過去二十年，搜索引擎優(yōu)化（seo）一直是企業(yè)獲客的主戰(zhàn)場。傳統(tǒng)SEO主要關注百度、谷歌等搜索引擎，通過關鍵詞、鏈接建設以及頁面優(yōu)化等手段獲得更高排名。然而，隨著ChatGPT、DeepSeek、騰訊云寶、文心一言、豆包等生成式AI搜索工具的興起，企業(yè)在網(wǎng)絡營銷中正面臨一場全新的變革——生成引擎優(yōu)化（GEO：Generated Engine Optimization）。

SEO與GEO：對象與呈現(xiàn)方式的轉變

傳統(tǒng)SEO的目標是讓企業(yè)的網(wǎng)站在搜索引擎的自然結果中獲得更靠前的位置，從而吸引用戶點擊。其核心在于理解用戶的搜索習慣、關鍵詞密度以及頁面間的鏈接關系。然而，GEO則有著截然不同的優(yōu)化邏輯，如下表格所示：

想要做好GEO，需要面對挑戰(zhàn)：

1、黑盒與透明度問題
生成引擎背后的算法和決策機制不透明，企業(yè)內容創(chuàng)作者難以預測何時、如何被引用，這就像是在“黑盒”里進行優(yōu)化，增加了控制難度。

2、快速迭代與適應性
隨著大型語言模型和生成引擎不斷更新，優(yōu)化策略需要不斷調整。GEO方法可能在短期內有效，但如何保持長久競爭力是個大問題。

3、領域多樣性與定制化需求
不同領域和查詢類型對GEO策略的反應各異，內容創(chuàng)作者需要針對特定領域設計專屬優(yōu)化方案，這增加了實施復雜度。

4、潛在的操控與惡意優(yōu)化風險
隨著商業(yè)化應用，可能出現(xiàn)利用“戰(zhàn)略文本序列”等技術惡意操控生成引擎輸出的情況，這不僅會扭曲搜索結果，還可能導致信息偏見。

5、整合傳統(tǒng)SEO與GEO
傳統(tǒng)SEO側重關鍵詞、反向鏈接等，而GEO更注重語義相關性和引用表現(xiàn)。如何有效融合二者，構建一個平衡且持續(xù)的優(yōu)化策略，是一大挑戰(zhàn)。
6、衡量與評估指標的不確定性
盡管已有GEO-bench等基準測試，但在不斷演變的生成引擎環(huán)境中，如何精準測量內容可見度和效果仍存在較大不確定性。

7、用戶信任與內容質量保障
AI生成的回答有時可能不夠準確或存在偏見，內容創(chuàng)作者在優(yōu)化時既要提高可見度，又必須確保內容權威性和準確性，以免誤導用戶。

盡管現(xiàn)在AI工具火熱，每個企業(yè)都希望結合AI，搭上AI時代的列車。但是傳統(tǒng)的SEO依然在企業(yè)獲客中占有重要地位。對于企業(yè)來說，未來的營銷策略應是兩者并舉，通過傳統(tǒng)SEO穩(wěn)固流量入口，同時借助GEO搶占生成式AI推薦的先機，構建多層次、多渠道的網(wǎng)絡營銷生態(tài)。