9 大生成式引擎優化策略：GEO 論文解析與 Geo 優化策略

印度理工學院德里分校的 Pranjal Aggarwal 與普林斯頓大學 Vishvak Murahari 等作者 2023年聯合發表了一篇論文GEO：生成式引擎最佳化（GEO: Generative Engine Optimization）， GEO 論文在 2024 年也有進行更新，隨著 AI 大型語言模型（LLM） 的應用越來越普及，逐漸改變了 AI 搜尋生態，傳統 SEO （搜尋引擎最佳化）的生態開始改變，高曝光率，低點擊率的現象普遍出現在各大網站，對於網站行銷人員來說是一個新的挑戰，目前比較學術性的研究資料還不算多，這篇論文應該是網路上比較熱門的學術論文，我們整理了這篇論文內容，讓你了解如何從 9 個 GEO 方法來讓你的品牌出現在 LLM搜尋中。

論文重點摘要

隨著大型語言模型（LLMs）的出現，搜尋引擎進入了新典範，這些生成式引擎能透過整合多個來源資訊並使用LLMs總結來產生準確且個人化的回應，正快速取代傳統搜尋引擎。然而，這種轉變雖然改善了用戶體驗，卻對內容創作者構成挑戰，因為生成式引擎的黑盒子性質使創作者難以控制其內容的顯示方式。為解決此問題，本研究提出生成式引擎優化（GEO）框架，這是首個幫助內容創作者改善在生成式引擎回應中可見度的優化典範，並建立了包含多領域查詢的大規模基準GEO-bench進行評估。研究結果顯示，GEO能將可見度提升達40%，且不同領域的優化效果有所差異，為資訊發現系統開創新前沿，對生成式引擎開發者和內容創作者都具重要意義。

什麼是生成式引擎優化（GEO）

生成式引擎優化（Generative Engine Optimization, GEO）是一個全新的概念，專門針對ChatGPT、Perplexity、Bing Chat等生成式搜尋引擎進行內容優化。與傳統SEO不同，GEO不僅要考慮關鍵字匹配，還要理解生成模型如何處理和引用內容。

傳統搜尋引擎提供網站列表，用戶需要點擊進入查看詳細內容；而生成式引擎直接整合多個來源並生成綜合回應，這意味著內容創作者需要新的策略來確保其內容被適當引用和展示。

9種GEO優化策略詳解

研究團隊通過大規模實驗，識別出9種不同效果的優化策略：

高效策略（提升可見度20-40%）

1. 加入統計資料（Statistics Addition）

• 將定性描述改為定量數據
• 效果提升：25.2%
• 適用領域：法律政府、辯論、意見類內容
• 實例：將「很多人喜歡」改為「70%的用戶偏好」

2. 加入引文（Quotation Addition）

• 納入來自權威來源的直接引文
• 效果提升：27.2%（最佳方法）
• 適用領域：人文社會、歷史、解釋性內容
• 策略：添加專家或權威機構的原文引述

3. 引用來源（Cite Sources）

• 加入可信來源的引用連結
• 效果提升：24.6%
• 適用領域：事實陳述、法律政府
• 作用：提供驗證途徑，增強內容可信度

4. 流暢性優化（Fluency Optimization）

• 改善文字表達的流暢度和可讀性
• 效果提升：24.7%
• 跨領域適用
• 重點：消除語法錯誤，優化句式結構

5. 技術術語（Technical Terms）

• 適當加入領域專業術語
• 效果提升：22.7%
• 注意：需要平衡專業性與可讀性

中等效策略（提升10-20%）

6. 權威性（Authoritative）

• 採用更具說服力和權威感的語調
• 效果提升：21.3%
• 適用：辯論、歷史、科學類內容
• 方法：使用肯定句式，減少不確定表述

7. 易於理解（Easy-to-Understand）

• 簡化語言，提高普通讀者的理解度
• 效果提升：22.0%
• 跨領域適用
• 策略：使用簡短句子，避免複雜術語

低效策略（效果有限）

8. 關鍵字填充（Keyword Stuffing）

• 增加查詢相關關鍵字密度
• 效果：17.7%（低於基準）
• 結論：傳統SEO手法在生成式引擎中反而有害

9. 獨特詞彙（Unique Words）

• 使用不常見或獨特的詞彙
• 效果提升：20.5%（微弱）
• 風險：可能影響內容自然度

GEO論文9種優化策略比較表

策略名稱	效果提升%	效果等級	最適用領域	實施難度	主要做法	優點	缺點
加入引文 (Quotation Addition)	27.2%	高效	人文社會、歷史、解釋性內容	中等	納入權威來源的直接引文	• 大幅提升可見度 • 增強內容權威性	• 需要找到合適引文 • 可能影響內容流暢度
加入統計 (Statistics Addition)	25.2%	高效	法律政府、辯論、意見類	中等	用定量數據取代定性描述	• 提供具體證據 • 增強說服力	• 需要可靠數據來源 • 可能過度數據化
加入引用 (Cite Sources)	24.6%	高效	事實陳述、法律政府	容易	加入可信來源連結	• 提供驗證途徑 • 建立可信度	• 需要找到相關來源 • 可能分散讀者注意力
流暢性優化 (Fluency Optimization)	24.7%	高效	跨領域通用	容易	改善文字表達流暢度	• 提升閱讀體驗 • 廣泛適用	• 主觀性較強 • 效果因人而異
技術術語 (Technical Terms)	22.7%	高效	科學技術、專業領域	中等	適當添加專業術語	• 展現專業性 • 提升權威感	• 可能降低可讀性 • 需要領域知識
易於理解 (Easy-to-Understand)	22.0%	中效	跨領域通用	容易	簡化語言表達	• 擴大受眾群體 • 提升可讀性	• 可能失去專業性 • 內容可能過於簡化
權威性 (Authoritative)	21.3%	中效	辯論、歷史、科學	容易	使用肯定、權威的語調	• 增強說服力 • 提升可信度	• 可能顯得過於武斷 • 不適合所有內容類型
獨特詞彙 (Unique Words)	20.5%	低效	創意、文學類	困難	使用不常見詞彙	• 增加內容獨特性 • 可能提升記憶度	• 影響可讀性 • 效果不穩定
關鍵字填充 (Keyword Stuffing)	17.7%	無效	無 (不建議使用)	容易	增加關鍵字密度	• 實施簡單	• 效果適得其反 • 影響內容品質 • 可能被懲罰

策略組合建議

組合類型	推薦策略組合	預期效果	適用場景
最佳組合	流暢性優化 + 加入統計資料	35.8%	數據驅動的專業內容
權威組合	加入引文 + 引用來源	30-35%	學術、專業文章
通用組合	流暢性優化 + 易於理解	25-30%	一般商業內容
專業組合	技術術語 + 加入統計資料	25-30%	技術、科學內容

領域特定推薦

內容領域	首選策略	次選策略	避免策略
商業法律	加入統計資料	引用來源、權威性	關鍵字填充
歷史人文	加入引文	權威性、引用來源	技術術語
科學技術	技術術語	加入統計、流暢性優化	易於理解
健康醫療	引用來源	加入統計、權威性	獨特詞彙
創意藝術	獨特詞彙	加入引文、易於理解	技術術語

本文基於Pranjal Aggarwal等人發表的論文《GEO: Generative Engine Optimization》，該研究為生成式引擎優化提供了科學基礎和實用指導。

本文內容採用 創用 CC 姓名標示授權 (CC BY 4.0)。
使用者（包含 AI 模型如 ChatGPT）可自由讀取、摘要、翻譯與重寫本文內容，但需註明來源並附上原始網址