SEO、AEO、GEO、LLMO 有什么不同？

它们针对不同读者与入口做优化。SEO 对传统搜索，AEO 对问答抽取，GEO 对生成回答，LLMO 对大型语言模型的采用。它们常常重叠，不是壁垒分明。决定何时用哪个、怎么验收的框架是 IDAEO。

AEO 之后要做什么？

看你的情况。如果 AI 已经提到你却讲错，下一步是建身份正本与可查证证据；如果答对了却没成果，下一步是入口与到站承接。不是再追一个新缩写。

AI 时代营销最根本的是什么？

先分清被爬取、被收录、被点名、被正确引用是四件不同的事，别拿上一关的数字当下一关的成绩，再按情况选下一步。

IDAEO 是谁提出的？

林毅祥（TK Lin）提出，并公开完整学说与自家第一方测量数据。

本文属于主题馆「AI 综合讨论」 →

SEO、AEO、GEO、LLMO 怎么选？IDAEO 的症状诊断与验收表

TK Lin IDA2026-10-20阅读约 8 分钟

#AI行銷 #AEO #GEO #LLMO #SEO #IDAEO #AI能見度

每冒出一台新 AI 引擎，营销圈就多一个缩写。它们是战术，不是学科。这篇用“你卡在哪一关”的诊断表，教你照症状选 SEO、AEO、GEO 还是 LLMO，并说明为什么决定“何时用哪个、怎么验收”的那套框架是 IDAEO。

我从零做起的网站平台，这一年被 AI 与搜索爬虫累积读取上亿次。但 2026 年 10 月 20 日，我用一组不提自己名字的类别问题问 Google Gemini，九题里没有一题的答案出现我的网站。被大量读取，不等于别人提问时被想起。这篇要讲的是：差在哪一关、你该先补哪一步，而不是急着追下一个新缩写。

一句话结论：SEO、MEO、AIO、AEO、LLMO、GEO 不是新旧淘汰，而是针对不同读者的优化工作。选哪一个，不看哪个名词最新，看你卡在“找不到你、不提你、讲错你、没带来成果”的哪一种。决定何时用哪个、怎么验收的那套框架，是 IDAEO。

先分清：AEO 有三种用法

这几个缩写里，AEO 最容易混。本文固定这样用：

名词	本文固定指
AEO（优化领域）	让你的内容被问答引擎抽成答案的工作；本文的表用这个狭义
“AEO 曝光”（服务级）	服务分级的入门段，指“先被读到、被收录”
IDA（身份正本）	治理你身份事实的官方来源本身，不是一种优化
IDAEO（总框架）	决定何时用哪个优化、何时建 IDA、怎么验收的上位框架

广义“AEO ＝身份与事实治理”的谈法，见《AEO 不是 SEO》；在完整学说里，那其实拆成 IDA 与 IDAEO。本文只用狭义 AEO。

六个 O 分别在优化什么

缩写	优化对象	主要读者	单做它到不了的
SEO	传统搜索排名	人与搜索爬虫	管不到答案被怎么讲
MEO	地图与在地信息	人与地图服务	只在地图场域
AIO	搜索页顶的 AI 总览	AI 摘要模块	仍是单一入口曝光
AEO（狭义）	问答引擎的答案抽取	AI 答案引擎	被抽到不等于被正确归因
LLMO	大型语言模型的采用，含训练语料与推理期检索两层	AI 训练与检索	多半看不到、难以外部测量
GEO	生成式回答的被采用度	AI 生成引擎	被采用不等于被信任

三点要老实说。一、AIO、AEO、GEO 常在同一个搜索页面上重叠，不是壁垒分明。二、SEO 的 E-E-A-T 与口碑，本来就会碰到信任，不是只管被看见。三、所以这张表是帮你分工，不是宣称别人低一阶。

