許多人常將 GEO (Generative Engine Optimization) 和 AEO (Answer Engine Optimization) 視為同一件事，但這是一個策略上的陷阱，也是對未來搜尋趨勢的誤判。兩者雖然都出現在「搜尋系統直接給答案」的情境，但處理的問題層級與優化目標完全不同：AEO 關注答案怎麼被直接回覆給使用者，重點在結果端的呈現與回覆效率；而 GEO 則著重內容如何被 AI 選取、組合與反覆使用的上游邏輯，看的是內容的可重用性。如果你只看答案長相，會看不清楚背後的多來源組合邏輯。對 SEO / 行銷從業者來說，釐清這兩個框架的邊界至關重要，它決定了你的內容策略應該是優化「單一問題的完美回覆」還是「內容作為素材的可重用性」。
這篇原文會帶你抓住 3 個重點：
- 釐清 AEO 與 GEO 的核心目標差異：結果端呈現 vs. 上游素材選取。
- 辨識不同類型問題：單一明確答案是 AEO，多來源整合是 GEO。
- 調整 SEO 工作重心：理解哪些動作偏重「直接回覆」哪些偏重「穩定引用」。
AEO 處理的是結果端問題，就像櫃檯服務，重點在於針對單一、明確的問題，能否快速、清楚地端出答案（例如：「GA4 事件上限是多少？」）。而 GEO 則更像食材供應鏈的優化，它關心的是在開放式提問（如：「電商網站該怎麼規劃 canonical 策略？」）下，你的內容如何被 AI 判斷為可信賴的素材來源，並將其拆解、重組以支撐複雜的生成式回答。
我在實務上最常看到的地雷是：直接把 GEO 當成 AEO 的「改名放大版」，這會讓優化策略失焦，資源錯投在只追求答案呈現，完全忽略了內容被選取、拆解與多來源組合的關鍵上游問題。
釐清這個邊界，才能讓你不只追求一次性的答案曝光，更能專注於建立一個「對 AI 來說可靠、好用的主題知識網絡」，確保你的內容在未來能穩定進入多次被調用的循環。
👉 完整版（含兩者差異圖解與工作軸線表）在 EchoWave：GEO vs AEO：範圍差異與優化目標一次講清
