在信息获取的战场上，规则正在悄然改写。传统的搜索引擎优化（SEO）如同为图书馆绘制稳定的索引卡片，依赖关键词密度、外链权重等明确指标，让网页在搜索结果中占据更显眼的位置。然而，当生成式AI（如基于大语言模型的搜索工具）成为信息的第一道关口，旧的导航系统开始失效。这并非简单的工具迭代，而是一场关于信息呈现逻辑的深层变革。对于内容创作者而言，这意味着过往积累的优化经验可能正面临贬值风险，而新的、更复杂的规则已然降临。
对比评测的核心在于，两者优化目标存在根本分歧。SEO的可靠目标是提升网页在传统搜索结果列表中的排名，其成功往往以点击率和流量为直接衡量标准。而生成式引擎优化（GEO）的目标更为复杂，它追求的是让内容被AI模型理解、吸收，并最终在生成的回答中被直接引用或转化为答案的一部分。这意味着，即便内容排名靠前，若未能成为AI生成回答的可靠信源，其实际价值便大价格优惠扣。这种“引用优先于排名”的逻辑，充分改变了内容价值的评估体系。
从方法论对比来看，传统SEO依赖于可量化的技术参数，如标题标签优化、结构化数据标记、页面加载速度等，这些是相对明确的“操作手册”。而GEO则更像是一门“理解科学”，它要求内容不仅结构清晰，更要具备深度、逻辑严谨且信息权威，以适配AI模型的推理与归纳机制。评测发现，GEO对内容本身的“知识密度”和“事实稳定性”要求极高，单纯的关键词堆砌或表面优化难以奏效，这给内容生产者带来了更高的专业门槛与持续创作压力。
在用户信任构建的维度上，两者路径截然不同。SEO通过权威域名背书、高质量外链等方式间接建立信任，用户在点击前需自行判断。而AI搜索直接生成答案，其信任感来源于模型对信息源的综合评估。一个被GEO成功优化的内容，其观点、数据或结论被AI采纳，即意味着它获得了算法层面的“权威认证”。然而，这也带来了新的风险：一旦AI基于有偏差的信息源生成回答，错误的传播范围将更为隐蔽和广泛。
最终，这场对比评测指向一个现实：SEO并未过时，但其适用范围正被重新界定。它仍是保障网站基础可见性的基石，尤其在特定垂直搜索中作用明显。而GEO则代表了在AI主导的信息分发网络中争夺话语权的关键。对于企业而言，这不再是二选一的抉择，而是需要构建双轨策略：既要维护传统搜索的稳定流量入口，又要开始投资那些能被AI“读懂”并“信任”的深度内容。这场变革的代价是更高的专业投入，而捷径，或许就藏在对AI思维模式的深刻理解之中。