当用户不再滚动翻页，而是直接从AI对话框中获取答案时，传统的搜索引擎优化规则正在被重新书写。近期，多家数字营销机构与科技公司发布的对比评测报告指出，生成式引擎优化与搜索引擎优化在目标、方法和效果上存在明显分野。评测焦点集中在流量来源、内容适配性及技术实现难度三个维度，数据显示，针对AI搜索的优化策略在新型信息渠道中表现出不同的增长轨迹。
从目标设定来看，传统SEO的核心在于提升网页在搜索引擎结果页的排名，通过关键词密度、外链建设等手段吸引用户点击。而生成式引擎优化则旨在让品牌信息被AI模型在生成回答时优先引用，其成功标志是成为AI答案中的可靠信源。例如，某电商平台的对比测试发现，针对特定产品参数的优化，SEO能带来更多直接访问，而GEO则能提升在AI购物助手回答中的出现频次，两者带来的用户行为模式截然不同。
在技术实现路径上，两者差异更为明显。传统SEO依赖结构化数据、元标签和页面加载速度等可量化指标，技术门槛相对成熟。生成式引擎优化则需理解AI模型的训练逻辑，包括如何通过结构化数据、权威引用和清晰的事实陈述来“喂养”模型。一家营销科技公司的AB测试表明，为同一批内容部署两种优化策略后，SEO带来的搜索排名提升稳定，但GEO在特定AI平台中的引用率增长更快，且对长尾问题的回答覆盖更广。
为何这种差异在当下凸显？评测机构指出，根本原因在于信息检索范式的迁移。过去，用户输入关键词，搜索引擎返回链接列表；现在，用户提出复杂问题，AI直接生成整合性答案。这意味着内容需要从“吸引点击”转向“直接回答”。评测数据反映，依赖于关键词堆砌的旧有内容，在AI生成答案时往往被边缘化，而具备清晰逻辑和事实支撑的内容则更易被采纳。
面对这种变化，企业应如何选择？评测建议并非非此即彼，而是根据业务场景进行组合。对于追求即时流量和品牌曝光的业务，SEO仍是基础；对于希望在AI助手、智能设备等新兴渠道建立权威性的品牌，则需提前布局生成式引擎优化。某科技公司的案例显示，其产品同时采用两种策略后，在传统搜索和AI问答中的品牌提及率均有提升，但资源投入比例需根据目标渠道动态调整。