本文翻译自Writesonic Blog 作者：Pragati Gupta 原文地址
生成式引擎优化（GEO）旨在让您的内容对AI驱动的搜索引擎（如ChatGPT或Google Gemini）可被发现且实用，这些引擎能够生成响应。
随着人工智能重塑搜索方式，生成式引擎优化（GEO）已成为保持线上可见性至关重要的一环。让我们以简洁明了的方式，解析2025年推动该领域发展的关键GEO趋势。
但首先，让我们来看一些数据…
尽管有预测称人工智能将削弱谷歌的主导地位，但这家搜索巨头在2023年至2024年间搜索量仍实现了惊人的21.64%增长。
谷歌每日搜索量超过140亿次，仍远超新兴竞争对手如ChatGPT（每日仅3750万次搜索）。这表明人工智能搜索正在增长，但与传统搜索相比规模尚小。
尽管谷歌在传统搜索领域仍保持着巨大优势，但ChatGPT已占据生成式AI市场的61.3%，预示着人们获取信息方式的重大转变。搜索引擎的未来正在以更快的速度演进。
关键生成式引擎优化（GEO）趋势
根据最近的分析，以下全球环境展望趋势正在塑造全球环境展望的发展：
1.多模态优化
生成引擎越来越能够使用检索增强生成（RAG）和多模式嵌入来处理和传递多种格式的响应，包括文本、图像、视频和音频。
例如，Google Lens每月处理200亿次视觉搜索，要求品牌使用ImageObject、FAQ、VideoObject和AudioObject等模式优化媒体资产。
语音搜索越来越强大。2022年至2024年间，智能音箱用于提问的使用量增长了7.4%。此外，35%的美国人现在拥有智能音箱。
最好的部分？人工智能让这些搜索感觉更自然。Siri和Android的最新更新正在创造更多的对话体验。根据OpenSearch的说法，他们的模型适用于三种类型的输入：文本、图像和组合文本图像搜索。这实现了跨不同格式的强大搜索功能。
为什么重要：
用户期望得到更丰富、更具互动性的回应。例如，一篇包含图像和视频的博客文章比一篇纯文本文章更有可能出现在人工智能生成的答案中。
搜索引擎现在比以往任何时候都更加融合文本、图像、视频和音频。谷歌的Contrastive Captioner（CoCa）模型显示了这一进展。它为LLM添加了视觉功能，可以同时处理图像和文本。
如何优化：
- 使用模式标记：添加ImageObject、VideoObject或AudioObject模式，使媒体可被AI识别。
- 交叉链接格式：将视频或播客嵌入文本中，并自然引用。
- 优化语音：包括文字记录和描述性替代文本，以便于访问。
例如，一个针对“纯素巧克力蛋糕”进行优化的网站可能包括一篇带有分步文本的博客文章、标记有ImageObject模式的高质量图像，以及嵌入VideoObject模式的视频教程，从而提高出现在AI响应中的机会。
智能优化需要的不仅仅是特定于平台的策略。品牌应该建立与传统搜索引擎、社交平台和人工智能工具兼容的通用搜索优化（USO）方法。内容必须在语音界面、视觉搜索和对话式人工智能之间流畅地工作。这为跨平台的集成搜索世界做好了准备。
2.与RAG的实时数据集成
在跳到RAG以及为什么它对GEO很重要之前，这里简要介绍一下LLM是如何运作的：
- LLM在庞大的数据集上进行训练，帮助他们处理和理解人类语言。
- 大型语言模型首先理解查询并解释其含义，使其能够生成直观的、类似人类的响应。
- 然后，他们绘制实体关系图，这有助于合成有凝聚力的网络响应。
- 最后，它处理查询以生成上下文相关的答案。
然而，由于LLM依赖于预先训练的数据，因此有可能产生幻觉。RAG的角色来了。
检索增强生成（RAG）通过将人工智能模型与外部数据源连接，改变了搜索引擎提供精确结果的方式，提供了超越初始训练的新见解。这克服了静态AI知识库的挑战。
接下来是RAG运营的引人入胜的部分——当用户搜索时，它从可信来源提取相关数据，然后用当前经过验证的信息增强人工智能的响应。对于寻求改进搜索策略的企业来说，这意味着提供最新准确度的个性化体验。
