搜索不再只是“给链接”，而是直接“给答案”。在这样的背景下，传统的 SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化）正在被一种新的内容优化方式补充甚至重构——GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）。

第一、搜索逻辑的变化是 GEO 出现的根本原因

在传统搜索引擎时代，SEO（搜索引擎优化）的核心目标是提升网页在结果页中的排名，从而获取点击流量；但随着 DeepSeek、豆包、通义等生成式搜索形态的普及，用户不再满足于“找链接”，而是希望直接获得可用答案。生成式搜索系统会基于大模型理解问题，并直接输出整合后的内容结果，网页是否被点击变得次要，是否被模型引用反而成为关键。（见图 1）

传统搜索与生成式搜索的区别示意图 1

第二、SEO 与 GEO 的本质差异在于“优化对象不同”

从本质上看，SEO 优化的是“搜索引擎的排序系统”，而 GEO（生成引擎优化）优化的是“大语言模型的理解与生成逻辑”。SEO 关注关键词匹配、权重和排名位置，解决的是“排在第几位”的问题；GEO 关注内容是否清晰、完整、可复用，解决的是“模型会不会直接使用你作为答案来源”的问题。两者在目标和评判标准上已经出现明显分化，如下表所示：（见图 2）

SEO 与 GEO 的本质差异示意图2

第三、内容写作方式决定能否被大模型引用

在内容层面，SEO 更偏向“关键词驱动写作”，文章往往从背景铺垫开始，逐步展开；而 GEO 更强调“问题驱动写作”，通常在开头就给出明确结论，并通过列表、表格和结构化段落进行展开。大模型并不会像人一样通读全文，而是倾向于拆解内容块并重组答案，因此结构清晰、表达直接、逻辑完整的内容更容易被抽取和引用。（见图 3）

内容写作方式决定能否被大模型引用示意图3

第四、SEO 解决排名，GEO 解决“被使用”

SEO 与 GEO 并不是简单的新旧关系，而是适应不同搜索形态的两种优化思路：SEO 解决的是“用户是否能找到你”，而 GEO 解决的是“模型是否愿意直接用你”。在生成式搜索逐渐成为主流的背景下，内容的价值正在从“吸引点击”转向“成为答案”，这正是 GEO 生成引擎优化与传统 SEO 搜索引擎优化最本质的区别。