当用户不再点击链接，而是直接获取生成答案时，内容的可见度战场就从搜索引擎结果页（SERP）悄然转移至对话界面。传统SEO依赖的关键词排名、页面技术优化和反向链接，在生成式引擎面前面临失效风险。评测对比显示，针对生成式模型优化的内容（GEO），其核心策略是提供结构化、事实清晰且易于模型理解的信息，而非单纯追求关键词密度。这要求内容创作者从“为排名写作”转向“为答案准备”。
从执行层面看，两种路径的差异更为明显。SEO工作流通常围绕关键词研究、页面优化、内容创建和外链建设展开，效果衡量指标（如排名、自然流量）相对直观。而GEO的实践更侧重于内容的知识图谱化、数据源权威性以及与用户意图的深度对齐。一项针对信息类查询的对比测试发现，传统SEO优化的页面在生成式引擎的答案引用率上表现不稳定，而经过GEO思路改造、提供明确因果链和多源验证的内容，被模型采纳并生成可靠答案的概率明显提升。
为何会出现这种差异？根源在于信息获取范式的转变。传统搜索是“列表式”呈现，用户从多个选项中自行判断；生成式引擎则是“总结式”输出，模型需从海量信息中提炼最相关、最可靠的片段进行组合。因此，GEO的核心痛点是保障内容能被模型稳定“理解”并信任。评测中常发现，那些缺乏明确主体、逻辑松散或依赖隐喻的内容，在生成式模型中极易被忽略或曲解，导致可见度归零。
如何评估GEO与SEO的效果？这需要更复杂的对比维度。在短期曝光上，SEO可能通过长尾关键词快速获得流量；但在构建品牌权威和长期知识资产方面，GEO的思路更能适应AI驱动的环境。一个可行的评测方法是，针对同一主题创建两套内容，一套遵循SEO表现良好实践，另一套采用GEO原则（如结构化数据、明确问答逻辑、多角度事实陈述），然后在不同生成式引擎中测试其被引用的频率和稳定性。这种对比能清晰揭示两种策略在新环境下的适应性差异。
当前，许多企业正面临从SEO向GEO过渡的挑战。评测观察到，成功案例往往不是简单抛弃SEO，而是将其基础能力（如技术优化、内容质量）融入GEO框架，重点提升内容的“可理解性”与“可信度”。这意味着，未来的可见度竞争，将更多取决于内容能否成为AI的可靠信息源，而非仅仅在搜索列表中占据一席之地。理解这一规则变迁，是应对可见度挑战的第一步。