我是余杰，从2003年开始从事SEO技术工作至今，
2009年通过GOOGLE官方的“GOOGLE广告专家”(GAP)认证；
2010年国内首批通过百度官方的“百度认证营销顾问”；
目前在上海源易担任CTO职位，面对ai时代新的机遇和挑战，我正在和公司一起逐步转型GEO服务，致力于和伙伴们一起让上海源易成为GEO服务在中国的倡行者和领导者。
任何GEO的问题，欢迎通过知乎私信我 探讨。
GEO这个概念萌生于2023年初ChatGPT大火之后，在2023年发表（2024年更新）的论文《GEO: Generative Engine Optimization》（arXiv:2311.09735）中正式提出的。
在该论文中，GEO（生成引擎优化） 被定义为一种优化框架，旨在帮助内容创作者调整其内容，以提升在生成引擎中的可见性和准确性。
简单来说，我在这里尝试给个定义：
生成引擎优化（GEO）指有针对性地创作和优化互联网上的内容，帮助这些内容在用户使用生成式AI应用（如ChatGPT或DeepSeek）时，获得更好的展示效果和更高的可见性。
如果想表达的更技术和严谨一点，我的定义是：
生成引擎优化（GEO）指通过系统性优化互联网内容的语义相关性、知识权威性及结构化呈现等方式，使内容在生成式AI（如ChatGPT、DeepSeek等智能问答系统）的响应中，获得更高可见性、引用权重及上下文影响力的技术策略体系
联网搜索会通过搜索API、自身或者第三方的搜索抓取技术，获得最新信息，结合大模型本身已经训练完成的已包含资料整合输出为最终结果反馈给用户。
在这里，GEO向我们提出了双重挑战：
1. SEO Friendly （搜索友好）
首先要保证联网搜索能搜到我们的内容
2. LLMs Friendly （大模型友好）
让LLM阅读搜索结果内容的时候，更好的理解我们的内容和生成友好的答案
因为联网搜索中会去抓取一些新的内容，所以我们提前部署的 SEO Friendly 以及 LLMs Friendly的内容，一切理想和顺利的话，根据我们的经验，有望在1-3个月展现在ai对话的结果中。
也就是，不使用“联网搜索”，依然在ai对话中输出理想的、预先埋设的展现结果。
难点：考虑到大模型预训练是一个很慢的过程，可能一年才训练一两次。并且token的更新也只可能是增量少量更新的。所以我们认为，GEO在3、5个月的短期内，影响不到大模型的预训练过程。想要在这部分输出中获得更高的可见性，既要有大量的双重友好（SEO Friendly、 LLMs Friendly）的内容，又要有漫长的时间。而且如果中间有些差错，再次观察结果的时间，就会长达半年到一年。
对于GEO这个命名，我个人也觉得从通俗易懂的角度来说，可能不是最优。核心是因为“生成引擎”会让圈外人费解。
关于国内常见的关于这个概念的几种提法：
在ChatGPT和DeepSeek大火之后，国内已经把这类对话类的生成式AI，等同于AI，但是实际上，我们知道自动驾驶的AI也是AI，所以AI并不能等同于DeepSeek这类。
所以我们认为：AIEO 或者AIO，这类名字并不贴切。
另外，我们很难把在Deepseek中的对话，理解为一种搜索行为（虽然也有联网搜索），所以我认为：
AI搜索优化 和 AI搜索引擎优化 等其他包含搜索的命名也不是一个好名字
参考以下Grok提供的一段数据：
(也有其他名称如“AI搜索优化”被使用，但它们通常涵盖更广泛的AI相关优化。例如， 也有文章提到AI搜索优化，但内容更偏向于一般AI驱动的搜索优化。)
考虑到在2023年发表的论文 之后，GEO被多个知名数字营销平台如 和 广泛采用。也为了其他和我一样的GEO探索者更方便学习。
我将在之后提及这一个概念时，统一称为“GEO”。
欢迎期待我的下一篇分享，我将和大家聊一聊：
什么样的内容是更容易在AI中获得更佳表现的？
我的内容发布在哪些平台上才能更佳的LLMs Friendly(AI大模型友好)？
我是余杰，从2003年开始从事SEO技术工作至今，
2009年通过GOOGLE官方的“GOOGLE广告专家”(GAP)认证；
2010年国内首批通过百度官方的“百度认证营销顾问”；
目前在上海源易担任CTO职位，面对ai时代新的机遇和挑战，我正在和公司一起逐步转型GEO服务，致力于和伙伴们一起让上海源易成为GEO服务在中国的倡行者和领导者。
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