GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化） 是一套专门针对生成式AI内容分发和推荐机制，进行内容结构、数据标记、品牌权威性和对话体验等多维度优化的策略体系。
该概念最早由普林斯顿大学、印度理工学院德里分校的学者于2024年在arXiv上发表的论文《GEO: Generative Engine Optimization》中正式提出。
通俗理解：
传统 SEO 的目标是让网页在搜索结果列表中排名靠前，希望用户点击链接访问页面。而 GEO 的目标是：当用户向 AI 大模型（如 DeepSeek、豆包、ChatGPT、Perplexity 等）提问时，让 AI 能够看见、甄别并采信你的公开内容，将你内容中的观点、事实、案例整合进 AI 输出的回答文本之中。
GEO 的核心价值：
- 流量逻辑不同：SEO 产出“列表点击流量”，依赖用户主动点击；GEO 产出“引用式答案流量”，内容一旦被 AI 采信，关键信息直接展示在 AI 回复中，无需用户点击即可完成信息触达。
- 评判标准不同：SEO 看重网站权重、外链数量、关键词密度等网页指标；GEO 更看重事实准确度、信息完整度、逻辑自洽程度、信源来源多样性。
- 目标不同：GEO 确保品牌的核心信息被 AI 系统采纳，并直接融入答案中。
适用平台： ChatGPT、Gemini、Perplexity、DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、通义千问等主流 AI 大模型。