生成式引擎优化(GEO)与传统搜索引擎优化(SEO)的竞争，正从技术层面延伸至效果评估体系。传统SEO依赖关键词密度、反向链接和页面加载速度等量化指标，而GEO更关注内容在AI模型中的语义理解深度与信息结构化程度。以知识图谱构建为例，SEO强调实体词匹配，GEO则要求内容具备多维度属性关联，这对技术实现路径提出了根本性挑战。
在内容呈现方式上，两者差异明显。SEO优化倾向于在标题、元描述中直接嵌入目标关键词，而GEO要求内容以问答形式或结构化数据块呈现，便于AI提取并生成摘要。测试数据显示，针对同一专业话题，采用GEO策略的内容在AI生成回答中的引用率高出传统SEO页面约37%，但后者在直接搜索排名中仍保持优势。这种分化使得创作者需要在“被AI引用”和“被用户搜索到”之间做出策略选择。
技术底层逻辑的对比更值得深究。传统SEO依赖爬虫对HTML标签的解析，而GEO需要与大语言模型的注意力机制协同工作。例如，GEO策略会刻意增加内容中的逻辑连接词和事实验证段落，以提升AI生成答案的可信度。但这也带来了新问题：过度结构化的内容可能降低人类阅读体验，而SEO优化的页面又常因信息密度不足被AI模型忽视。
成本效益分析揭示了另一维度的差异。传统SEO已形成成熟的工具链和人才体系，单页优化成本相对可控。GEO则需要内容创作者同时掌握语义分析和AI模型特性，初期学习曲线陡峭。某内容平台的对比实验表明，采用GEO策略的科技类文章，其长尾流量在三个月内增长明显，但通用领域内容的效果提升并不明显，这提示策略选择需匹配内容类型。
综合来看，GEO并非对SEO的简单替代，而是针对AI搜索时代的增量优化。目前的行业实践显示，将SEO的基础框架与GEO的语义增强技术结合，能在现有搜索排名中保持稳定，同时提升AI回答的引用概率。随着AI搜索渗透率持续提升，这种混合策略可能成为内容优化的标准范式，但具体权重分配仍需根据平台算法动态调整。