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GEO是一種全新的正規化,它將幫助內容創作者針對下一代搜尋引擎進行內容最佳化,這些搜尋引擎具備大型語言模型的增強能力。 隨著大型語言模型的出現,一種使用生成模型收集和總結資訊來回答使用者查詢的新型搜尋引擎已經嶄露頭角。這些“生成引擎”能夠生成準確、個性化的響應,並且正在迅速取代傳統搜尋引擎,提升了使用者效用。 但是,生成引擎也給內容創作者帶來了許多挑戰: 排名和可見度:在傳統搜尋引擎中評估網站效能非常簡單,網站以排名順序列出原文內容。然而,生成引擎可以生成豐富和結構化的響應,通常將引文嵌入到一個塊中。這使得排名和可見度的概念變得非常微妙和多面化。 網站最佳化:與存在大量提高網站可見度研究的搜尋引擎不同,如何最佳化生成引擎響應中的可見度仍不清楚。 黑盒性質:由於生成引擎的黑盒性質,內容創作者幾乎無法控制其內容何時以及如何顯示,這使得最佳化內容更加困難。 為瞭解決這些挑戰,我們提出了生成引擎最佳化(GEO)這個全新正規化,旨在幫助內容創作者提高其內容的可見度。我們貢獻了各種印象指標、評估基準和最佳化策略套件,賦予創作者改進內容可見度的能力,針對的是已部署的商業生成引擎。
需求人群：
"GEO讓網站所有者能夠針對生成引擎最佳化內容。但是,他們如何評估自己的方法,如何衡量自己的表現呢?當前的資料集零散且不能直接代表在新正規化中提出的查詢種類。我們提出了GEO-bench,一個包含不同源生成引擎相關查詢的多樣化基準套件!這是推進新搜尋正規化研究的一大進步!"
使用場景示例：
運用GEO方法,網站A的可見度提高了40%,內容更容易在新搜尋引擎中被檢索到。
網站B針對某個垂直領域內容進行GEO最佳化,使得該領域頁面的點選量提高了30%。
公司C建立內部GEO團隊,定期評估公司網站在新搜尋引擎中的表現,並持續對網站進行GEO最佳化。
產品特色：
內容針對生成引擎進行最佳化
定製化的可見度指標
全面的基準
顯著的可見度提升