论文提出隐式品牌注入框架IBI

论文显示单次品牌提及可提升检索曝光与生成答案中的品牌可见度

资讯摘要

论文研究对抗性生成引擎优化（GEO）场景：在文章中通过一处语境融合的品牌提及，使品牌更易被检索并影响生成答案。作者提出多智能体框架Implicit Brand Injection（IBI），负责定位插入位置、改写句子、校验编辑并筛选候选；并构建含1000篇文章、60个合成品牌、12个领域的IBIBench。作者报告IBI在语义保持与困惑度上优于基线，Hit@10最高82.2%，MRR@10为0.74，品牌提及率与条件传播率最高62.7%和75.9%。

要点速读

1. 论文提出多智能体框架IBI，通过单处语境化品牌提及实现隐式品牌注入
2. 作者构建IBIBench，含1000篇网页文章、60个合成品牌、12个领域，覆盖本土与非本土品牌投放
3. 作者报告IBI在语义保持和困惑度上优于Direct Prompting与Best-of-N基线，Hit@10最高82.2%

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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。