先给结论：已经有站点、但自然流量很少的企业，优先做 SEO；客户决策高度依赖专业判断、且开始用 AI 做初筛的 B 端企业，应该让 GEO 与 SEO 并行。两者不冲突，冲突的是预算分配。
一、它们的地基是一样的
无论是传统搜索还是生成式搜索，第一步都是"把页面抓回去"。抓不到、读不懂、判断不了来源，后面的排名与引用都无从谈起。
所以两件事是共同的：可抓取（robots、sitemap、内链、状态码）与可理解（语义化结构、结构化数据、清晰的事实表述）。地基没打好，做哪一边都是浪费。
二、四个维度的差异
| 维度 | SEO | GEO |
|---|---|---|
| 结果形态 | 链接列表，用户自己挑 | 一段结论，AI 替你挑 |
| 优化对象 | 页面在列表中的位置 | 实体在答案中的出现方式 |
| 核心指标 | 收录、排名、点击率 | 提及率、表述准确率、引用来源 |
| 内容偏好 | 覆盖搜索意图、满足需求 | 结论明确、可被摘录、事实一致 |
最容易被忽略的是最后一行。SEO 时代，一篇文章可以铺陈很久再给结论，用户会往下读；GEO 时代，模型只截取其中最像"结论"的那一段。写法的差别是实质性的。
三、企业该先做哪个
可以用三个问题判断：
- 站点本身的收录正常吗？如果连收录都成问题，先解决技术 SEO，否则 GEO 无从谈起。
- 客户会向 AI 提问吗？B 端服务、软件、医疗、教育、工业品——会；本地餐饮、即时零售——短期内影响有限。
- 你有人持续产出内容吗？GEO 对内容质量的要求不低于 SEO，没有内容供给，两条路都走不通。
四、一起做的正确姿势
不建议把 SEO 和 GEO 拆给两个团队，那会立刻产生两个问题：技术改动互相打架、内容标准各写一套。更现实的做法是：
- 技术层统一：一次把可抓取、结构化数据、性能做好，两边共用。
- 内容层分叉：面向搜索意图的页面满足"完整回答"，面向 AI 的段落满足"可被引用"，同一篇内容可以在结构上同时满足。
- 指标层分开：排名与提及率分别建基线，不要用一个指标衡量两件事。
五、两个常见误区
"GEO 是新概念，所以 SEO 过时了。" 不成立。生成式搜索的检索环节仍然依赖传统索引，SEO 做不好，AI 也检索不到你。
"做了 GEO 就能不投广告。" 也不成立。GEO 影响的是"被考虑"的概率，不改变转化链路。它替代不了品牌与产品本身的竞争力。
六、给一个可执行的顺序
第 1 个月：修技术地基（收录、速度、结构化数据），同时建立 AI 可见性基线。
第 2–3 个月：按关键词矩阵产出内容，同步把核心页面改写成"结论先行"的结构。
第 4 个月起：按月对比两套指标，决定预算往哪边倾斜。
这个顺序的好处是：无论 GEO 最终效果如何，技术地基与内容资产都不会浪费。具体的技术检查项，可以参考收录慢的六个技术原因。