网站做GEO要引用量，但是最流量和点击就要看推荐量，也可以说是GEO最终的落地结果之一，因为引用已经被AI检索显示了，而推荐就是直接显现给出相关的产品、信息、品牌等，所以引用是关键指标、推荐就是核心指标，两者很相似，但有效果也有区别。
引用是附带信息来源的URL链接、便于追溯和佐证，而推荐是给提供已经筛选后的选项、便于查阅和决策，如果从效果层面看待，推荐强于引用，但是引用多于推荐，这就取决于网站做GEO要的是流量点击还是营销点击，所以AI的引用和推荐就是“显示”和“显现”的区别。
如果说引用是检索性、那么推荐就是可见性，所以看AI的推荐量效果就是可见性的程度了，但是都基于语义向量化，而且流量率和点击率会有差异化，所以网站做GEO的时候就有很重要的细节方面的取向性，但是也可以共同优化，这就考验执行能力和专业程度了。
电商类、贸易类、下载类、小说类、影视类、产品类、医疗类、本地类、保险及金融类等提供了信息查阅的网站是优先选择AI的推荐量，其次是服务类、资讯类、行业类、娱乐类等其他信息阅读的网站，虽然理论上所有的网站都应该选择AI的推荐量，但是由于显现的位置有限以及AI场景的控制，所以还是明智的选择网站要引用还是推荐。
推荐量是靠大量内容堆积出来。
必须要注意这个问题，尤其是不要用AI生成大量内容发布到网站，这肯定会造成严重的站内污染，导致AI判断网站内容信息不健康，甚至判定就是垃圾内容的聚合站，从而降低可信度，而且无法恢复信任值，更有可能会被AI拉黑。
所以网站做GEO、尤其是内容方面，绝不能搞歪门邪道的方式，不要意图给AI投毒洗脑，这是严格打击的对象，其行为具有破坏性，直接影响AI的生态环境，等于是砸烂AI平台，而且也纳入了违法犯罪的条款。
结语：其实按照GEO的步骤和过程，先把引用量做到位、然后加强优化推荐量，这就能有序的执行，而且相互之间不会矛盾或是冲突，不要急于求成，避免乱了阵脚，尤其是不要相信有捷径的方式，务必要认真执行实质性的方法，甚至在内容方面要有针对性的策略，切勿投机倒把。