在当今AI技术快速发展的时代，生成式引擎优化(GEO)正成为数字营销领域的新宠。与传统SEO不同，GEO不再依赖于页面排名，而是致力于让AI引擎在回答用户问题时直接引用品牌内容，实现"提问-答案"的高效闭环。那么，GEO究竟主要优化哪些平台/引擎？这些平台/引擎各自有何特点？如何针对它们进行有效的优化？本文将全面解析GEO的适用平台及优化策略。

关键词：生成式引擎优化(GEO)、AI搜索引擎、内容引用权、RAG架构、多模态适配

一、GEO的概念与起源

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）最早由印度理工学院德里分校、普林斯顿大学等学者于2024年6月在arXiv上发表的论文《GEO: Generative Engine Optimization》中提出。这篇开创性论文指出，随着生成式AI搜索引擎的兴起，传统SEO策略已无法满足内容创作者的需求。生成式引擎通过检索增强生成（RAG）架构，从全网收集信息并进行总结以回答用户查询，这使得内容创作者几乎无法控制其内容在AI回答中的呈现方式和时机。

GEO的核心目标是提高内容在生成式引擎响应中的可见性（Imp）和相关性（Rel），通过优化内容结构、增强权威性、提升信息密度等方式，使品牌内容成为AI生成答案的首选来源。与传统SEO相比，GEO代表了搜索优化的范式跃迁：传统SEO以关键词密度、外链数量和技术指标驱动网页排名，用户需点击链接后消化信息；而GEO则直接优化内容在AI生成答案中的"引用权"，用户无需跳转即可获得决策依据，曝光效率提升3-5倍，用户决策成本降低50%以上。

二、GEO优化的主要平台/引擎

1. 国内主流生成式AI平台/引擎

目前，GEO优化主要针对国内几大生成式AI平台/引擎，它们各自具有不同的特点和技术架构：

(1) 文心一言（ERNIE Bot）

文心一言是百度基于深度学习技术和大规模知识图谱研发的知识增强大语言模型，自2023年3月发布以来迅速成为国内领先的生成式AI引擎。截至2024年11月，文心一言用户规模已达4.3亿，API日均调用量突破2亿，服务客户数8.5万。2025年2月，文心一言上线深度搜索功能；4月1日起，全面免费开放给PC端和APP端用户。

文心一言的特点与优化要点：

  • 技术基础：基于Transformer架构，融合知识图谱，具备知识增强、检索增强和对话增强的技术优势。
  • 内容抓取机制：采用向量检索增强生成（RAG）技术，通过文本向量化和相似度计算匹配用户查询 。
  • 优化策略：
    • 使用Markdown格式整理文档，提高解析效率
    • 消除实体歧义，统一术语表述（如"ML"统一为"机器学习"）
    • 构建高质量问答对数据集（JSONL/Excel格式），避免数据过量但质量不足
    • 通过百度千帆平台上传结构化文档，利用SFT（监督微调）提升数据质量
(2) Deepseek

Deepseek是国产开源大语言模型平台，由DeepSeek-AI团队开发。其核心架构为Transformer+MoE（混合专家模型），2024年6月发布的DeepSeek-V2系列模型通过Multi-Head Latent Attention技术大幅提升推理效率。Deepseek特别擅长处理长文本和代码内容，支持PDF/Word等格式文档的直接上传和解析。

Deepseek的特点与优化要点：

  • 技术基础：采用MoE架构和Multi-Head Latent Attention，支持高效长文本处理。
  • 内容适配要求：
    • 保留文档中的代码块、技术参数表等结构化内容，避免过度压缩上下文
    • 上传技术文档时添加背景信息描述，减少语义截断风险
    • 利用多语言混合处理能力，无需额外标注即可实现中英混合文本的自动翻译
    • 采用"问题-证据-结论"三段式结构，符合AI的"思维链"推理逻辑 
(3) 豆包

豆包是字节跳动推出的AI搜索引擎，强调多模态内容理解与生成。与字节跳动的抖音、今日头条等平台深度整合，豆包能够解析图文、视频等多种格式的内容。根据2025年市场分析，豆包已跻身国内AI搜索引擎前三，尤其在年轻用户群体中拥有较高渗透率。

豆包的特点与优化要点：

  • 技术基础：依托字节跳动的技术积累，强调跨模态理解能力。