他们在多个知识领域（如法律、历史、科学等）测试了九种优化技术，并发现了哪些方法有效，哪些方法无效，以及哪些方法实际上会使排名变差。

　　特别值得注意的是，某些技术在特定知识领域特别有效，而有三种技术在所有类型的网站上表现尤为突出。

　　研究人员强调了 GEO 作为民主化搜索结果顶部工具的能力，他们写道：「这一发现强调了 GEO 作为数字空间民主化工具的潜力。重要的是，许多排名较低的网站通常是由小型内容创建者或独立企业创建的，他们传统上很难与在搜索引擎结果中占据最高排名的大公司竞争。」

　　研究论文第 6 节中指出：「我们发现，与我们的生成引擎类似，引用增加在位置调整字数方面表现最佳，相对于基线% 的改善。此外，在我们的生成引擎中表现良好的方法，如引用来源、统计数据增加，在两个指标上显示出高达 9% 和 37% 的提高。」

　　研究人员在他们创建的生成搜索引擎上测试了他们的方法，该搜索引擎以 Bing Chat 工作流程为模型，并且还在人工智能搜索引擎 Perplexity.AI 上进行了测试。

　　他们写道：「我们描述了一个生成引擎，其中包括几个后端生成模型和一个用于源检索的搜索引擎。

　　生成引擎 (GE) 将用户查询 qu 作为输入并返回自然语言响应 r，其中 PU 表示个性化用户信息，例如偏好和历史记录。

　　a.) 一组生成模型 G = {G1， G2…Gn}，每个模型都有特定的用途，例如查询重构或总结，以及

　　我们提出了一个具有代表性的工作流程......，在撰写本文时，它与 BingChat 的设计非常相似。该工作流程将输入查询分解为一组更简单的查询，这些查询更容易被搜索引擎使用。」」

　　研究人员为测试创建了一个基准，包含来自 9 个不同来源的 10，000 个搜索查询，涵盖多个知识领域和不同复杂度水平。例如，有些查询需要推理才能解决答案。

　　研究论文解释道：「...... 我们策划了 GEO-BENCH，这是一个由多个来源的 10K 查询组成的基准，为生成引擎重新定位，并附有合成生成的查询。」

　　研究人员测试了九种不同的网站优化方法，跟踪了不同类型搜索（如法律与政府、商业、科学、人与社会、健康、历史等主题）中不同方法的效果。

　　研究人员写道：「这些方法，包括添加相关统计数据（统计数据添加）、引入可信引用（引用添加）和包括可靠来源的引文（引用来源）在网站内容中，只需对实际内容本身进行最小改变。然而，它们显着提高了网站在生成引擎响应中的可见性，从而提高了内容的可信度和丰富性。」

　　研究人员惊讶地发现，在内容中使用说服性和权威性语气通常不会提高 AI 搜索引擎中的排名，至少不如其他方法有效。

　　同样，将更多来自搜索查询的关键字添加到内容中的方法也没有起作用。事实上，关键字优化的表现比基线%。

　　报告中的一个有趣发现是，哪种优化效果最佳取决于知识领域（法律、政府、科学、历史等）。

　　他们发现，与历史领域相关的内容在应用「权威性」优化时排名更好，使用更具说服力的语言。

　　统计数据对法律和政府相关问题效果良好。统计数据对「观点」问题也很有效，即搜索者询问 AI 对某事的看法。

　　研究人员观察到：「这表明，在特定背景下，纳入数据驱动的证据可以提高网站在特定环境下的可见性。」

　　添加引用对人与社会、解释和历史知识领域效果良好。研究人员将这些结果解释为，AI 搜索引擎可能更喜欢这些问题的「真实性」和「深度」。

　　这项研究的好消息是，通常排名较低的网站将从这些策略中受益，以优化 AI 搜索引擎。

　　他们总结道：「有趣的是，排名较低的网站，在 SERP 中通常难以获得可见性，它们从 GEO 中获得的好处远远超过排名较高的网站。」

　　这项研究显示了 SEO 在面对基于 AI 的搜索引擎时的新路径。那些声称 AI 搜索将击败 SEO 的人说得太早了。这项研究似乎表明，SEO 最终将演变为 GEO，以在下一代 AI 搜索引擎中竞争。

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