SEO：优化搜索结果排名
搜索时代，用户搜一下，看十条链接，再自己比较、自己挑选。SEO 的主要目标是让网页更容易被搜索到。
GEO 基础知识
什么是 GEO（生成式引擎优化）
简单来讲，就是让 AI 在自己的回答里主动提到你、讲对你、推荐你。
GEO 的定义
GEO 是 Generative Engine Optimization 的缩写，中文为生成式引擎优化。
当用户向 AI 平台提出“有没有推荐”“A 和 B 哪个好”“这个品牌值得买吗”等问题时，AI 会直接综合信息并给出答案。GEO 关注的就是品牌能否在这个答案里被看见、被理解、被推荐。
GEO 与 SEO 的区别
GEO：优化 AI 生成答案
AI 时代，用户问一句，AI 直接给答案。GEO 的目标是让 AI 在答案中正确理解品牌，并在关键场景中推荐品牌。
GEO 追求的三个结果
被看见
品牌出现在 AI 的回答里，尤其是在用户没有直接点名品牌的泛推荐和比较问题中被纳入候选。
被理解
品牌信息被讲对、讲全，包括核心卖点、适用场景、产品边界和与竞品的差异。
被选择
在关键问题和购买场景里被推荐，并且推荐理由能够帮助用户继续了解或做出决策。
为什么现在就要做
决策入口迁移
消费者正在从搜索框迁移到 AI 对话框。过去是“搜一下”，现在是“问一句”。
AI 直接影响选择
AI 给出的几个答案可能就是用户最终会考虑的范围，不在答案里就意味着少了一次进入决策的机会。
越早建立认知越稳定
AI 对品牌的理解会随外部资料和内容环境变化。越早补足可信信息，越容易形成稳定的推荐基础。
不做 GEO 可能遇到什么
- 不被推荐：AI 给出的几个答案里可能不包含你。
- 被说错：AI 可能把你的品牌说错、说旧，或错误理解核心卖点。
- 旧办法不通用：传统投放、SEO、PR 不能直接等价为 AI 的置信来源。
GEO 关注哪些用户场景
GEO 会覆盖用户在 AI 平台上的多类决策问题，包括推荐、比较、风险、替代和确认购买等。不同场景考验不同能力：推荐看曝光和理由，比较看差异表达，风险看边界说明，确认购买看决策推动。