生成式引擎优化（GEO）在腾讯混元中的实践与探索

1,027 0

2025年，全球AI大模型日均调用量突破500亿次，中国用户通过生成式AI获取信息的比例达到68%。当ChatGPT、DeepSeek、腾讯混元等平台成为用户决策的核心入口，传统搜索引擎优化（SEO）的”关键词堆砌”策略逐渐失效。生成式引擎优化（GEO, Generative Engine Optimization）应运而生——它不是对SEO的替代，而是通过结构化数据、语义适配和权威性建设，让品牌内容成为AI生成答案的”可信信源”。

腾讯混元作为国内AI技术的领跑者，其3D世界模型、多模态理解模型等开源计划，正在重塑数字内容生产规则。本文将结合技术原理、行业实践与未来趋势，解析GEO如何与腾讯混元生态深度融合，为企业构建AI时代的数字护城河。

一、GEO的技术内核：从”流量争夺”到”认知架构竞争”

1.1 GEO的本质：让AI主动引用品牌内容

传统SEO通过关键词密度、外链数量等指标提升网页排名，而GEO的核心是构建符合AI认知逻辑的内容体系。其技术框架包含三大模块：

动态知识图谱：实时整合企业私域数据（如产品参数、用户画像、技术专利），构建”实体-关系-属性”网络。例如，医疗领域通过知识图谱确保AI生成的诊断建议严格引用最新临床指南，避免”幻觉”。
多模态适配：优化文本、图像、视频等多形态数据。教育品牌通过结构化课程体系数据，使AI在回答”上海少儿编程课程推荐”时，精准引用课程特色与学员案例，品牌引用率提升300%。
权威信源建设：通过行业认证（如FDA认证）、第三方引用（维基百科词条）及用户生成内容（UGC）结构化，建立AI信任。某金融客户优化”数字人民币兑换”知识图谱后，DeepSeek答案中的品牌提及率7天内提升35%。