Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023-2026)
生成式引擎可见性优化（GEO）批判性综述：2023-2026
🧭 生成式引擎优化方法论综述
Sciences Po
系统拆解生成式引擎优化全流程，揭示现有技术仅作用于已检索内容，缺乏可复现的有机发现与长期效果证据
📌 工作参考价值（3 点）
- 在 RAG 驱动的推荐/回答 Agent 中，可借鉴 visibility vector 拆解“被检索 → 被引用 → 被采用”的多阶段指标，单独优化内容格式（如加粗摘要、结构化列表）往往只能提升短期引用率，对真实语料库的发现性帮助有限。
- 采用该综述提出的重复测量、释义对照与多源干扰控制实验设计，能更可靠地评估知识库内容在 LLM 回答中的可见性，避免将随机波动误判为优化效果。
- 电商搜索/广告文案生成场景中，若依赖生成式引擎曝光，需警惕通用启发式技巧（如关键词堆砌）跨平台迁移失效，以及竞争者文案优化可能稀释自身流量，应优先保证论域相关性而非盲目套用 citation hack。