IntentGEO: Intent-aware Generative Engine Optimization for Recommendation
IntentGEO：面向推荐场景的意图感知生成式引擎优化
🧭 生成式推荐 · GEO 内容优化 ★ 深度解读
Renmin University of China · National University of Singapore
提出 AMO，用固定推荐指令核心加学习追加策略，防止 prompt drift，提升多意图下 item 可见性
📌 工作参考价值（4 点）
- 做 LLM 生成式推荐/电商 GEO 时，不要只评 topic-level 查询；用 P 系列（需求具体度）和 Q 系列（决策阶段）构造多 intent slots，能暴露改写策略在强匹配请求下的负收益（P5 普遍负增益）。
- Prompt optimization 容易把显式推荐指令漂移成促销话术（keywords/call-to-action），可借鉴 AMO 的 anchored 结构：固定推荐核心（事实留存、推荐理由），只学习可追加的改写策略，避免 seed 性能被优化破坏。
- 工程上可直接复用 citation-conditioned reward：用保留引用 rank 前后差、新引用、丢失引用的差分信号做 meta-optimizer 的反馈和验证，比全 prompt 优化更稳定。
- 若业务要接 agentic 推荐链路或闭源助手（如豆包 API），同一份改写可不重新训练直接迁移；AMO 在 agentic 和 Doubao 下均保持最高均值 rank gain，说明 anchored prompt 有较好跨界面复用性。