GEO（生成式引擎优化，Generative Engine Optimization），是优化给大模型看——让 AI 在回答里提到你、说对你、推荐你。说白了，用户越来越多地不搜索、直接问 AI，GEO 就是去争这块新流量入口。
本质是「优化给谁看」变了：SEO 优化给搜索引擎看，GEO 优化给大模型看。
| 对比 | SEO | GEO |
|---|---|---|
| 优化对象 | 搜索引擎 | 大模型 / AI |
| 用户看到 | 一页链接，自己选 | 一个答案，AI 替他选 |
| 你要争的 | 排名靠前 | 被提及、被说准、被推荐 |
| 载体 | 网页/外链/关键词 | 结构化、可被引用的语料 |
两者不是替代，而是你必须占的两个入口。如果客户已经在问 AI，而 AI 根本不提你、说错你、只推荐对手，那你在这批客户面前基本「隐身」——这部分只有 GEO 能补。
SEO 基础还没做好（官网没内容、搜品牌名都找不到）→ 先补 SEO，它是地基、也是 GEO 的语料来源。
SEO 已在做、客户开始「问 AI」 → 现在就补 GEO，别等。
一测发现 AI 说错你、只推荐对手 → GEO 优先级立刻提到最前，否则一直在「替你传播错误认知」。
为什么「越早越划算」？GEO 现在还早、做的人少，你先把准确语料喂进去、占住 AI 的「默认答案」，成本低、见效久；等大家都开始做，再想扭转 AI 的既有印象就更费劲——跟当年 SEO 的红利期一个道理。
核心就一件事：把关于你的、准确又结构化的「标准答案」发布到 AI 抓得到的地方，让大模型收录、改善认知，再持续复测。三样：
① 品牌标准介绍（一句话 / 50 字 / 200 字三版把品牌定性说清）；② 结构化的「你是谁」（业务 / 产品 / 优势 / 资质，像词条一样）；③ AI-FAQ 标准问答库（把客户常问的问题配上标准答案）。发到官网、百科、知乎、行业目录等渠道。
避坑：GEO 是长期、内容型的活（喂准确语料、被 AI 收录、持续复测），不是投钱就立刻上首位的「排名生意」。别信「三天上 AI 推荐位」。
AI就绪是目标（品牌在 AI 里就绪的状态，用可见度/准确度/推荐度/竞品位次四维衡量），GEO 是把这四个分做上去的手段。