AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎优化）是把一个页面调优成「被直接摘出来当答案」的那一段——精选摘要、语音回答、Google 蓝链之上的那个框。GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）则是把品牌的整体存在调优成「当 AI 一次性综合多个来源生成答案时，被引用、被推荐」。AEO 争的是单一引擎上的一个位置；GEO 争的是在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Grok、Google AI Overviews 综合出的那段回答里占一席。底层的内容功夫相近，但「什么算赢」完全不同。
可以把它们看成表亲，而不是双胞胎。AEO 更多是把一段可被摘取的答案排版干净；GEO 更多是积累让 AI 主动点名你的权威度与共识。
关键要点
- AEO 让页面被原样摘出来当答案；GEO 让品牌在 AI 生成的回答里被综合、被引用、被推荐。
- AEO 的胜负单位是单一引擎上的一个位置（Position Zero、语音回答）；GEO 的胜负单位是「在跨多引擎、由多来源拼成的回答里被写进去」。
- 光靠排版能拿下精选摘要；但赢得生成式引用，靠的是多个可信站点之间的共识、实体权威度与真正的 information gain（信息增量）。
- 你几乎不用二选一：同一个页面可以上半页放紧凑的 AEO 答案，下半页放 GEO 级别的深度。
- Google 2026 年的官方口径把 AEO 与 GEO 都归为「仍然是 SEO」，所以一个可被索引、可出摘要、结构清晰的页面，能同时喂养两者。
AEO 到底在优化什么
AEO 脱胎于 2016–2022 年的语音搜索与精选摘要时代，那时的奖品是 Google 的「Position Zero」，以及给 Siri、Alexa 用的干净答案。它背后的引擎是经典的信息检索：匹配查询，再从某一个页面里摘出一段，直接当作答案呈现。
这里能赢的打法很窄，也很成熟：把问题原样写成标题，用自成一体的 40–60 字直接作答，再用 FAQPage 或 how-to schema 标注，让爬虫能干净地取到答案。Google 官方的精选摘要文档至今仍在描述这种「摘取」行为，而精选摘要仍是很强的先行指标——曾拿下精选摘要的页面，后来被 AI Overviews 引用的比例明显更高。想看更细的版本，可以读我们的 什么是 AEO。
GEO 到底在优化什么
GEO 属于 2023 年底开启的生成式时代。这个词在 KDD 2024 论文 《GEO: Generative Engine Optimization》 中被正式提出，研究的是如何在「LLM 一次性读取并总结多篇文档后写出的答案」里提升某个来源的可见度。它的引擎不是「检索再引用」，而是「读很多，再重写」。
这改变了工作内容。你要的不再是独占某一条摘要，而是成为模型对某个话题「共识」的一部分——当引擎起草回答时，被点名、被链接、被推荐。杠杆在于实体密度（在知识图谱里是一个明确、已知的东西）、information gain（说出别人没说的东西）、数字 PR 与第三方提及，以及结构清晰、事实密集、便于归因的页面。完整打法见我们的 什么是 GEO 支柱文，而 什么是 GEOly AI 则展示平台如何追踪它。
因为同一个问题在每个引擎上的答法都不一样，GEO 天生就是多引擎的。ChatGPT 偏爱的页面，可能在更依赖实时引用的 Perplexity 里颗粒无收。这也是为什么衡量要覆盖全部七大引擎，而不是某一页搜索结果。
核心区别
把 AEO 和 GEO 分清楚，最干净的方式是按维度拆：
- 引擎不同。AEO 依赖检索与关键词匹配；GEO 依赖 LLM 在多篇文档上推理，并写出一段原创答案。
- 产出不同。AEO 返回某一个页面里的原文引用；GEO 返回一段混合后的文字，你的品牌可能和别人一起被点名、被链接、被推荐。
- 内容形态不同。AEO 奖励一段紧凑的 40–60 字定义；GEO 奖励全面、有据、结构化的深度。
- 指标不同。AEO 追踪 Position Zero 与语音回答占比；GEO 追踪可见度、提及率与引用率。GEOly 把这些收敛成一个 0 到 100 的 ，以及对标具名竞品的 。
