2026年9月的深圳SEO大会上，SEO与GEO的关系是讨论重点。Lily Ray在主旨演讲中提出了一个值得所有内容团队检查的问题：为了获得AI推荐而采取的做法，会不会损害网站原有的搜索表现？
一、这次大会传递出的6个重点
1. SEO仍是Google AI搜索的基础
Google的AI Overviews和AI Mode依托搜索索引以及现有的排名和质量系统。页面能否被抓取和索引、内容是否有价值，依然会影响其在搜索中的可见度。
因此，网站的技术SEO、页面结构和内容质量仍要持续做好。
2. GEO捷径可能带来长期风险
为了让品牌出现在AI回答中，有些网站批量生产榜单、制造品牌提及，或伪装成真实用户参与讨论。这类做法即使暂时获得曝光，也可能损害网站的搜索表现与可信度。
3. 不同AI平台，不能套用同一套规则
ChatGPT、Google AI Model、Claude 等平台在选择和引用来源的方式上存在差异。中国市场的DeepSeek、豆包、元宝等平台，也有各自的内容生态。
评估GEO效果时，需要分别观察平台、采购问题和引用来源，不能只用一个“AI排名”概括所有结果。
4. 原创事实比通用文章更有价值
能够体现真实经验的内容更值得投入，例如产品测试、工艺说明、使用场景、选型差异和实际案例。
对于B2B企业，这意味着内容不能停留在“质量好、服务好”等笼统描述，而要提供采购商能够核实的信息。
5. 出海本地化需要研究当地需求
同一产品在不同市场，可能有不同的搜索词、规格表达、采购习惯和转化顾虑。把英文页面直接翻译成多种语言，通常无法解决这些差异。
本地化应从当地用户如何搜索、如何比较、如何做采购决定开始。
6. 流量最终要落到询盘和收入
排名、点击、被客户信任、产生询盘，是不同环节。网站获得访问后，还需要让采购商迅速看懂企业供应什么、适合哪些采购需求、有哪些能力证明，以及如何联系。
SEO效果也应结合合格询盘和业务结果来评估。
二、Lily Ray的核心提醒：如何做GEO，同时守住SEO？
Lily Ray的演讲聚焦于一个风险：追求AI引用时，不要采用可能破坏常规SEO搜索表现的策略。
她列举的高风险做法包括：
在Reddit等平台伪装成真实用户，为品牌制造讨论；
批量发布“最佳产品”“最佳供应商”文章，并反复推荐自己；
大规模生成缺乏真实依据的竞品对比和替代品页面；
操纵AI检索来源或知识库内容；
通过虚假更新日期制造内容“新鲜度”；
使用与页面实际内容不符的结构化数据。
这些做法的共同问题是：试图制造可信度，却缺少真实证据。竞品比较页、行业榜单本身并非都不能做；关键是内容是否准确、比较是否有依据、发布方式是否会误导读者。
SEO下滑，AI引用也可能跟着下降
Lily在大会前发表过一项观察：她分析了受Google搜索波动影响的11个站点子目录。在所选观察期内，这些页面的预估自然搜索流量平均下降26.7%，AI搜索总引用平均下降22.5%。其中，ChatGPT引用平均下降27.8%，Google AI Mode下降23.8%；Perplexity的走势则有所不同。
这项研究是特定时间段的小样本分析，数据也来自第三方工具。它显示的是这些案例中搜索表现与AI引用同向变化，不能据此断言所有网站、所有AI平台都会出现相同结果。
但它足以提醒团队：评估一项GEO做法时，不能只看它是否带来了短期AI曝光，还要看它对自然搜索和品牌可信度的影响。
Google对“GEO垃圾内容”的态度
Google已明确说明：现有的搜索垃圾内容政策，同样适用于AI Overviews和AI Mode。
一些常被包装为“GEO必做项”的技巧，也需要客观看待：
llms.txt：Google表示，它不会帮助或损害网站在Google搜索中的表现。把内容切成大量短段：Google没有这样的硬性要求，页面应以读者理解和使用为先。
新增“AI专用Schema”：Google没有要求使用特殊的GEO结构化数据；标记应与页面真实内容一致。
堆砌E-E-A-T词汇：经验和可信度需要通过实际内容与证据体现，E-E-A-T本身不是一个独立的排名因子。
这场演讲最实用的判断方法是：准备执行一项GEO策略时，先检查它是否提供了真实价值，是否经得起采购商核实，以及是否可能伤害网站已有的SEO表现。