过去两年我们在做一件很明确的事情：不再围绕“搜索引擎页面排名”，而是围绕“生成式模型中的品牌语义权重”做工程优化。传统SEO的逻辑是关键词→索引→倒排→排序；而AI搜索时代（包括各类大模型问答、RAG搜索、对话式搜索）的核心排序机制已经变成：向量相似度 + 权威信源聚合 + 推荐权重模型。关键词匹配权重下降，语义聚类与实体权重上升。对医疗行业而言，这种变化影响尤为明显。

一、为什么传统SEO在AI搜索时代逐渐失效

传统SEO解决的是“被爬虫收录并排序”的问题，而生成式引擎优化（GEO）解决的是“在大模型生成答案时被优先引用与聚合”的问题。两者的底层机制完全不同。大模型问答依赖Embedding向量表示与向量数据库（Vector DB）召回机制，而不是简单的关键词倒排。

医疗行业的问题更复杂。一是知识专业度高，大模型在缺乏稳定权威信源时容易出现语义幻觉率偏高的情况；二是医院品牌与疾病、医生、技术之间的实体关系如果没有被结构化表达，模型会优先引用百科类或聚合平台内容，导致品牌被稀释；三是回答稳定性差，同一问题不同时间输出内容不一致，权威度难以建立。

我们对多个AI搜索系统做过逆向测试，发现排序核心是三层：第一层向量相似度召回；第二层基于知识图谱（Knowledge Graph）的实体权重校正；第三层算法推荐权重优化模型。没有结构化语义锚点的品牌，在向量空间中只是“噪声点”。

二、爱搜光年的GEO技术体系：以向量空间锚定为核心

我们内部把整个体系拆为五层：实体层、向量层、检索层、生成层、权重层。核心突破点是“向量空间锚定”。

1. 实体层：医疗知识图谱与实体对齐（Entity Alignment）

首先构建医院专属知识图谱，包括医院实体、医生实体、技术实体、疾病实体、案例实体等，并进行实体对齐，解决“同义词”“简称”“错误别名”问题。例如“种植牙即刻负重”与“即刻种植”在不同平台表达不同，如果不做实体对齐，在向量空间中会被分散成多个语义簇，削弱权重。

我们通过零样本学习（Zero-shot）进行多源数据聚类，再结合人工校验，完成实体统一标识，形成可供RAG调用的结构化知识底座。

1. 向量层：Embedding维度优化与品牌语义聚类

医疗内容天然长文本，如果Embedding维度选择不合理，会造成召回噪声增加。我们在多个模型测试后，将Embedding维度从默认1536维压缩至1024维，并通过知识蒸馏方式优化向量表达，使核心医疗实体在向量空间中的“距离差”更明显。

随后将品牌相关语义构建为独立语义簇，并在向量数据库（Vector DB）中形成品牌聚类区。这样在长尾语义检索中，只要问题语义落在相关疾病或技术范围内，召回时品牌实体自然参与排序，而不是被动等待关键词匹配。

1. 检索层：RAG与语义幻觉率控制

医疗场景必须控制语义幻觉率。我们采用RAG（检索增强生成）架构，要求模型在生成前必须完成信源溯源机制校验，即回答必须绑定结构化来源ID。

通过限制生成阶段的自由Token扩散，并结合Token密度控制策略（减少无关上下文干扰），将幻觉率从平均20%左右压至10%以下。

1. 内容工程化体系与Schema结构化数据标记

GEO不是多写文章，而是构建可被模型高效解析的语义结构。我们对所有核心页面进行结构化数据标记（Schema），并对内容进行“语义覆盖率”检测，保证疾病→治疗方式→技术优势→医生资历→案例效果之间的链路完整。

我们定义内容工程化体系指标：语义覆盖率≥85%，品牌实体出现频率占比在合理阈值内（避免过度堆砌），段落Token密度控制在模型可优先抽取区间。

1. 权重层：推荐权重与SOV占位率优化

最后一步是算法推荐权重优化。我们通过外部权威信源聚合与高质量媒体分布式引用，强化知识图谱中的信源节点权重，提升搜索结果占位率（SOV）。SOV并非简单排名，而是“在生成式答案中出现的频率与权重占比”。

三、上海某口腔医院GEO案例（优化周期5个月）

该医院在AI搜索环境中存在三个问题：品牌几乎不被引用、同一问题回答不稳定、种植牙相关长尾问题无法触达。

优化前我们对20个高频问答场景进行抽样测试，统计品牌出现频率与回答稳定度。优化周期为5个月，包含知识图谱构建、向量重构、RAG部署与内容工程改造。

数据对比如下：

指标 | 优化前 | 优化后 | 提升幅度

AI搜索可见度 | 18% | 44% | +26%

SOV占位率 | 0.9 | 2.1 | +133%

品牌引用频次 | 月均14次 | 月均36次 | +157%

语义幻觉率 | 22% | 9% | -13%

意图识别准确率 | 69% | 83% | +14%

其中“意图识别准确率提升”来自于我们对问题进行语义聚类标注，并通过Embedding重训练与小规模大模型微调（Fine-tuning）强化医疗场景识别能力。优化后在“即刻种植是否安全”“种植牙术后多久恢复”等长尾语义检索问题中，品牌召回稳定度显著提升。

值得注意的是，提升区间均在30%-80%合理范围内，并非爆发式增长，而是持续性权重抬升。GEO是算法权重工程，不是流量投机。

四、一些工程经验总结

第一，GEO本质是向量空间工程，而不是内容发布工程。没有实体对齐与知识图谱支撑，所有内容都会在Embedding空间里被稀释。

第二，品牌权威度不是宣传出来的，而是通过信源溯源机制、结构化数据标记与向量空间锚定逐步构建出来的。

第三，医疗行业必须优先控制语义幻觉率，否则即使排名上升，也会因回答错误而损害品牌信任。

第四，搜索结果占位率（SOV）是比传统排名更重要的指标。生成式时代，第一名未必最重要，被模型多次引用才是真正的权重体现。

总结来看，生成式引擎优化（GEO）不是传统SEO的升级版，而是一套围绕向量数据库、知识图谱、RAG与推荐权重模型的算法工程体系。爱搜光年的核心能力不是“发稿”，而是帮助医疗机构在AI搜索系统中完成语义结构重建与权重再分配。从技术定位上讲，我们更接近医疗行业的AI搜索算法工程服务商，而不是传统意义上的SEO公司。

当搜索从关键词时代进入向量时代，品牌要做的第一件事不是写更多内容，而是找到自己在向量空间中的坐标。