为什么重要：
以下是RAG如何使搜索更好：
- 基于事实的回应，基于经过验证的来源
超越人工智能训练界限的新数据集成
透明的来源引用建立信任
为不清晰的搜索添加智能上下文
如何优化：
保持内容新鲜：定期更新统计数据、示例或见解。
应用实时模式：对时间敏感的主题使用NewsArticle或Event模式。
动态参与：在Reddit等平台上发帖，创建可引用的最新讨论。
RAG的兴起凸显了内容的新鲜度，品牌利用Reddit等平台进行实时讨论，以在人工智能响应中保持相关性。这对于突发新闻或热门事件等时间敏感的话题尤为重要。
定期用最新信息更新内容，并对时间敏感的主题使用NewsArticle等模式，确保与RAG流程保持一致。
3.基于实体的优化
基于实体的优化侧重于特定的概念，如人、地点或产品，而不仅仅是关键字。通过将内容链接到知识网络（例如谷歌的知识图谱），可以提高其在人工智能驱动的结果中的相关性。
对于GEO来说，优化内容涉及确保深度集成到这些网络中，使用模式标记（例如，sameAs、提及），并确保在信誉良好的来源中提及品牌。实体还建立了E-E-A-T（经验、专业知识、权威、可信度）。
对GEO趋势的影响是巨大的，因为实体关系有助于搜索引擎更准确地理解特定位置的查询。例如，从查询到时间的转换概率可以基于地理位置，确定查询是否在某些地区流行。这种能力使搜索引擎能够根据地区利益和趋势提供更相关的结果。
为什么重要：
对于实施SEO策略的企业来说，实体优化提供了几个优势：
- 通过更好地理解主题来提高上下文相关性
- 增强知识面板和特色片段的可见性
- 对侧重于语义搜索的算法更新具有更强的弹性
- 有机会对更广泛的相关查询进行排名
如何优化：
- 使用模式标记：添加sameAs或提及来定义实体关系。
- 声明实体简介：确保您的品牌出现在维基数据或谷歌商业简介中。
- 获得提及：在权威来源中获得推荐，以提高可信度。
随着搜索引擎不断向更复杂的内容理解发展，基于实体的优化将变得越来越重要。搜索引擎的未来可能会更加依赖于实体关系，算法通过概率分数来衡量不同类型搜索实体之间的连接强度。
对于旨在保持竞争力的网站来说，基于实体的优化不仅是一种技术调整，也是未来搜索的基本战略需要。
4.个性化和预测性搜索
个性化搜索根据用户的上下文（位置、偏好或过去的行为）定制结果，而预测性搜索在查询之前预测需求。AI引擎在这两方面都表现出色，增强了用户体验。
个性化的工作方式取决于几个关键信号：
- 用户位置和地理环境
- 以前的搜索历史和浏览行为
- 设备类型（台式机与移动设备）
- 语言优先级和母语模式
- 社交关系和在线互动
个性化搜索通过向潜在客户展示更多相关内容，对企业产生了重大影响。研究表明，80%的购物者在找不到想要的东西时离开网站。这使得定制搜索成为保持用户参与度的重要因素。使用个性化搜索的公司看到更少的人离开他们的网站，通过更好的搜索结果获得了更多的销售额。
为什么重要：
根据麦肯锡的数据（2023年），个性化内容将参与度提高了30%，71%的用户对此表示期待。搜索“咖啡店”可能会根据您的位置优先考虑当地的选择。
人工智能引擎在理解用户意图和上下文方面做得越来越好。他们不仅关注搜索历史，还考虑了位置、设备、时间甚至情绪状态等因素。
如何优化：
- 利用用户数据：使用分析来识别受众群体。
- 创建模块化内容：创建根据用户上下文而变化的自适应内容（例如，“你附近最好的咖啡馆”）。
- 使用工具实现自动化：使用人工智能工具分析用户行为和偏好。
GEO的未来不仅仅是被发现；关键在于在当下保持相关性。
5.GEO-SEO混合战略
Walker Sands表示，混合策略将传统的SEO（以关键字为中心，链接驱动）与GEO（人工智能友好，以实体为中心）相结合，以最大限度地提高谷歌AI Overviews等平台的可见性，这些平台出现在25%的美国搜索中。
