GEO?
LLMO?
or AIO?
GEO:Generative Engine Optimization 生成式引擎优化
LLMO:Large Language Models Optimization 大型语言模型优化
AIO:Artificial Intelligence Optimization 人工智能优化
是不是傻傻搞不清楚,到底现在针对AI搜索的优化应该叫个啥?上面这几种表达感觉都是一回事?
那么,我来调研一下,首先通过不太严谨(为什么不严谨呢,因为多加了一个SEO,不加的话太不精准了)的关键词查询,谷歌搜索结果反馈如下:
让我们再不严谨一点,根据谷歌的搜索结果数来看,AI SEO和GEO的叫法更普遍。
生成式引擎优化(GEO) 是针对 AI生成式搜索引擎(如Gemini、Perplexity、ChatGPT、DeepSeek) 的流量获取策略,目的是让企业内容更易被AI抓取、推荐,并生成在答案中,从而提升品牌曝光和转化。
那么问题又来了,GEO的服务应该基于什么LLM平台来落地呢?
先来看个DeepSeek关于各大AI的分析:
排名 | 平台名称 | 所属公司 | 核心优势 | 月活开发者 | 典型应用场景 | 外贸适配指数★ |
1 | ChatGPT-4o | OpenAI | 多模态交互最优 | 3.2M | 智能客服/内容生成 | 9.2 |
2 | Claude 3.5 | Anthropic | 上下文窗口100万token | 1.8M | 长文档分析/合规审查 | 8.7 |
3 | Gemini 1.5 Pro | Google DeepMind | 原生多语言支持 | 1.5M | 跨境搜索优化 | 9.1 |
4 | Mistral-Large | Mistral AI | 欧盟GDPR合规 | 980K | 欧洲市场运营 | 8.3 |
5 | Perplexity Pro | Perplexity AI | 实时网络数据索引 | 750K | B2B商机挖掘 | 9.4 |
6 | Cohere Command R+ | Cohere | 企业级RAG架构 | 620K | 知识库构建 | 8.9 |
7 | Grok-1.5 | xAI | 推特实时数据整合 | 550K | 社交舆情监控 | 7.8 |
8 | Llama 3-70B | Meta | 开源可私有化部署 | 2.1M★ | 定制化开发基础 | 7.5 |
9 | Inflection-2.5 | Inflection AI | 情感计算突出 | 430K | 客户情绪分析 | 7.2 |
10 | Claude Instant | Anthropic | 低成本API($0.25/百万token) | 1.2M | 批量数据处理 | 8.1 |
注:外贸适配指数综合考量多语言、商务场景匹配度及中国网络连通性
排名 | 平台名称 | 所属公司 | 差异化能力 | 备案状态 | 外贸特殊优势 |
1 | 深度求索(DeepSeek) | 深度求索科技 | 中文数学推理最强 | 已完成 | 一带一路国家语种覆盖全 |
2 | 文心一言4.0 | 百度 | 中文创作TOP1 | 首批备案 | 亚太SEO知识图谱完善 |
3 | 通义千问2.5 | 阿里云 | 电商场景优化 | 已完成 | 国际站数据直连 |
4 | 讯飞星火V3.5 | 科大讯飞 | 语音交互无缝衔接 | 首批备案 | 拉美西班牙语场景专用 |
我们再根据目前引擎力合作的一些客户来看下实际LLM平台的流量来源排名情况(我们就浅看两个案例吧):
主要的流量来源排名是以下5个:
ChatGPT
Perplexity
Gemini
Bingchat
Claude
欧美市场优先组合
Perplexity(实时数据)+ Claude(合规审查)+ Gemini(多语言)
新兴市场替代方案
DeepSeek(一带一路)+ 通义千问(阿里系生态)+ Mistral(欧盟合规)
敏感行业必选项
军工相关:Llama 3本地化部署 + 自研加密模块
医疗设备:Cohere Command R+(HIPAA认证版本)
综上,引擎力会结合当前热门的LLM平台,在以SEO为基础的前提下,做多平台的调研与效果跟踪,争取在GEO的服务上,引擎力也能做到首屈一指。联系我们吧!