GEO 与 SEO 的区别：什么能迁移，什么会被舍弃

生成式引擎优化（GEO）与传统搜索引擎优化（SEO）常被对立讨论，其实它们是同一地基上的两套评分。两者共用可抓取页面、干净的技术健康度、实体与内容，却被不同系统按不同回报打分。作为商家，决定下季度预算时，真正该问的不是「SEO 还是 GEO」，而是「什么能迁移、什么不能、该停止做什么」。

两者都依赖基本功：快速页面、合法 HTML、可用的内链、准确的规范标签与结构化数据。如果 Googlebot 都渲染不出你的商品页，传统排名与 AI 引用都救不了你。Core Web Vitals、站点地图、hreflang 仍然重要。把它们当入场券，而非 GEO 战略本身。

传统 SEO 追逐某查询的排名位置，大量功夫花在权重、外链与关键词级意图匹配上，确实能把流量带向蓝色链接。但排第一并不保证在 AI 概览或 ChatGPT 回答里被引用。模型选的是证据，不是位置。页面排名好，若内容未被组织成可引用片段，在合成答案里仍可能隐形。

GEO 瞄准检索增强生成（RAG）路径。它问的是：模型在查询时抓取片段，能否找到一句可准确引用的话？这意味着答案就绪的段落、FAQ 式问答、一致的实体命名，以及同时以 HTML 与 JSON-LD 呈现的事实。对电商而言，即价格、库存、尺寸、保修、配送以机器可读形式存在，而非埋在头图里。

停止只写人类自上而下才读得懂的类目文案。停止让规格只存在于 PDF 或图片。停止以为高域名权重能护体。AI 系统会引用当下最可引用的段落，哪怕来自小站。

对 10 个核心 SKU 做基线：可回答性、Schema 完整度、实体一致性、语言信号。先修过期价格。每个商品页加五个买家问题。按月按引擎与语言追踪引用。事实层稳固后再扩展到内容集群。

使用 Visora 的团队通常从 /audit 工作流起步，对四层打分并导出优先修复清单，再扩展监测。GEO 不是重写的 SEO，而是 AI 搜索真正会读的那部分。