研究人員測試了各種優化人工智慧搜尋網站的方法，並準確地找出了需要採取哪些措施來提高可見度。 他們成功地將規模較小、排名較低的網站的可見度提高了 115%，使它們能夠超越通常佔據搜尋結果頂部的大型企業網站。
來自普林斯頓大學、喬治亞理工學院、艾倫人工智慧研究所和印度理工學院德里分校的研究人員觀察到，他們的生成引擎優化技術（稱為 GEO）能夠將整體可視性提高高達 40%。
他們測試了不同知識領域（例如法律、歷史、科學等）的九種優化技術，發現哪些有效，哪些沒有任何作用，哪些方法實際上使排名變得更糟。
特別有趣的是，其中一些技術對於特定知識領域特別有效，而其中三種技術在所有類型的網站上都特別有效。
研究人員強調了 GEO 使頂部搜尋結果民主化的能力，並寫道：
「這項發現強調了 GEO 作為數位空間民主化工具的潛力。
重要的是，許多排名較低的網站通常是由小型內容創建者或獨立企業創建的，他們傳統上很難與主導搜尋引擎結果排名的大公司競爭。”
多種經過驗證的分類策略
研究人員測試了九種不同的網站優化方法，追蹤不同方法對不同類型搜尋的執行情況，包括法律和政府、商業、科學、人民和社會、健康、歷史和其他主題。
他們發現每種類型的利基主題對不同的最佳化策略都有良好的反應。
九種測驗策略是：
權威：改變寫作風格，使權威陳述更有說服力
關鍵字優化：從搜尋查詢中加入更多關鍵字
新增統計資料：更改現有內容以包含統計資料而不是解釋性資訊。
- 引用來源（引用可靠來源）
- 添加引文：添加引文和來自高品質來源的引文
- 易於理解：使內容更容易理解
- 流暢度優化是為了讓你的內容更清晰
- 獨特詞語：添加較少使用、罕見和獨特的詞語，但不改變內容的含義。
- 技術術語：此策略會在有意義的情況下添加獨特的技術術語，並且不會改變內容的含義。
- 引用來源
- 報價添加
- 新增統計數據
哪些方法最有效？ 三個主要的最佳化策略是：
所有三種策略在衡量成功的一個指標（位置調整字數）上的得分比基線高出 30-40%，在另一個指標（指標主觀印象）上的得分比基線高出 15-30%。
研究人員描述了這些策略的成功：
「這些方法涉及添加相關統計數據（Statistics Addition）、納入可信的引用（Quotation Addition）以及將可靠來源的引用（Cite Sources）納入網站內容，只需要對實際內容進行最小程度的更改。
然而，它們顯著提高了網站在生成引擎響應中的可見性，從而提高了內容的可信度和豐富性。”
流暢度優化和易於理解的方法也有助於將視覺性提高 15-30%。
研究人員對這些結果進行了解釋，以顯示人工智慧搜尋者如何評價內容和內容呈現。
哪些優化策略不起作用
研究人員驚訝地發現，在內容中使用有說服力和權威的語氣通常不會提高人工智慧搜尋引擎的排名，與其他方法不同。
同樣，從搜尋查詢中添加更多關鍵字到內容的方法也不起作用。 事實上，關鍵字優化的效果比基準差 10%。
跨知識領域的優化表現不同
報告的一個有趣發現是，哪種類型的最佳化效果最好取決於知識領域（法律、政府、科學、歷史等）。
他們發現，當應用「授權」優化時，與歷史領域相關的內容排名更好，其中使用了更有說服力的語言。
引文優化透過權威來源的引文來增強內容，對於實際搜尋查詢表現得更好。
添加統計數據對於與法律和政府相關的事務非常有效。 這些統計數據對於搜尋者向人工智慧詢問他們對某件事的看法的「意見」問題也很有效。
研究人員觀察到：
“這表明，結合基於數據的證據可以提高網站在特定環境下的可見性，尤其是在這些環境下。”
添加引號對於“人與社會”、“解釋”和“歷史”等知識領域效果很好。 研究人員將這些結果解釋為，也許人工智慧搜尋引擎更喜歡這類問題的「真實性」和「深度」。
研究人員得出的結論是，進行特定領域的最佳化是最好的方法。
低排名網站透過 GEO 提高排名
這項研究的好消息是，通常排名較低的網站將受益於這些人工智慧搜尋引擎優化策略。
他們的結論是：
「有趣的是，在 SERP 中排名較低的網站通常很難獲得知名度，但從 GEO 中獲益明顯多於排名較高的網站。
例如，Cite Sources 方法使 SERP 中排名第五的網站的可見度大幅提高了 115.1%，而排名靠前的網站的可見度平均下降了 30.3%
…GEO 方法的應用為這些小型內容創作者提供了一個機會，可以顯著提高他們在生成引擎回應中的可見性。
透過 GEO 增強內容，他們可以覆蓋更廣泛的受眾，從而創造公平的競爭環境，並使他們能夠在數位領域與更大的公司更有效地競爭。”
SEO 的遊戲規則改變者
這項研究為人工智慧驅動的搜尋引擎展示了一條 SEO 的新路徑。 那些說人工智慧搜尋將擊敗 SEO 的人說得太早了。 這項研究似乎表明，SEO最終將演變成GEO，以在下一代人工智慧搜尋引擎中競爭。
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GEO：生成引擎優化
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