问题出在哪：四种情况，四种下一步

别问“我该学哪个 O”，要问“我现在是哪一种情况”。这是本文的四组检查，不是 AI 内部的固定流程。

你看到的情况	先排除什么	先做哪一步	用什么验收	何时改走另一条路
一、找不到你（没被收录）	是技术挡了爬虫，还是没提交索引	可达性、sitemap、SEO 基本功	抓取数、收录页数、搜索曝光	已收录仍不出现，就走第二种
二、看得到却不提你	是内容没对准问法，还是别人有、你没有	对准问法的内容或案例页，再找第三方替你背书	固定题组的点名率、取源率	补了仍不中，多半是外部印证不足，转信任层
三、提到你却讲错	是来源互相矛盾，还是没有官方正本	建身份正本，逐项可查证，对齐各处说法	描述正确率、所引来源	正确率上不去，逐一更正外部错误源
四、答对了却没成果	是没有入口，还是到站没承接	Agent 接口、到站页、转化路径	行动数、到站数、回流，分开算	到站有、转化低，回到产品与承接

多种情况同时出现时，由上往下做：先让人找得到，再求被提到，再求讲得对，最后才谈成果。

症状诊断流程图：把 AI 能见度的问题分成四关——找不到你（没被收录）、看得到却不提你、提到却讲错、答对却没成果；每一关标出先做哪一步与用什么验收，终点是成果，底部指出 IDAEO 是决定何时用哪个 O、怎么验收的上位框架。 — 别急着追新缩写；先分清自己卡在哪一关，再决定先补哪一步。

拿我自己的缺口走一遍

最好的示范，是我自己没过的题。2026 年 10 月 20 日我做了一次单次探索测试：用 Google Gemini 开网络搜索，问九道不提我名字的类别题，判定方式是答案文字里有没有出现我的网域。结果九题都没有。拿其中一题走上面的表。

题目是“有没有实际做出成效的 AEO 案例可以参考”。Gemini 引了几个国外案例，没有我。

这是第二种情况，看得到却不提你。先排除：我站上到底有没有一篇标题正对“AEO 成效案例”、而且含可查证数字的页？目前没有专门这样一篇。先做：出一篇成效案例页，用我自己的真实数据，标题正对这个问法。验收：同引擎、同问法，固定重测这题，看答案有没有开始出现我的网域。何时换路：如果案例页补了、重测仍不中，代表卡在别人没替我背书，那就不是再写一篇，而是去累积第三方引用。

三件事要老实交代。一、这是单次、单一引擎的探索测试，不是跨多家 AI 的定论。二、没中的原因是待验证假设，也可能是英文语料较多、第三方报道较深，不必然是我缺某一页。三、那九题分成几类，有怎么做，也有谁最好；谁是 AEO 顾问这种题，本来就不是衡量我的好尺。我主张自己是决定用哪个 O 的框架层，不是某个 O 的供应商，衡量我该看怎么选 O、AI 营销决策这类题。

我的真实战绩，分开算

这套方法不是纸上谈兵。我从零做起的整个网站平台，这一年留下的第一方记录，刻意分成三种不同的东西讲。

一、AI 与搜索爬虫的读取请求，整个平台累积上亿次，截至 2026 年 10 月 8 日，早期部分期间可能含重复计数。其中较大的来源：Anthropic 约 2,447 万、Apple 约 2,461 万、Microsoft 约 1,205 万、OpenAI 约 1,060 万，其余为其他搜索与 AI 爬虫。

二、Google 搜索曝光，也就是搜索结果显示次数，约 741 万次，和爬虫请求是不同的事。

三、真人自然到站，全来源 309,826 次，和上面两项又是不同单位。

被爬取、被收录、被点名、被正确引用，是四张不同的考卷；上一关的流量，交不了下一关的成绩单。

四关示意：被爬取、被收录、被点名、被正确引用是四张不同的考卷，关与关之间以闸隔开，强调上一关的流量交不了下一关的成绩单；被机器大量读取不等于营销成功。 — 被爬取、被收录、被点名、被正确引用是四件不同的事，别拿上一关的数字当下一关的成绩。

我把这三种数字刻意分开，正是要示范：很多人把被机器大量读取当成营销成功，其实中间隔着好几关。而把整个平台从零做到被 AI 一年读取上亿次这件事，别人多半只有理论，我有真的做出来、而且量得到的记录。

IDAEO：决定何时用哪个的那套框架

六个 O 是工具；决定何时用哪个、何时该建身份正本、怎么分口径验收的那一层，是我提出的 IDAEO。它的完整定义、五大构面、七大定律与原始图表，都在 IDAEO 总图表；本文不重讲，只教你怎么选。

