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本期课程

生成式引擎优化（GEO）提升内容在生成式搜索中的可见性▶️ 00:09:23

【课程大纲】

生成式引擎：新范式

GEO-BENCH：评估GEO方法的基准

实验结果：GEO显著提升可见性

GEO的民主化潜力：惠及长尾网站

质性分析：GEO如何工作？

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本课提出了一种名为 Generative Engine Optimization (GEO) 的新范式，旨在帮助内容创作者优化其内容，使其在生成式引擎 (GE) 的响应中具有更高的可见性。

GEO 是一个黑盒优化框架，用于优化网站内容以提高其在 GE 响应中的可见性。 GEO 提出了多种优化策略，包括添加权威性、关键词填充、统计数据、引用来源和摘录等。

实验结果表明，与基准相比，这些策略可以将可见性提高多达 40%。此外， GEO 的有效性因查询的领域而异，表明需要针对特定领域的优化方法。 GEO 还可以改善低排名网站的可见性，这对小型内容创作者和独立企业尤其有利。

课程目录：
1 生成式引擎优化

2 生成式引擎：新范式

3 GEO：为内容创作者赋能

4 可见性：超越排名的新维度

5 GEO-BENCH：评估GEO方法的基准

6 GEO方法：提升可见性的策略

7 实验结果：GEO显著提升可见性

8 关键发现：哪些方法最有效？

9 领域特定优化：因地制宜

10 GEO的民主化潜力：惠及长尾网站

11 质性分析：GEO如何工作？

12 真实世界验证：Perplexity.ai上的效果

13 相关工作：GEO的定位

14 结论：拥抱生成式搜索新时代

生成式引擎优化（GEO）提升内容在生成式搜索中的可见性

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萧**

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