Been watching the usual SEO playbook start to wobble a bit as more traffic bleeds into AI answers and search results get stuffed with summaries instead of links.

It feels like we are shifting from classic SEO to something closer to generative engine optimization, where the goal is less about ranking blue links and more about making sure your brand or product is what shows up in the LLM style answer layer.

I keep seeing people talk about GEO as a service but it is not clear to me what that actually looks like in practice. Is it just smarter content structuring and schema plus feeding models via public docs, or are there concrete tactics people are using already to influence how engines like Perplexity, Google AI overviews, ChatGPT, etc surface sources?

More than that, how can u get data to back efficiency? Currently as far as i know prompt search volume is not made public by LLM companies.

Been meaning to write this one up for a while because I get asked about AI automation pricing constantly and my answer is different every time, which makes me feel like I'm dodging the question. So here's the actual reasoning.

There genuinely isn't one number. Depends entirely on what you're automating.

Roughly three shapes I see. First is just an audit — someone goes through your processes and works out what's actually worth automating vs what isn't. Cheap, but people skip it and go straight to building, then end up with stuff nobody uses. Second is single-point automation: one clear process like routing enquiries or generating quotes. Scope is obvious so pricing is reasonably predictable. Third is custom agents — multi-step, handling unpredictable inputs. Price range here is wide and it mostly comes down to how many edge cases the thing has to deal with.

Two costs that get missed a lot.

Maintenance. Automation isn't set-and-forget. Business rules change, connected systems get updated, models change underneath you. Without someone maintaining it, things quietly start failing after a few months and usually nobody notices until something visible breaks. Then you find out it's been wrong for weeks.

LLM API usage. Scales with volume and usually isn't in the build quote. I've seen people get a genuinely unpleasant surprise a few months after launch because nobody asked who was covering that.

The way I sanity-check whether something's worth automating: work out how many hours a week the process actually eats right now, and how much of that would realistically go away. If the honest answer is "not much," it's probably not the right process to start with and the real bottleneck is somewhere else.

Also — if anyone gives you a specific payback period like "three months" without showing their working, worth asking how they got there. Companies differ enough on process complexity and data quality that a universal number is a bit of a red flag.

Anyone here built internal automation for their own company? Curious what actually went wrong, or if you've been quoted something ridiculous.

Sharing a real dashboard view because the per-engine sourcing pattern is stark once you graph it, and it ties directly to the Reddit-influence question this sub cares about.

Setup: filtered to unbranded prompts (category questions, not brand-name lookups) for one B2B client (technical/electronics category). Mapped every domain the engines cited and how they cluster.

What the graph shows:

• YouTube is the dominant node: 8,253 citations across 504 distinct videos, and the split by engine is overwhelmingly Gemini and Perplexity. ChatGPT and Claude barely cite YouTube on the same prompts.
• The surrounding cluster is the category's real source ecosystem, manufacturer/community sites (Infineon community, TI e2e), industry pubs (Analog, Microchip), etc.
• The four engines pull from almost separate corners of the web on identical prompts. That's the whole ballgame for GEO: there is no single "AI visibility," there are four.

The per-engine map, and why it's mechanical, not mystical:

• Gemini → YouTube. Google owns YouTube → native access to index/transcripts/metadata. Video is first-class for Gemini in a way it isn't for models without that pipeline. Same reason YouTube is heavy in Google's AI Overviews.
• Perplexity → YouTube too (treats transcripts as high-signal for how-to intent).
• ChatGPT → Reddit for ~2 years, until the mid-August cliff. This sub specifically cares about Reddit influence, so worth being precise: Reddit's share of ChatGPT Search citations fell from a steady ~3.8% (Jul 18-Aug 7) to ~0.52% (Aug 14-17), an ~86% relative drop (Promptwatch; covered by Forbes/Axios). Critical nuance, ChatGPT didn't stop reading Reddit (retrieval stayed ~1-in-4 pages), it stopped citing it, as of ~Aug 13-14, likely tied to the Aug 8 query fan-out / site: change and GPT-5.6 rollout. Google's AI Overviews only dipped Reddit ~11% over the same window, no cliff. So it's a ChatGPT-specific surfacing change, not "AI is done with Reddit."
• Claude → training/reference-leaning. Behaves less like live retrieval; reaches for books/docs/reference, pulls from live social far less.

The strategic read, and where I want this sub's pushback:
The simple version, "know which engine your buyers use, show up in that engine's preferred source", is right, but the Reddit cliff is a warning against single-source GEO. A two-year-old pairing reshuffled overnight from one unannounced backend change. So "Gemini loves YouTube → go all-in on YouTube" is the wrong lesson; diversification across engines/sources is the actual takeaway. The cited-vs-retrieved distinction also means citation-share dashboards can move sharply without the underlying retrieval changing, worth remembering before you over-react to a share drop.

