清华大学：2026 GEO（生成式引擎优化）研究报告（84页）.pdf

1、约束约束本图为示例模拟图查看链接列表查看链接列表*LLMO LLMO 广义上包含模型本身的优化与入口内容优化，本报告聚焦与广义上包含模型本身的优化与入口内容优化，本报告聚焦与 GEO GEO 相关的入口内容优化维度相关的入口内容优化维度模型模型继续数字化继续数字化继续模型继续模型解释权和推荐权解释权和推荐权解释权和推荐权解释权和推荐权https:/www.bea.gov/sites/default/files/2022-11/digital-economy-infographic-2021_0.pdfhttps:/www.bea.gov/sites/default/files/2022-11/

2、digital-economy-infographic-2021_0.pdf1616.4%4%3.5%3.5%*趋势为双周估计口径趋势为双周估计口径（被模型选中答案）（被模型选中答案）本图为示例模拟图负责边界和权威负责边界和权威模型模型提升模型响应程度提升模型响应程度快速获取核心定价快速获取核心定价减少服务误解减少服务误解本图为示例模拟图新发布新发布本图为示例模拟图本图为示例模拟图本图为示例模拟图本图为示例模拟图本图为示例模拟图本图为示例模拟图*NIST AI RMF*NIST AI RMF 是是 intended for voluntary use intended for voluntar

3、y use，不是强制法规范，不是强制法规范 信息来源：https:/ 优化必须基于真实、准确、合规的信息优化必须基于真实、准确、合规的信息3.严禁虚假内容、伪证据、恶意操纵大模型生成结果3.严禁虚假内容、伪证据、恶意操纵大模型生成结果二、国内落地适配提示二、国内落地适配提示1.报告内美国市场数据、监管政策仅作行业参考1.报告内美国市场数据、监管政策仅作行业参考2.国内落地需适配本土大模型检索机制与内容规则2.国内落地需适配本土大模型检索机制与内容规则3.适配模型：豆包、文心一言、通义千问等3.适配模型：豆包、文心一言、通义千问等m一、国内三大模型检索机制：底层共性逻辑国内豆包、文心一言、通义千

4、问均采用检索增强生成（RAG）核心架构，全链路遵循统一的执行逻辑，也是 GEO 优化的核核心心底底层层：plaintext用户提问 意图识别拆解 多源内容检索召回 内容筛选排序 内容融合生成 合规安全校验 最终答案输出。核核心心共共性性：所有模型均优先保障答案的真实性、合规性、权威性，检索环节优先召回官方信源、结构化内容、可核验证据，与 GEO经营可被机器安全复用的证据的核心逻辑完全匹配。https:/www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-P

5、re-Publication-Version.pdfhttps:/www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf本图为示例模拟图检索源差异检索源差异迅速同步迅速同步，本报告仅为行业研究与趋势分析，不构成任何商业投资、经营决策、法律合规建议；报告中美国市场数据、监管政策仅为国际行业参考，国内企业落地需严格遵守中国法律法规与监管要求；报告中模拟演示数据仅用于说明逻辑，不代表任何真实落地效果承诺。报告采用AI 完成全流程创作，经人工审核、事事实校验后发布。业务咨询，请联系智灵动力微信公众号后台业务咨询，请联系智灵动力微信公众号后台。