GEO（Generative Engine Optimization）是面向AI时代的新型优化技术，指通过系统性方法优化生成式AI引擎（如ChatGPT、Claude等）的输出结果，使其更符合目标需求。与传统SEO相比具有三大特征：

对象差异：优化对象从搜索引擎转变为LLM（大语言模型）。

机制革新：不再依赖关键词密度，转为提示词工程。

效果维度：追求答案准确性、完整度及品牌提及率。

GEO核心优化维度：

语料优化：建立结构化知识库（Markdown格式为佳）、内容深度分级（L1基础事实→L5专业洞见）、权威数据源标注（学术论文/白皮书优先）。

提示词工程：

采用CRISPE框架：Capacity（角色设定）、Role（任务角色）、Insight（背景洞察）、Statement（任务陈述）、Personality（输出风格）。

示例优化对比：

原始提示："介绍太阳能电池"

优化后："以能源专家身份，用IEEE论文标准格式对比PERC/TOPCon/HJT三种太阳能电池技术，需包含转换效率、衰减率、成本三项核心指标"

知识图谱构建：实体关系标注（JSON-LD格式）、行业术语标准化命名、时间敏感信息版本控制。

技术实现路径：

数据预处理：清洗非结构化数据（PDF/PPT转化）、添加语义标注（Schema.org词汇表）、建立向量数据库（FAISS/Milvus）。

模型微调策略：LORA轻量化微调（节省90%算力）、领域知识注入（医疗/法律等垂直行业）、持续学习机制（周级数据更新）。

效果评估体系：权威性评分（引用可靠数据源比例）、完整性指数（覆盖问题子维度数量）、品牌提及度（企业/产品名称出现频次）。

行业应用场景：

智能客服优化：工单解决率提升、转人工率降低。

知识管理升级：内部文档检索效率提升、员工培训周期缩短。

营销内容生成：广告文案A/B测试通过率提高、社交媒体互动量增长。

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