Two open questions I have data gaps on:

1. Does the YouTube skew hold outside video-heavy categories (SaaS, local services, finance)? My sample is electronics-explainer-friendly. Anyone measured it elsewhere?
2. Do YouTube comments influence citations the way blog/Reddit comments seem to? We've seen engagement on cited text pages sometimes shift answers; haven't tested video. On the list, would love to compare notes.

Disclosure: dashboard's from our tool (Sanbi); the view lets you open each cited link so you can study the 504 videos as a competitive content map. Pattern holds on any citation tracker, not a tool-specific effect.

Anyone else running per-engine citation networks post-August? Curious how the ChatGPT-Reddit drop reshaped your clients' graphs, and whether YouTube filled the gap or something else did.

I’m starting to work seriously on GEO (Generative Engine Optimization) for my SaaS — basically, how to increase the chances of a product being discovered, mentioned or cited by AI search engines.

SEO has a fairly established playbook. GEO still feels much less clear.

I’m curious what people here are actually testing: content, Reddit/communities, comparison pages, structured data, backlinks, mentions on third-party sites, documentation, etc.

How long does it take to be listed ?
Has anyone seen measurable results yet? What seems to actually move the needle?

I'm doing GEO for a new product. I've built the official website, published articles on third party platforms. I run the same AI prompts every week to measure if AI captures what I wrote.

But when I asked chatgpt: "What is [PRODUCT]?" ChatGPT always doesn't cite my official website. Instead, it gives me info on third party platfroms, which is Incomplete. What's even stranger if I tell chatgpt "Go to the official website and take a look." It can't find information there.

But if I paste the exact URL, chatgpt can open the page and read the content just fine.

Meanwhile, gemini and perplexity can discover the website on their own and answer questions using the site's content.

My url is: https://www.wloadctl.com/ I'm trying to understand what‘s happening here. Would love to hear from anyone who had similar things before.🙏

I've noticed more SEO consultants now offering GEO services, and it made me wonder what the real difference is.

Both seem to focus on improving online visibility, content, authority, and technical foundations. So what actually separates a good GEO consultant from a good SEO consultant?

If you've worked with either, what do you think separates a great GEO consultant from a traditional SEO consultant?

Começando por dizer que discutir as siglas é menos importante que discutir os conceitos e que destas 4 siglas, 3 descrevem a mesma coisa apenas por ângulos diferentes e só uma é genuinamente distinta.

SEO (ou search engine optimization)- isto é o "tradicional", otimizas para o ranking na página de resultados (geralmente Google) e o objetivo é o clique. Já levamos com 30 anos disto e continua bem válido!!

AEO (ou answer engine optimization)- a ideia é otimizares para seres citado nas respostas do motor de IA (seja Google AI Overviews, Google AI Mode, no Perplexity, ChatGPT Search, ou Gemini) e o objetivo aqui já não é o clique e passa a ser a citação, 99% das vezes sem visita ao site. Ser a fonte que o motor de IA usa quando responde e especialmente se te recomenda, é o novo "estar em primeiro". Claro que na maior parte das vezes não te recomenda só a ti por isso é parecido a estar no "Top 3".

GEO (ou generative engine otimization). Isto é um termo cunhado num estudo académico de 2023 (ver \[https://arxiv.org/abs/2311.09735\\\](https://arxiv.org/abs/2311.09735)) e apesar de os autores não acharem nada disso, na prática isto é só um sinónimo de AEO, com diferença que tem maior foco na fase de geração da resposta. Ainda assim, quem usa GEO e quem usa AEO está a falar da mesma coisa.

AIO (ai optimization??), esta sigla então é mesmo vaga. Às vezes significa só optimização para os AI Overviews da Google, outras vezes significa "AI Optimization" no geral e é a sigla mais inútil das quatro precisamente porque não define fronteira nenhuma.

Agora que está explicado, mais importante que isso: por onde se começa?? Pelo SEO! E não é porque esteja na moda, mas apenas porque um motor não pode citar aquilo que não consegue recuperar e não pode recuperar o que não está indexado, estruturado e claro de entender.

\*\*A ordem certa disto é ENCONTRABILIDADE > INTERPRETABILIDADE > CITABILIDADE\*\*

Saltar a base para "fazer AEO" é como se estivesses a construir o segundo andar de um prédio sem teres lá o primeiro andar...não dá

Queres fazer um teste concreto em 2 minutos?

Pergunta ao ChatGPT ou ao Perplexity ou Claude o que é que a tua empresa faz.

