面對生成式 AI 搜尋帶來的典範轉移，多數 SEO 團隊最混亂的，是分不清眼前的問題究竟屬於「答案層優化 (AEO)」還是「內容網路建構 (GEO)」。這種混淆會導致後續所有優化動作、KPI 設定與預算分配都跟著失焦。這份「AEO/GEO 情境診斷」提供了一個清晰的決策框架，讓你從可觀察到的現象，精準判斷問題落點，避免專案空轉。
這篇原文會帶你抓住 3 個重點：
- 五種情境自檢，快速判斷 AEO/GEO 傾向
- 三個關鍵判斷軸，穩定拆分問題類型
- 依據混亂程度，決定先啟動哪種專案
文章指出，AI 搜尋的問題可拆分為「答案層」與「成功模型與內容網路層」。當症狀集中在 AI 回答的語氣、重點是否準確時，應優先採用 AEO 框架（例如調整段落重點句）；而當問題是 SERP 排名尚可，但 AI Overview 幾乎不引用你時，則是典型的 GEO 問題，需要回頭檢查主題覆蓋與內容的可提取性 (LLM Extractability)。資源有限時，建議優先處理 AEO 型的答案專案。
我在實務上最常看到的地雷是：將所有與 AI 相關問題混稱為「AI SEO」。這個模糊的總稱，會直接導致 AEO 和 GEO 的工作內容、KPI 和預算混淆不清，最終難以對齊真正的成功指標。
這套診斷工具與判斷邏輯，能協助你將優化行動轉化為具體的 AEO 或 GEO 專案路線，讓團隊討論不再模糊。
👉 完整版（含情境診斷表格與完整判斷軸）在 EchoWave：AEO 或 GEO：用情境診斷找出正確的優化框架
