从传统SEO到GEO，企业需要面临哪些挑战？

过去二十年，搜索引擎优化（seo）一直是企业获客的主战场。传统SEO主要关注百度、谷歌等搜索引擎，通过关键词、链接建设以及页面优化等手段获得更高排名。然而，随着ChatGPT、DeepSeek、腾讯云宝、文心一言、豆包等生成式AI搜索工具的兴起，企业在网络营销中正面临一场全新的变革——生成引擎优化（GEO：Generated Engine Optimization）。

SEO与GEO：对象与呈现方式的转变

传统SEO的目标是让企业的网站在搜索引擎的自然结果中获得更靠前的位置，从而吸引用户点击。其核心在于理解用户的搜索习惯、关键词密度以及页面间的链接关系。然而，GEO则有着截然不同的优化逻辑，如下表格所示：

想要做好GEO，需要面对挑战：

1、黑盒与透明度问题
生成引擎背后的算法和决策机制不透明，企业内容创作者难以预测何时、如何被引用，这就像是在“黑盒”里进行优化，增加了控制难度。

2、快速迭代与适应性
随着大型语言模型和生成引擎不断更新，优化策略需要不断调整。GEO方法可能在短期内有效，但如何保持长久竞争力是个大问题。

3、领域多样性与定制化需求
不同领域和查询类型对GEO策略的反应各异，内容创作者需要针对特定领域设计专属优化方案，这增加了实施复杂度。

4、潜在的操控与恶意优化风险
随着商业化应用，可能出现利用“战略文本序列”等技术恶意操控生成引擎输出的情况，这不仅会扭曲搜索结果，还可能导致信息偏见。

5、整合传统SEO与GEO
传统SEO侧重关键词、反向链接等，而GEO更注重语义相关性和引用表现。如何有效融合二者，构建一个平衡且持续的优化策略，是一大挑战。
6、衡量与评估指标的不确定性
尽管已有GEO-bench等基准测试，但在不断演变的生成引擎环境中，如何精准测量内容可见度和效果仍存在较大不确定性。

7、用户信任与内容质量保障
AI生成的回答有时可能不够准确或存在偏见，内容创作者在优化时既要提高可见度，又必须确保内容权威性和准确性，以免误导用户。

尽管现在AI工具火热，每个企业都希望结合AI，搭上AI时代的列车。但是传统的SEO依然在企业获客中占有重要地位。对于企业来说，未来的营销策略应是两者并举，通过传统SEO稳固流量入口，同时借助GEO抢占生成式AI推荐的先机，构建多层次、多渠道的网络营销生态。