为什么混合战略很重要
整体搜索方法通过将付费搜索和有机搜索结合到一个统一的策略中，消除了效率低下的问题。通过了解这两个渠道都针对同一消费者，企业可以最大限度地提高整个搜索生态系统的性能和效率。然而，许多组织仍然各自为政，错失了协同增效和增长的关键机会。
SEO-GEO混合战略使品牌能够出现在整个客户旅程中。用户不再在搜索漏斗中线性移动，而是根据自己的需求在阶段之间跳跃。在每个渠道阶段展示选项，使您的品牌能够同时满足各种用户需求。
深入了解GEO与SEO。
关键实施步骤
有效的混合战略要求您：
构建一个共享关键字集，映射到单个购买渠道，以避免重复研究
找出覆盖范围差距，并按搜索量、竞争和销售影响对其进行排名
定期召开团队会议，以便SEO和GEO团队可以分享结果
使用一个数据源来衡量一切并获得干净的分析
以清晰的结构和可靠的来源编写适用于人类和人工智能的内容
为什么重要：
这种方法可确保您在传统结果中排名，同时在人工智能响应中大放异彩——这是与巨头竞争的小品牌的关键。
如何优化：
- 合并关键字和实体：将SEO术语与GEO友好的实体详细信息配对。
- 人工智能结构：使用摘要、要点或常见问题解答进行轻松解析。
- 跟踪双重指标：分别监控排名和AI引用。
搜索引擎指向统一而不是分离。聪明的营销人员将SEO和GEO视为一个详细的可见性策略的两个部分。消除这些障碍并使用真正的混合方法的公司将在当今快速变化的全球环境展望趋势世界中处于领先地位。
为GEO优化您的网站
SEO不断发展，超越了通常的以关键字为中心的策略。谷歌每天的搜索量超过140亿次，处于领先地位。数字可见性现在需要几种新技术和方法的专业知识。
这些GEO趋势有助于您跟上竞争对手的步伐。更好的可见性来自多模态搜索优化、通过RAG的即时数据集成和基于实体的优化。通过预测分析和混合SEO-GEO策略，可以对内容创建和资源分配做出明智的决策。
这些变化不是挑战，而是改善数字形象的机会。选择一个新策略，对其进行测试，并通过高级分析跟踪其结果。你的方法应该根据实际的性能数据进行调整。搜索引擎每年都变得更加复杂，但明智地适应的企业将自己定位为稳定的有机增长。
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常见问题
Q1.多模式搜索如何改变我们与搜索引擎的互动方式？
多模式搜索结合了文本、图像、语音和视频输入，允许用户同时通过多种格式表达查询。这种方法正在重塑搜索体验，视觉搜索越来越受欢迎。例如，Google Lens现在每月处理200亿次视觉搜索，这表明用户行为发生了重大转变。
Q2.什么是检索增强生成（RAG），它对搜索结果有何影响？
RAG是一种通过将AI模型连接到外部知识源来增强AI模型的技术，提供模型初始训练期间无法获得的实时数据。这使得搜索引擎能够根据当前的权威信息提供更及时和准确的结果。RAG提高了准确性，提供了最新信息，并有助于澄清模糊的用户查询。
Q3.基于实体的优化如何改变SEO策略？
基于实体的优化侧重于优化搜索引擎识别为不同对象的人、地点、事物和概念。这种方法超越了关键字匹配，理解了概念之间的含义和关系。它允许提高上下文相关性，增强知识面板中的可见性，并能够对更广泛的相关查询进行排名。
Q4.个性化在现代搜索体验中扮演什么角色？
个性化根据位置、搜索历史和偏好等个人因素定制搜索结果。它极大地影响了用户发现信息的方式，80%的购物者在糟糕的搜索体验后放弃了网站。个性化搜索使用各种信号，包括用户位置、先前行为、设备类型和语言偏好，来提供更相关的内容。
Q5.为什么SEO-GEO混合战略对数字可见性变得重要？
混合SEO-GEO策略将传统的SEO与新兴的生成引擎优化技术相结合。这种方法使企业能够在传统搜索引擎和人工智能平台上最大限度地提高其影响力。通过将付费搜索和有机搜索结合到一个统一的策略中，公司可以出现在整个客户旅程中，同时满足各种用户需求，并就预算分配做出更明智的决策。