
● B2C：电子商务、零售、健康与保健、教育、旅行等，消费者常通过AI搜索获取信息。
Q11 企业在采购GEO公司的服务时应该考虑哪些关键指标？
余剑：搜索结果列表中的信源展示，是一个很不错的过程指标；结果指标，应关注“AI应答展现”。
![图片[4]-GEO实战中，必须关注的16个问题](https://www.kr-ai-tool.com/wp-content/uploads/2025/06/d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e-113.png)
Q12 有没有专门的工具做GEO？
余剑：国外已经有了一些监控工具，例如知名SEO工具“semrush”已经可以提供Chat GPT的查询。
国内目前还没有，我们内部有一套做GEO的工具，大致如下：
目前还无法承载大量用户同时使用，未来解决技术和资源问题以后，会逐步向大家开放。
风险控制与合规
Q13 哪些行为会被AI平台判定为“操纵排名”（如虚假互动、关键词堆砌）？
余剑：目前还是早期，主流AI在卷算法，卷评分…… 现在还没功夫关注GEO作弊，造成了一些乱象，实际已经出现类似SEO早期的SPAM（搜索引擎垃圾）信息。但是我们依然认为应该创造良好的行业生态，GEO应当和AI平台共生互惠，长期可持续发展。
顺便说一下，互动数量、关键词堆砌，在GEO中都没有明显作用。
Q14 利用AI生成“伪UGC”（如虚假好评）的法律与品牌风险如何评估？
余剑：虚假信息、网络水军是国家严打范围，务必要杜绝。企业宣传要依法进行。
Q15 若GEO普及，平台是否会通过算法更新“反制”？
余剑：会。参考SEO历史，等大模型内卷得差不多了，反制“黑帽”GEO，是必然趋势。我们建议严格遵守合规要求：
● 建立严格的内容审核流程： 所有用于GEO优化的内容，在发布前必须经过严格的内部审核，确保其真实性、准确性、合法性，不含违法违规信息，符合社会主义核心价值观和公序良俗。特别注意避免虚假宣传、侵犯他人权益。
● 遵守数据隐私法规： 在利用用户数据进行GEO分析或个性化内容优化时（如果涉及），必须遵守《个人信息保护法》等相关规定，获取用户同意，并确保数据使用的合法性、正当性和必要性。
● 关注AI生成内容的标识要求： 根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，利用生成式AI创作内容进行优化时，可能需要在适当位置添加标识。
● 寻求法务合规支持： 对于合规要求复杂的领域，应寻求内部法务或外部专业律师的建议，确保GEO策略和执行过程符合所有相关法律法规。
长期趋势与战略价值
Q16 未来5年，GEO 如何与传统 SEO、社媒营销形成协同效应？资源分配比例如何设计？
余剑：相关机构预测， 2026年将有25%的传统搜索流量将转移至AI工具。未来我们建议可跟随实际的用户习惯迁移速度，渐进的做资源分配和转移。但是现在，我们推荐您在当前蓝海阶段，尽早尝试GEO，通过实操结果来判断是否和企业的营销需求匹配。
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THE END
