Generative Engine Optimization（GEO，生成式引擎優化）是指讓內容更容易被 AI 搜尋與對話式工具引用、摘要或推薦的優化方法。當使用者直接向 AI 提問，或在搜尋結果中看到 AI Overview 與 AI Mode 生成的答案時，品牌和網站能否被提及或引用，就是 GEO 關心的問題。
這個詞在 2023 年因一篇學術論文而廣為人知，其後被業界廣泛沿用。需要留意的是，GEO 目前沒有統一的定義，也沒有公認的標準做法；業界亦有 AEO（Answer Engine Optimization）、AI SEO 等相近說法。
GEO 與傳統 SEO 的分別
傳統 SEO 的目標是讓頁面在搜尋結果中排得更前，使用者再點擊進入網站。GEO 的目標是讓 AI 在生成答案時採用你的內容，使用者可能直接在答案中讀到結論，不一定點擊連結。因此 GEO 成效除了流量，還要看品牌被提及的次數、被引用的來源連結，以及答案中的描述是否正確。
兩者並非對立。Google 的公開指引指出，出現在其 AI 搜尋功能中的基本條件，與一般搜尋的最佳做法相同，例如頁面可被檢索、已建立索引，並且是對使用者有幫助的內容。可以說，穩固的 SEO 基礎是做 GEO 的前提。
AI 如何選取內容
不同工具的做法不盡相同，但一般會先理解問題，再把問題拆成多個子查詢（見 Query Fan-out），從網頁或資料庫取回相關段落，最後整合成一個答案並附上來源。這代表單一段落是否清晰、完整、可獨立理解，往往比整頁的篇幅更重要。
GEO 的實務做法
- 先答問題：在段落開首以一至兩句直接回答問題，再補充背景和例外情況。
- 結構清晰：使用描述性的小標題、短段落、清單和表格，方便系統擷取獨立段落。
- 提供獨特價值：加入原創數據、實測經驗與專業判斷，提高資訊增益，並展現 E-E-A-T。
- 確保可被讀取：重要內容以文字呈現，不要只放在圖片或需要互動才顯示的元件中，並確認沒有誤擋相關爬蟲。
- 保持品牌資訊一致：在官方網站、社交平台和第三方資料來源中，統一業務名稱與描述，減少 AI 整合時出現矛盾。
- 定期測試：用目標客戶會問的問題詢問不同 AI 工具，記錄品牌是否被提及、描述是否正確，並持續追蹤變化。
GEO 的常見誤解
坊間常有「只要做某個步驟就能保證被 AI 引用」的說法，應該保持懷疑。AI 的回答因提問方式、時間和工具而異，結果並不穩定，沒有任何做法可以保證。例如 llms.txt 雖然常被討論，但各大服務是否採用並不明確，不宜視為必做項目。較務實的方向，是把內容做得清楚、可信、有獨特資訊，同時維持扎實的技術基礎。