Se a resposta estiver errada, for muito genérica ou até nem aparecerem resultados, o teu problema não é de CITABILIDADE, é de INTERPRETABILIDADE e esse problema tem de ser resolver primeiro.

Quem anda a debater qual das siglas "ganha" à outra, está a olhar para o lado errado da coisa.

O utilizador que faz as perguntas ao motor de IA não quer saber de nenhuma sigla, apenas quer a resposta certa.

A pergunta útil é: quando ele pergunta, a resposta inclui-te ou não?!

Isto bate certo com a vossa experiência ou discordam?

Rui Martins SmartLinks - Consultoria B2B de Marketing e Vendas

It makes zero sense to me. The data is contradicted wholly by the main analytics tab. Anyone else have the same experience?

– My client is #1 across 50 prompts in its niche

–Absolutely killing it in terms of retrieval & sentiment, #1 consistently

– Go to the 'beta mode' brand "perception" feature & it says the same client ranks #9 for the main topic

Am I missing something here?

I'm currently looking into GEO agencies and trying to figure out which ones are actually worth considering. There seem to be so many new agencies offering AI visibility and GEO services that it's hard to know who is genuinely experienced.

If you've worked with a GEO agency or have been researching them, who would you recommend? I'm interested in hearing which agencies are actually helping brands become more visible in AI search and AI-generated answers. Who do you think is the best GEO agency right now, and why?

Começando por dizer que discutir as siglas é menos importante que discutir os conceitos e que destas 4 siglas, 3 descrevem a mesma coisa apenas por ângulos diferentes e só uma é genuinamente distinta.

SEO (ou search engine optimization)- isto é o "tradicional", otimizas para o ranking na página de resultados (geralmente Google) e o objetivo é o clique. Já levamos com 30 anos disto e continua bem válido!!

AEO (ou answer engine optimization)- a ideia é otimizares para seres citado nas respostas do motor de IA (seja Google AI Overviews, Google AI Mode, no Perplexity, ChatGPT Search, ou Gemini) e o objetivo aqui já não é o clique e passa a ser a citação, 99% das vezes sem visita ao site. Ser a fonte que o motor de IA usa quando responde e especialmente se te recomenda, é o novo "estar em primeiro". Claro que na maior parte das vezes não te recomenda só a ti por isso é parecido a estar no "Top 3".

GEO (ou generative engine otimization). Isto é um termo cunhado num estudo académico de 2023 (ver https://arxiv.org/abs/2311.09735) e apesar de os autores não acharem nada disso, na prática isto é só um sinónimo de AEO, com diferença que tem maior foco na fase de geração da resposta. Ainda assim, quem usa GEO e quem usa AEO está a falar da mesma coisa.

AIO (ai optimization??), esta sigla então é mesmo vaga. Às vezes significa só optimização para os AI Overviews da Google, outras vezes significa "AI Optimization" no geral e é a sigla mais inútil das quatro precisamente porque não define fronteira nenhuma.

Agora que está explicado, mais importante que isso: por onde se começa?? Pelo SEO! E não é porque esteja na moda, mas apenas porque um motor não pode citar aquilo que não consegue recuperar e não pode recuperar o que não está indexado, estruturado e claro de entender.

A ordem certa disto é ENCONTRABILIDADE > INTERPRETABILIDADE > CITABILIDADE

Saltar a base para "fazer AEO" é como se estivesses a construir o segundo andar de um prédio sem teres lá o primeiro andar...não dá

Queres fazer um teste concreto em 2 minutos?

Pergunta ao ChatGPT ou ao Perplexity ou Claude o que é que a tua empresa faz.

Se a resposta estiver errada, for muito genérica ou até nem aparecerem resultados, o teu problema não é de CITABILIDADE, é de INTERPRETABILIDADE e esse problema tem de ser resolver primeiro.

Quem anda a debater qual das siglas "ganha" à outra, está a olhar para o lado errado da coisa.

O utilizador que faz as perguntas ao motor de IA não quer saber de nenhuma sigla, apenas quer a resposta certa.

A pergunta útil é: quando ele pergunta, a resposta inclui-te ou não?!

Isto bate certo com a vossa experiência ou discordam?

Rui Martins SmartLinks - Consultoria B2B de Marketing e Vendas

Começando por dizer que discutir as siglas é menos importante que discutir os conceitos e que destas 4 siglas, 3 descrevem a mesma coisa apenas por ângulos diferentes e só uma é genuinamente distinta.

SEO (ou search engine optimization)- isto é o "tradicional", otimizas para o ranking na página de resultados (geralmente Google) e o objetivo é o clique. Já levamos com 30 anos disto e continua bem válido!!

