網站是要優化降低AI模型的Token(詞元)消耗量
生成引擎優化（GEO）會涉及到意想不到的方面，而且關於AI的相關技術已經是五花八門了，如：MCP、LLM、Agent、Skills、RAG，其實都是爲了降低Token（詞元）的消耗、從而提高效率，本質就是資源或是錢的問題，通俗的講就是成本，但是我們給網站做GEO和AEO的時候就要懂事了，你可以理解為就是要知道人情世故的運作道理。
很多人理解不了網站GEO怎麼會跟Token有關係。
其實這個問題在SEO方面是早就存在了，但是傳統搜索引擎消耗的Token比較少，甚至可能忽略不計，如：抓取網頁進行截圖，然後用類似於字體指紋進行檢查記錄，又或是抓文本進行緩存匹配，這也是為什麼國內的SEO都普遍存在長期的生態環境問題，其實就是算法是服務於規則而受限於控製程度。
所以傳統的SEO不太需要搜索引擎服務方消耗Token，也就是用自然語言技術對內容信息進行識別解析就可能需要消耗些Token，但是GEO就完全不同了，因為內容信息不是記錄、也不是緩存，而是要用於學習、建模、分類、定位、存儲，整個內部運作的機制都在不同程度的消耗Token，尤其是生成輸出方面。
而且我們可以去瞭解MCP和LLMs為什麼現在被詬病不太適合AI，其實就是沒有解決Token消耗的問題，甚至傳統成熟的JSON技術也被吐槽了，所謂的完整性和便捷性也都是理由說詞而已，但是我們的網站要接入AI的生態環境，那麼就肯定避不開Token的問題，因為網站的內容信息要能被AI入庫成為資料源。
GEO是深度考驗技術的應用及優化的策略。
雖然文章及內容很重要，但是如果沒有技術的支持以及優化的支撐，那麼網站的文章就很難體現出內容的信息價值，，因為這個AI及大模型對Token的消耗是比較敏感，不太會爲了獲取某個內容信息就投入過多的Token成本，除非你的網站是高校、科研或是權威機構的資料庫，否則給你的量是不多。
這其實也是AI公司對外部網站投資意願的問題，而且針對SEO的管理和維控已經是有常識性的認知了，重點是AI對外部資料的抓取、識別、解析、學習、計算等其他步驟和過程都需要消耗Token，這是一種資源開支，涉及到算力，所謂的算法是在其之後的結果，我們可以理解為就是腦力+眼力。
所以這就有個很現實的網站GEO的問題，如果網站會導致AI消耗較多的Token，那意味着什麼呢，事實就是忽視對應的網站重要性，舉例：內容頁很複雜、信息量很混亂，整套下來需要消耗100個Token值，但是AI賦予頁面的Token值只有10個，那問題就來了，不要這個內容頁面了，因為投資風險大了。
AEO也是要注意網站會消耗AI的Token值。
現在大家都知道AEO就是AI搜索引擎，本質上很大程度就是SEO的AI場景，側重的是答案優化方面，但是要注意AEO也是基於大模型，這就必然也存在需要消耗Token，所以網站也要降低內部會過多消耗AI賦予的Token值，其實就是告訴AI蜘蛛應該抓取哪裏、這裏是什麼、重要區域包含了哪些內容。
所以我有幾篇文章都說，如果網站做不好SEO/SEO，那麼就不可能存在GEO效果，這問題之一在於是否會過多消耗Token，而且說的不是網站自身的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，不要以為那網站的內容頁搞成很簡單、內容信息做成很簡短，如果你這麼想，那我只能說“你跑偏了”。
而且現在的GEO更側重於技術方面，但是需要結實的SEO基座，接入了AEO的場景，然後纔是GEO的效果，這是個層級式的結果，所以AEO是GEO的過程、SEO是GEO的步驟，而Token是貫穿了所有步驟和過程的完整體系，因為AI需要Token的消耗，而現如今的搜索引擎、答案引擎和生成引擎都已經應用了AI。
結語：本文是告訴大家，我們做網站GEO的時候，要注意優化Token消耗，但不是說Token就是網站GEO的決定性，而是重要的關鍵因素之一，其實現在看起來更像是AI檢索生成引擎，具有檢查、搜索、詢問、答案的生成服務，依靠與內部的知識庫和外部的資料源，屬於是全網聚焦整合的AI互動平臺，用的是AI有多少Token能量。