生成式引擎优化 - 保哥笔记

GEO四步实战框架：从论文到落地的AI搜索霸榜指南

基于多伦多大学2025年GEO论文核心发现，拆解EarnedMedia主导、分引擎策略、多语言本地化、对比型内容四大GEO实战框架，附完整执行清单。

基于ICLR2026论文AutoGEO跨引擎实验数据，深度拆解Gemini、GPT、Claude三大AI引擎的GEO偏好差异，揭示为什么"一套方案打天下"行不通，附分引擎定制优化实操指南。

基于ICLR2026论文AutoGEO的完整实验数据，对比11种GEO优化方法的效果排名。AutoGEO_API比最佳传统方法高出47%，Mini版成本低140倍仍超越所有传统策略。附各方法适用场景与实操指南。

深度解析ICLR2026论文AutoGEO框架，揭示低可见性内容如何在AI搜索中实现279%可见性提升。涵盖偏好规则提取、强化学习优化、实操部署策略与成本对比分析。

基于CMU团队ICLR2026论文AutoGEO实验数据，深度解析关键词堆砌、劫持攻击、投毒攻击在GEO中的真实表现，揭示为什么合作型优化才能同时提升可见性与回答质量，附完整实操策略。