GEO 生成引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）

今日关键词：GEO，也就是生成引擎优化。这个和我们每个用户实际上是息息相关的，因为 GEO 的优化，会直接影响到我们使用 AI 大模型时的体验。

我们知道，现在大家用的 GPT，deep seek，豆包等 AI 大模型，实际上都属于生成式模型。生成式模型，顾名思义，就是用户输入一个提示，模型会生成一个结果。比如输入“你好”，模型会生成“你好，我是 AI 助手”。再比如输入“今天天气怎么样”，模型会生成“今天天气晴朗，适合出门游玩”。

随着 AI 技术的发展以及用户的接受程度的提高，我们会发现用户搜索信息的行为已经在逐渐转变，从之前的谷歌搜索、百度搜索等方式，逐渐转向了生成式模型来满足自己的需求。

前面我们提到了 AI 大模型，它就是基于数据训练出来的，那么数据从哪里来呢？是大模型基于那些较为权威的、可靠性较高的数据源（比如官方百科内容、权威的论文、政府与权威机构平台、垂直行业媒体等等），来生成自己的数据。它不是我们随便在网上写点东西，就会被 AI 大模型拿去训练的。它有自己的一套审核校验机制。

既然大部分用户正在逐步使用 AI 大模型来搜索信息，而有些公司或者机构又想被这些用户搜索到自己的内容，这就催生了一个新的需求，也就是我们今天要说的 GEO。

我们绝大部分人都知道之前的百度搜索，谷歌搜索等，要想让你的内容或者公司信息在搜索结果中靠前，需要花钱买广告，实际上就是给百度公司或者谷歌公司交钱就行了。

那现在，AI 大模型也类似，要想让你的内容或者公司信息能够被有效的生成出来，呈现给用户，肯定是可以做一些文章的。

据我了解，目前市面上已经有不少专注于做 GEO 的公司了，常用的套路也是非常简单，就是通过一些方式，把你公司的信息频繁的发布到一些权威的、可靠性较高的数据源上，这样带有检索功能的 AI 大模型，在生成用户想要的回答之前，就极大可能会把你的内容检索出来，从而呈现给用户。这个逻辑和我们之前提到的 SEO，也就是搜索引擎优化，是非常类似的。

说到这里，我们必须清醒的认识到，作为普通用户，要时刻保持警惕，不要对 AI 大模型生成的信息深信不疑，因为这些信息很可能是被一些公司或者机构所操作，故意生成给你看的。

这也是为什么我有时候会发现，没有带 RAG 功能的 AI 大模型，它生成的回答会更加准确的原因。