生成引擎优化（GEO）会涉及到意想不到的方面，而且关于AI的相关技术已经是五花八门了，如：MCP、LLM、Agent、Skills、RAG，其实都是为了降低Token（词元）的消耗、从而提高效率，本质就是资源或是钱的问题，通俗的讲就是成本，但是我们给网站做GEO和AEO的时候就要懂事了，你可以理解为就是要知道人情世故的运作道理。
很多人理解不了网站GEO怎么会跟Token有关系。
其实这个问题在SEO方面是早就存在了，但是传统搜索引擎消耗的Token比较少，甚至可能忽略不计，如：抓取网页进行截图，然后用类似于字体指纹进行检查记录，又或是抓文本进行缓存匹配，这也是为什么国内的SEO都普遍存在长期的生态环境问题，其实就是算法是服务于规则而受限于控制程度。
所以传统的SEO不太需要搜索引擎服务方消耗Token，也就是用自然语言技术对内容信息进行识别解析就可能需要消耗些Token，但是GEO就完全不同了，因为内容信息不是记录、也不是缓存，而是要用于学习、建模、分类、定位、存储，整个内部运作的机制都在不同程度的消耗Token，尤其是生成输出方面。
而且我们可以去了解MCP和LLMs为什么现在被诟病不太适合AI，其实就是没有解决Token消耗的问题，甚至传统成熟的JSON技术也被吐槽了，所谓的完整性和便捷性也都是理由说词而已，但是我们的网站要接入AI的生态环境，那么就肯定避不开Token的问题，因为网站的内容信息要能被AI入库成为资料源。
GEO是深度考验技术的应用及优化的策略。
虽然文章及内容很重要，但是如果没有技术的支持以及优化的支撑，那么网站的文章就很难体现出内容的信息价值，，因为这个AI及大模型对Token的消耗是比较敏感，不太会为了获取某个内容信息就投入过多的Token成本，除非你的网站是高校、科研或是权威机构的资料库，否则给你的量是不多。
这其实也是AI公司对外部网站投资意愿的问题，而且针对SEO的管理和维控已经是有常识性的认知了，重点是AI对外部资料的抓取、识别、解析、学习、计算等其他步骤和过程都需要消耗Token，这是一种资源开支，涉及到算力，所谓的算法是在其之后的结果，我们可以理解为就是脑力+眼力。
所以这就有个很现实的网站GEO的问题，如果网站会导致AI消耗较多的Token，那意味着什么呢，事实就是忽视对应的网站重要性，举例：内容页很复杂、信息量很混乱，整套下来需要消耗100个Token值，但是AI赋予页面的Token值只有10个，那问题就来了，不要这个内容页面了，因为投资风险大了。
AEO也是要注意网站会消耗AI的Token值。
现在大家都知道AEO就是AI搜索引擎，本质上很大程度就是SEO的AI场景，侧重的是答案优化方面，但是要注意AEO也是基于大模型，这就必然也存在需要消耗Token，所以网站也要降低内部会过多消耗AI赋予的Token值，其实就是告诉AI蜘蛛应该抓取哪里、这里是什么、重要区域包含了哪些内容。
所以我有几篇文章都说，如果网站做不好SEO/SEO，那么就不可能存在GEO效果，这问题之一在于是否会过多消耗Token，而且说的不是网站自身的Token（令牌），是AI和大模型要消耗的Token，不要搞混淆了，但是也要提醒一下，不要以为那网站的内容页搞成很简单、内容信息做成很简短，如果你这么想，那我只能说“你跑偏了”。
而且现在的GEO更侧重于技术方面，但是需要结实的SEO基座，接入了AEO的场景，然后才是GEO的效果，这是个层级式的结果，所以AEO是GEO的过程、SEO是GEO的步骤，而Token是贯穿了所有步骤和过程的完整体系，因为AI需要Token的消耗，而现如今的搜索引擎、答案引擎和生成引擎都已经应用了AI。
结语：本文是告诉大家，我们做网站GEO的时候，要注意优化Token消耗，但不是说Token就是网站GEO的决定性，而是重要的关键因素之一，其实现在看起来更像是AI检索生成引擎，具有检查、搜索、询问、答案的生成服务，依靠与内部的知识库和外部的资料源，属于是全网聚焦整合的AI互动平台，用的是AI有多少Token能量。
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