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生成式引擎优化:提升内容在生成式搜索引擎中的可见性

期刊:ICLR 2024

这篇文档属于类型a,即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告:


一、作者与发表信息

本文由匿名作者团队撰写,目前以会议论文形式提交至ICLR 2024(International Conference on Learning Representations),正处于双盲评审阶段。研究聚焦于大语言模型(LLMs)驱动的搜索引擎变革,提出了一种名为Generative Engine Optimization (GEO)的新范式,旨在帮助内容创作者提升在生成式引擎(Generative Engines, GEs)中的内容可见性。


二、学术背景

研究领域与动机

研究属于信息检索与自然语言处理交叉领域。传统搜索引擎(如Google、Bing)通过返回网页列表响应用户查询,而基于LLMs的生成式引擎(如BingChat、Perplexity.ai)能直接生成多模态答案,聚合并总结多个来源的信息。这一变革虽提升用户体验,却导致内容创作者面临可见性下降的问题——用户无需点击原始网页即可获取信息,且GEs的“黑箱”特性使创作者难以控制内容呈现方式。

研究目标

提出GEO框架,通过优化网页内容提升其在GE生成答案中的引用概率,平衡创作者、用户与平台三方的利益。研究具体目标包括:
1. 定义GE的标准化工作流程与可见性指标;
2. 开发可操作的GEO优化方法;
3. 构建评估基准GEO-Bench
4. 验证GEO方法的有效性。


三、研究流程与方法

1. 生成式引擎(GE)的标准化建模

  • 工作流程
    • 查询重构:通过生成模型(如GPT-3.5)将用户查询分解为子查询;
    • 来源检索:使用传统搜索引擎(如Google)获取前5个相关网页;
    • 内容摘要:对每个网页生成摘要;
    • 答案合成:基于摘要生成带引用的结构化答案。
  • 关键指标:提出引用召回率(Citation Recall)与引用精确率(Citation Precision),确保答案可验证性。

2. GEO优化方法设计

研究提出9种内容优化策略,均以函数形式表示(输入原始网页,输出优化版本):
- 高影响力方法
- 引用添加(Cite Sources):嵌入权威文献引用;
- 引文插入(Quotation Addition):增加可信来源的直接引述;
- 统计数据补充(Statistics Addition):用定量数据替代定性描述。
- 辅助性方法
- 易读性优化(Easy-to-Understand):简化语言;
- 流畅性优化(Fluency Optimization):提升文本连贯性。
- 传统SEO对比方法:如关键词填充(Keyword Stuffing),用于验证传统策略在GE中的失效性。

3. 评估基准GEO-Bench构建

  • 数据来源:整合9类数据集(如MS MARCO、Natural Questions、Perplexity.ai Discover),覆盖80%信息型、10%交易型与10%导航型查询。
  • 查询分类:基于领域(科学、历史等)、难度与意图,通过GPT-4标注。
  • 实验设计:对每个查询随机选择1个来源应用GEO方法,生成5次答案以减少噪声。

4. 实验与数据分析

  • 可见性指标
    • 客观指标:位置调整词数(Position-Adjusted Word Count),结合引用长度与位置权重;
    • 主观指标:通过GPT-3.5评估7项维度(如引用相关性、信息独特性)。
  • 统计方法:计算相对提升率(Relative Improvement),对比优化前后可见性变化。

四、主要结果

  1. GEO方法有效性

    • 最优策略:引文插入、引用添加与统计数据补充分别提升可见性40%、37%与35%(位置调整词数指标);
    • 传统SEO失效:关键词填充仅提升0.5%,证实GE需全新优化逻辑。
  2. 领域依赖性

    • 辩论类查询:权威性写作(Authoritative)提升22.3%;
    • 事实类查询:引用添加效果最佳(24.2%);
    • 法律与政府领域:统计数据补充显著(26.1%)。
  3. 长尾内容受益

    • 低排名网页(如搜索引擎第5页)通过GEO可见性提升115%,而顶级网页可能下降30%,表明GEO可缩小创作者资源差距。

五、结论与价值

  1. 理论贡献

    • 首次系统化GE框架与GEO范式,填补生成式搜索生态的研究空白;
    • 提出可量化的可见性指标,为后续研究提供基准。
  2. 应用价值

    • 为创作者提供低成本优化工具(如添加引文),适应GE时代;
    • 推动GE开发者设计透明化引用机制,促进生态公平。

六、研究亮点

  1. 方法创新

    • 开发首个针对GE的内容优化方法,超越传统SEO逻辑;
    • 融合客观数据与LLM主观评估,构建多维可见性指标。
  2. 领域洞察

    • 揭示GE内容分发的“马太效应”,提出优化策略的普惠性价值;
    • 发现领域特异性优化需求,如历史类内容需侧重引文权威性。

七、其他价值

  • 开源基准:GEO-Bench涵盖10,000查询,推动GE评估标准化;
  • 伦理考量:研究仅使用公开数据,避免敏感信息滥用,代码开源确保可复现性。

此研究为生成式搜索时代的创作者经济提供了关键解决方案,同时为学术与工业界开辟了新的研究方向。

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