传统 SEO 与生成式引擎优化（GEO）看似相近，底层逻辑、优化目标与评估指标完全不同。SEO 面向爬虫与网页排序，追求关键词排名、点击量与页面流量；GEO 面向大模型理解与答案生成，追求被 AI 引用频次、答案占比、信息准确性。

技术路径上，SEO 依赖关键词密度、外链权重、页面体验；GEO 聚焦语义理解、知识图谱、结构化数据与 E-E-A-T 信号。AI 不再简单匹配词频，而是判断内容是否专业、是否有经验支撑、是否权威可信。

内容形态差异显著。SEO 适合长文、专题页、列表页；GEO 更适配问答体、清单体、数据表格、事实陈述，强调信息密度与可读性，避免冗余营销话术。AI 对 “硬广”“夸大” 敏感，过度营销会降低信源权重。

评估指标上，SEO 看排名、UV、转化率；GEO 看引用率、答案出镜率、信息完整度、用户对 AI 答案的满意度。企业可通过模型调用日志、公开问答测试、内容检索命中率，量化 GEO 效果。

转型建议：保留 SEO 基础优化，同步推进 GEO 改造。把高频用户疑问整理为问答库，用结构化数据标注产品、服务、案例，建立权威内容池。两者协同，既能守住传统搜索流量，又能抢占 AI 答案入口，构建全域搜索竞争力。