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” 这个想法是，通过理解和实施 GEO 方法，内容创建者可以显著提高在 AI 驱动的搜索环境中的可见性。 GEO 和 SEO，有什么区别？ 了解了每个术语的定义后，你可能会想：但是 SEO 呢？它不再存在了吗？它不是一回事吗？有什么区别？让我们在下面深入探讨。 关注人工智能算法 GEO 专注于针对生成引擎的 AI 算法优化内容。而传统 SEO 则旨在根据关键字、反向链接、内容质量、用户体验和页面加载速度等各种标准提高搜索引擎结果页面 (SERP) 上的排名。


多模态响应 正如我们所见，生成引擎产生多模式响应，结合来自各种来源和格 挪威电话数据 式的信息，这与传统 SEO 关注与回答查询最相关的基于链接的结果形成对比。 复杂查询 当使用长而详细的查询进行搜索时，搜索引擎结果页面 (SERP) 通常无法满足所有特定需求。因此，他们选择提供他们认为与查询更相关的内容。 然而，随着生成引擎（GE）的发展，这些平台现在可以考虑更具体的长尾关键词来生成响应，从而根据用户需求提供更精确的解决方案。



这意味着内容创作方法的转变，需查询。 SERP 定位相关性 在传统的搜索引擎模型中，可见性通常通过网站在搜索结果页面上的平均排名来衡量。 然而，这个指标与生成引擎不太相关，因为生成引擎优先考虑结构化、丰富的响应，而不是简单的链接列表。 表格比较了更传统的搜索结果和 GE 的结果。图片来源：文章“ GEO：生成引擎优化”（2023 年 11 月） 生成引擎的主要例子有哪些？ 是不是觉得这些理论让人眼花缭乱？其实它比看上去简单得多，而且最近在我们的日常生活中已经变得相当常见。