这个问题肯定会有很多人认为是无稽之谈，但是我和国外的朋友研究发现是确实存在的，而且提醒我不要分享出去，但是我想了下国内绝大多数的SEO和GEO从业者都是处于迷途的状况，所以还是拿出一点说说，给大家个方向吧。
这个问题会很直接的涉及到AI的算力、参数、规格，通俗的讲就是Token，换算成资金就是电力成本，而且AI的水平就是要消耗Token能量，所以不同实力的AI平台就会通过设定Token阈值控制效率，尤其是现在AI模型都有开源共享，所以理论上就是修补、添加以及方向的差异化，比拼就是资金承载力了。
如果网站的结构布局、内容块状、信息分布需要经过多重程序、系统、缓存等，那么就会导致AI等待过程中会直接消耗电力，这个情况还不是Token的事情，但是AI后续识别内容信息的时候就要过度的渲染以及解析，那这就是Token的事情了，可想而知AI抓取你的网站就等同于需要投入资金了。
所以这就有了GEO的问题，AI为什么要在你的网站身上有资金投入呢，而且这个问题可以从AI缓存中就能很直观的看到，相比传统搜索引擎是有更长的时间周期，你可以去检查市面上那些小众或是二线以下的AI平台就知道了，你会发现缓存的数据都普遍超过1年以上了还没有更新，原因之一就是要费钱。
GEO这个层面就是如何让AI快速准确的识别和理解。
不要以为GEO是个高大上的事情，其实是在SEO的基础上进行针对AI的优化，所以主要做的就是优化网站能够被AI准确的识别和理解，甚至快速性是能更利于效率，而且GEO这个说法也是为了认定AI场景，用于区分传统SEO的生态环境，其本质很大程度就是AI搜索优化。
所以大家要明白GEO的核心就是优化网站获取AI的好感度、认可度、信任度，而AI的成本是首当其冲的重点，如果你有疑惑，可以去看看现在已经有大型和品牌的网站通过咨询我或是阅读了我的相关博文之后，开始专门为AI生成Markdown格式的文档，如：文章、新闻、笔记、资讯，这其实就是让AI用最低的成本就能理解网站的内容信息。
其实AI对网站的包容性是很有限，甚至网站在AI面前的容错率很低，而且很多问题是肉眼无法看出来，尤其是以后的网站要打造成AI随时可以调用的智能体，这个时候完全就是看技术能力了，尤其是针对GEO的技术，核心就是要让AI省时省力，举例说：谷歌公告已经说明只抓取2M内的网页，就是这原因。
结语：时代在进步，AI正在成为互联网的常态化，网站虽然依然有较广泛的生存和发展的空间及价值，但是SEO和AEO也会由于算法、AI的技术革新而更有难度，大家是时候要考虑到AI和搜索引擎的成本优化了。
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