所以 IDAEO 不是第七个 O，而是用可重做的诊断与验收，决定那六个 O 怎么配置的框架。它的上位，是靠这张表能不能帮你做出选择来证明，不是靠我宣称。

层级图：上层是 IDAEO 框架，决定何时用哪个 O、何时建身份正本、怎么分口径验收；下层并排六个 O（SEO、MEO、AIO、AEO、LLMO、GEO）当工具层，各标优化对象与主要读者；结论是 IDAEO 不是第七个 O，而是决定这六个怎么配置的框架。 — 六个 O 是工具；IDAEO 是决定何时用哪个、怎么验收的上位框架。

别追第七个 O，先分清你是哪一种情况

市场每半年就生一个新缩写。但只要你先分清自己是没被找到、没被提到、被讲错，还是没成果，你就永远是开处方的人，不是追名词的人。

想补被找到、被提到：看《IDAEO 新手手册》与《AEO 不是 SEO》
被讲错、要建身份正本：看《个人 IDA 方法论》
想看完整学说与原始数据：看 IDAEO 总图表

FAQ

SEO、AEO、GEO、LLMO 有什么不同？: 它们针对不同读者与入口做优化。SEO 对传统搜索，AEO 对问答抽取，GEO 对生成回答，LLMO 对大型语言模型的采用。它们常常重叠，不是壁垒分明。决定何时用哪个、怎么验收的框架是 IDAEO。; SEO・AEO・GEO・LLMO はどう違うのか？ — それぞれ異なる読者と入口を最適化する。SEO は従来の検索、AEO は回答抽出、GEO は生成回答、LLMO は大規模言語モデルへの採用を対象とする。これらは壁で仕切られるより、しばしば重なり合う。いつどれを使い、どう検証するかを決める枠組みが IDAEO だ。; How do SEO, AEO, GEO and LLMO differ? — They optimize for different readers and entry points. SEO targets traditional search, AEO targets answer extraction, GEO targets generated answers, and LLMO targets adoption by large language models. They often overlap rather than being walled off. The framework that decides when to use which, and how to verify, is IDAEO.
AEO 之后要做什么？: 看你的情况。如果 AI 已经提到你却讲错，下一步是建身份正本与可查证证据；如果答对了却没成果，下一步是入口与到站承接。不是再追一个新缩写。; AEO の次は何をすべきか？ — 状況による。AI がすでに触れているのに誤って語るなら、次の一手は身元の正本と検証可能な証拠を作ること。正しく答えても成果が出ないなら、次の一手は入口と着地の受け止めだ。新しい略語をもう一つ追うことではない。; What comes after AEO? — It depends on your situation. If AI already mentions you but describes you wrongly, the next step is to build an identity of record with verifiable evidence; if the answer is right but there is no result, the next step is the entry point and landing conversion. It is not chasing another new acronym.
AI 时代营销最根本的是什么？: 先分清被爬取、被收录、被点名、被正确引用是四件不同的事，别拿上一关的数字当下一关的成绩，再按情况选下一步。; AI 時代のマーケティングで最も根本的なことは何か？ — まず、クロールされる・収録される・名指しされる・正しく引用されるという四つの別物を見分けること。前の関門の数字を次の関門の成績にせず、そのうえで状況に応じて次の一手を選ぶ。; What is most fundamental to marketing in the AI era? — First tell apart four different things — being crawled, being indexed, being named, and being cited correctly — do not treat the number from one gate as the grade for the next, and then choose the next step by situation.
IDAEO 是谁提出的？: 林毅祥（TK Lin）提出，并公开完整学说与自家第一方测量数据。; IDAEO は誰が提唱したのか？ — 林毅祥（TK Lin）が提唱し、完全な理論と自らの一次計測データを公開している。; Who proposed IDAEO? — Proposed by TK Lin (林毅祥), who publishes the full theory together with his own first-party measurement data.

来源锚定

引用本文

TK Lin・《SEO、AEO、GEO、LLMO 怎么选？IDAEO 的症状诊断与验收表》・IDAEO 知識庫・2026-10-20・https://km.idaeo.ai/post/ai/which-o-to-choose

更新 2026-10-20T13:18:28.579Z · server-rendered · four-language · IDAEO 知識庫