GEO 不是 SEO 的新名字

GEO 是 Generative Engine Optimization 的缩写，中文一般译作「生成式引擎优化」。目标是让 ChatGPT、Gemini、Perplexity 这类工具在回答问题时，把你写的东西当成依据、把你的域名列进来源。

和 SEO 最根本的差别在「用户拿到的东西」：搜索引擎给你一列链接，用户自己挑；AI 直接给一个写完的答案，来源只是答案下面的一行小字。答案里通常只放几个来源，这个位置是排他的——有人进，就有人出。

所以在 SEO 里，你做的是「让用户看见我」；在 GEO 里，你做的是「让 AI 用我」。这两句话对应完全不同的动作。

最后一行值得多说一句：AI 回答是概率分布，不是排行榜。同一批问题隔一周再问，被引来源的相似度只有一成多。任何说「保证被 AI 推荐」的，都经不起复测。

美国买家的采购路径变了。以前是 Google 搜「CNC machining China」，一家家翻供应商网站；现在不少人先在 ChatGPT 里问「谁能做 50 件小批量 6061 铝件、公差 ±0.05」，拿到三五个名字，再去看这几个名字的官网。

这个变化对供应商是硬的：你在 Google 排第一，但 AI 回答里没有你，你在新路径上就是零曝光。

本站实测的第一批数据：同一个问题，AI 给出的答案里出现了 268 个域名。我们抓下被引最多的 26 个，逐页核对七类采购证据，得到的结论是——中国供应商不是不存在，而是不完整。它们确实进了回答，但只在 12 个问题里的一两个出现；页面写得像产品册，缺的是公差、交期、认证、检测手段这些能被单独摘出来引用的事实。

引用高度集中。637 次引用（含 2026-10-20 补采，主批 541 次）分布在 291 个域名上，前 20 个域名拿走 63.7%。也就是说，绝大多数域名只被零星提过一两次。

证据完整不等于被引更多。证据分 ≥5/7 的 5 家，合计只被引 16 次；证据分 ≤4/7 的 20 家，平均被引 9.2 次。方向是负的——但样本只有 26 个域名，不足以推广成规律，我们在报告里也是这么写的。

写得全不等于摘得出。17 个被引最多的页面，词数中位数 2588，H2 从 1 到 26，表格最多 190 张，0 个带 JSON-LD。长度和标签都解释不了被引，能解释的是「一段话能不能脱离上下文被单独引用」。

每条结论的完整数据、分母和边界都在实证报告里，这里只放能直接用的部分。

不用等我们做诊断，你自己十分钟能查一遍：

一、写下 3 到 5 个你客户真会问的问题。带材质、批量、公差，别写「CNC 加工厂哪家好」这种没人会照原样问的句子。

二、分别问 ChatGPT、Gemini、Perplexity，同一个问题各问一次，不要追问、不要给提示。

三、看回答末尾的来源列表，搜你的域名。

四、如果出现了，记下被引的是哪一页——那一页就是你现在的资产，改动要谨慎。

五、如果没出现，看同题被引的三个页面写了什么。差别通常不在文笔，在「有没有一段能被直接摘走的事实」。

这一步的产出是「你在几个问题里被引、输给谁」，不是「怎么优化」。优化要在看清基线之后做，否则改了半天不知道有没有变。

「GEO 就是 SEO 加几个 AI 关键词」　不是。优化对象从「页面整体」变成了「可被摘出的段落」，动作不一样。堆词在 GEO 里没有对应机制。

「写得越长越容易被引」　17 个被引最多的页面里，词数从 1122 到 17235 都有，中位数 2588。长度不是变量。

「加 JSON-LD 就能被摘走」　17 个页面里 0 个带 JSON-LD，照样被引。结构化数据有用，但它不是入场券。

「被引用 = 被推荐」　域名进来源列表，只说明这次回答用了它的页面，不代表质量判断，也不代表买家会下单。这两件事在数据里是两条不同的路。

「做一次就一劳永逸」　单次快照，复测相似度只有一成多。要持续看，就得定期复采。