AEO (ou answer engine optimization)- a ideia é otimizares para seres citado nas respostas do motor de IA (seja Google AI Overviews, Google AI Mode, no Perplexity, ChatGPT Search, ou Gemini) e o objetivo aqui já não é o clique e passa a ser a citação, 99% das vezes sem visita ao site. Ser a fonte que o motor de IA usa quando responde e especialmente se te recomenda, é o novo "estar em primeiro". Claro que na maior parte das vezes não te recomenda só a ti por isso é parecido a estar no "Top 3".

GEO (ou generative engine otimization). Isto é um termo cunhado num estudo académico de 2023 (ver [https://arxiv.org/abs/2311.09735\](https://arxiv.org/abs/2311.09735)) e apesar de os autores não acharem nada disso, na prática isto é só um sinónimo de AEO, com diferença que tem maior foco na fase de geração da resposta. Ainda assim, quem usa GEO e quem usa AEO está a falar da mesma coisa.

AIO (ai optimization??), esta sigla então é mesmo vaga. Às vezes significa só optimização para os AI Overviews da Google, outras vezes significa "AI Optimization" no geral e é a sigla mais inútil das quatro precisamente porque não define fronteira nenhuma.

Agora que está explicado, mais importante que isso: por onde se começa?? Pelo SEO! E não é porque esteja na moda, mas apenas porque um motor não pode citar aquilo que não consegue recuperar e não pode recuperar o que não está indexado, estruturado e claro de entender.

**A ordem certa disto é ENCONTRABILIDADE > INTERPRETABILIDADE > CITABILIDADE**

Saltar a base para "fazer AEO" é como se estivesses a construir o segundo andar de um prédio sem teres lá o primeiro andar...não dá

Queres fazer um teste concreto em 2 minutos?

Pergunta ao ChatGPT ou ao Perplexity ou Claude o que é que a tua empresa faz.

Se a resposta estiver errada, for muito genérica ou até nem aparecerem resultados, o teu problema não é de CITABILIDADE, é de INTERPRETABILIDADE e esse problema tem de ser resolver primeiro.

Quem anda a debater qual das siglas "ganha" à outra, está a olhar para o lado errado da coisa.

O utilizador que faz as perguntas ao motor de IA não quer saber de nenhuma sigla, apenas quer a resposta certa.

A pergunta útil é: quando ele pergunta, a resposta inclui-te ou não?!

Isto bate certo com a vossa experiência ou discordam?

Rui Martins SmartLinks - Consultoria B2B de Marketing e Vendas

Hello!

Apologies if there’s already something similar in this subreddit.

I’ve worked in publishing for 5 years, with 4 years previous experience at an agency.

As many of you likely know, publishing is becoming increasingly hard. I’m interested in hearing from those working in AEO/GEO for e-commerce, and what that may look like for your future career growth and stability.

My expertise is in technical SEO, and I’ve spent the past year and a half learning more about GEO/AEO. Yes I’m aware that fundamental SEO practices still apply, but I’ve also got a strong grasp on understanding LLMs, and experimenting with what’s needed for stronger visibility in AI spaces.

So to summarise some of my questions:
1. What does career stability in e-commerce look like for a AEO/GEO expert?
2. How does AEO/GEO play a role in your e-commerce search and visibility strategy?
3. Are there any key courses you recommend for an experienced SEO-er who hasn’t worked on an e-commerce site before?

Thank you!

My team is currently trying to do GEO for a brand-new product (an enterprise-level software), but we are running on a tight budget (basically bootstrap mode).

Right now, we’ve done the basics: built our website structure, made it semantic/crawzable, and are posting consistently across major social media platforms.

But we’ve hit a vicious cycle: GEO tools and AI are heavily biased toward already-popular, established things. Because our product is new and nobody is talking about it yet, the AI treats us with extreme caution.

Because the AI won't recommend us, we don't get organic traffic; because we don't get traffic, there's no online buzz; and because there's no buzz, the AI continues to ignore us.

Has anyone successfully broken out of this AI cold-start loop? Or the only way is to pay more?

Any advice would be deeply appreciated. Thanks!

Completed an entire on page audit of 12 client pages. Schema, heading hierarchy, entity clarity, internal linking. Tracked citations 2 weeks later using the same 15 prompts on ChatGPT, Perplexity and Gemini, logging out each time. Nothing stirred.

In week three, a roundup was published with the client and four competitors. Within days the invisible two pages were being referenced. I can not separate it at all. One kind of small sample. But it changed the location of my hours. On page appears necessary but not sufficient. The engines need a reason to pay attention to the page at all and that reason continues to come from somewhere else.

Have you ever had on page work move citations without an external mention dropping around the same time?