2025年5月18日下午,由北京大学新媒体营销传播(CCM)研究中心、北京大学现代广告研究所主办的“GEO生成式引擎优化:挑战与机遇”研讨会在北京大学蒙民伟楼347会议室举行。来自北京大学、氧气科技、华硕、凤凰FM、天下秀、硬糖网络、CMO Club等多位学界与业界人士,聚焦生成式AI应用下数字营销传播领域的前沿技术议题——GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化),围绕GEO的现状、价值、未来发展等展开了深入交流。
此次研讨会是中国第一场聚焦GEO生成式引擎优化的学术研讨活动,北京大学新闻与传播学院的研究团队一直密切关注生成式引擎优化的理论方法、技术研发与产业发展,并在同氧气科技等企业的产学研合作中,取得了重要成果,在相关研究中处于前沿地位,为学术与实践都提供了极具价值的探索方向。
北京大学新闻与传播学院院长、新媒体营销传播(CCM)研究中心主任陈刚在致辞中指出,传统的营销传播理论未涉及人机深度共存协同的变革性场景。而在生成式AI时代,AI技术在赋能内容生产的同时,也衍生出“AI幻觉”等难题。如何降低AI生成内容的误差,增强真实信息交互,实现内容的准确性、权威性、可信性与可见性性,已成为当前的核心挑战。需要认识到,“没有优化,‘生成’就没有价值”。GEO通过优化算法与模型,可以为这些痛点提供系统性的解决方案,是极具价值的技术创新模式。但GEO必须坚持以“准确性”核心,避免过度追求“可见性”而弱化了内容的可信与质量。此外,GEO的定义、框架、应用、管理等仍需进一步完善,这需要学界、业界的共同研究与推动。
北京大学新媒体营销传播(CCM)研究中心副研究员、氧气科技创始人董浩宇指出,GEO旨在优化内容在生成式引擎响应中的可见性,与SEO是互补而非替代的关系。氧气科技紧跟DeepSeek等大模型快速崛起的新形势,从语义结构化(S)、时间相关性(T)、可信源交叉认证(R)、用户共鸣(E)、内容一致性(A)、多模态搜索权重动态微调算法(M)等维度,率先提出了STREAM方法论。这是全球第一个结合中国大模型与中文语义优化的GEO技术方法论。
氧气科技联合创始人及CTO韩迪,从技术原理视角对STREAM方法论做了进一步解读。同时,他指出生成式AI正在成为新一代搜索入口,品牌营销范式的AI升级正当时。但面临“被AI理解”和“被AI推荐”的双重挑战,品牌必须从“可见”迈向“可信”,建立AI认知新优势。
北京大学现代广告研究所所长王天夫指出,此次针对GEO的讨论具有显著的前沿性,应加大对GEO理论与实践的推动力度。同时,也应从信源、品牌、主体等角度,针对GEO应用推广过程中如何通过管控AI幻觉来保护品牌安全等问题展开进一步的研究。
会上正式发布了北京大学新媒体营销传播研究中心与氧气科技联合课题研发的基于全球人工智能语境的生成式引擎优化(Generative Engine Optimization)理论框架STREAM及其评估指数体系。该理论框架旨在构建适应包含中国大模型特性的全球GEO生成式引擎优化方法论,为人工智能时代品牌可信传播提供系统性理论支撑与实践指导。
与会人员从品牌、平台、媒体、用户、语料、算法等多个角度围绕GEO展开了热烈的讨论,并一致认为,STREAM不仅为生成式AI时代的品牌营销传播创新提供了极具价值的方法论依据,也在行业发展、企业转型、公共治理等多个领域具有积极的可扩展性。与会人员也建议,在未来的行业实践中,应重点关注社会伦理、信息透明度、AI幻觉与监管等关键议题,发展负责任、可解释的GEO,创造清朗的基于AI的可信传播新环境。
新闻来源:北京大学新闻与传播学院
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