项目地址:https://top.aibase.com/tool/geo
论文:https://arxiv.org/pdf/2311.09735.pdf
代码:https://github.com/GEO-optim/GEO
GEO提出了一个专门针对天生引擎的印象度量标准。这些度量标准包括内容可见性、信息准确性、用户参与度和内容影响力。内容可见性衡量内容在天生引擎回答中涌现的频率和显著性，信息准确性评估天生引擎供应的信息与原始内容的同等性，用户参与度丈量用户与天生引擎供应的内容的互动程度，内容影响力评估内容在天生引擎回答中的威信性和影响力。
GEO的事理包括多模态理解、内容综合性和语义理解。多模态理解指的是天生引擎不仅处理文本信息，还可能结合视觉和空间布局等其他模态的信息。内容综合性是指天生引擎方向于供应更加综合和完全的回答，而不仅仅是大略的链接。语义理解则是天生引擎利用前辈的措辞模型，能够深入理解内容的语义。
为了优化内容在天生引擎中的表现，GEO提出了一些策略。首先是构造化内容，通过优化网站和内容的构造，使其更随意马虎被天生引擎解析和引用。其次是关键信息突出，确保重要信息随意马虎被找到和理解，以便天生引擎可以有效地提取和利用这些信息。还有增强语义干系性，利用关键词和短语来提高内容的语义干系性，使其更符合目标受众的搜索意图。其余，利用GEO供应的度量标准来评估和优化内容在天生引擎中的表现，持续监测和调度内容在天生引擎中的表现，并适应天生引擎的变革。
为了评估和比较不同优化方法的效果，GEO引入了一个名为GEO-BENCH的多样化基准测试。该基准测试包含10，000个查询，覆盖了多个领域、难度级别和种别。这个基准测试由多个来源的数据集组成，包括MS Macro、ORCAS-1、Natural Questions等，这些数据集代表了不同类型的用户查询和搜索场景。GEO-BENCH包括演习集、验证集和测试集，使得内容创作者和研究职员能够在标准化的环境中演习和测试他们的优化策略。此外，GEO-BENCH还供应了一个公共排行榜，定期更新以展示最新的测试结果，促进不同方法之间的竞争和进步。
通过履行GEO提出的策略和参与GEO-BENCH基准测试，内容创作者能够提高他们的网站和内容在天生引擎中的可见性和有效性，更好地知足用户的搜索需求。
