当用户向AI提问“推荐一款适合新手的相机”，传统搜索引擎会呈现一系列相关网页链接，而生成式AI则直接整合信息，给出一份包含型号、特点与购买建议的完整答案。这一场景的变化，正是GEO与SEO差异的起点。GEO的核心目标是优化内容以被AI模型识别、引用并生成稳定回答，而SEO则致力于提升网页在搜索引擎结果页的排名。两者服务的对象不同，前者面向AI模型，后者面向人类用户与搜索引擎算法。
从实施方法看，GEO更强调内容的权威性、结构化与可解析性。它要求内容具备清晰的逻辑框架、数据支撑和明确的观点，便于AI模型提取关键信息。相比之下，SEO侧重于关键词布局、外链建设与技术性优化，如网站速度与移动端适配。一个典型的例子是，一篇结构严谨的行业报告可能在GEO中获得高引用，但若缺乏热门关键词，其SEO排名可能并不突出。这反映出两者在内容创作策略上的分野。
在效果评估方面，GEO的成功指标更为多元。它不再仅关注点击量与排名，而是衡量内容被AI引用的频率、生成答案的稳定性以及用户对AI回答的满意度。SEO则继续以流量、跳出率和转化率为主要KPI。这种差异意味着，企业需要重新定义优化效果的衡量标准，从单纯的流量导向转向价值导向。
为何两者会走向分化？根本原因在于信息获取方式的变革。随着用户越来越依赖AI进行直接问答，传统的“搜索-点击-阅读”链条被缩短，内容需要直接参与答案生成。这要求内容生产者从“吸引点击”转向“提供权威信息”，从而适应AI的“阅读”习惯。
面对这一变化，从业者应如何应对？关键在于理解两者的互补性。SEO依然是获取广泛流量的基础，而GEO则是在AI搜索生态中建立信任与影响力的进阶手段。企业可采取双轨策略：一方面持续优化网站的SEO基础，另一方面针对核心问题创作结构化、权威性强的内容，为AI提供高质量“素材”。这并非简单的技术升级，而是思维模式的转变——从优化算法到优化信息本身。