最近在弄那個…AI 回答的東西，真的有點頭大。你知道的，就是 ChatGPT、Perplexity 這些。我發現一個現象，就是我有些文章在 Google 上面排名明明還不錯，但你去問 AI 相關問題，它就是死都不提我的內容。連個邊都沾不上。
這就很奇怪啊。傳統那套 SEO 我也算花了不少時間去弄，關鍵字、反向連結什麼的，但丟到 AI 這邊，好像完全是另一套遊戲規則。感覺…嗯，感覺我們以前的努力，有一半要打掉重練了。
一句話結論
我自己摸索了幾個月後的心得是：現在光做 SEO 不夠了，你還得搞懂 AI 怎麼「讀懂」和「引用」你的文章。這東西，有人叫它 AEO，Answer Engine Optimization。說穿了，就是讓你的內容變成 AI 樂意抄的標準答案。
為什麼以前那套 SEO 會失靈？
老實說，這問題一開始也困擾我很久。傳統 SEO 的核心邏輯，簡單講，就是想辦法讓 Google 覺得你的網頁很重要、很權威，然後把它排在很前面，讓使用者點進來。整個遊戲的終點，是「點擊」跟「流量」。
但是 AI 搜尋，像 Perplexity.ai 或是 Google 未來要搞的那個 SGE，它們的邏輯不太一樣。它們不想給你一堆連結讓你選，它們想直接給你「答案」。
使用者問：「台北有推薦的安靜咖啡廳嗎？」AI 不會給你 10 個部落格連結，它會直接整理出三五家，可能還附上理由。你看，整個過程裡，使用者根本不需要離開那個對話框。你的網站寫得再好，沒有被 AI 選為答案的「素材」，就等於不存在。
所以問題就來了：
- AI 給的是摘要，不是排名：它不是在幫你導流，它是在「消化」你的內容，然後用它的話說出來。你的網頁本身，變成了 AI 的資料庫而已。
- 使用者問得更像在聊天：沒有人會對著 Siri 或 Google Assistant 說「安靜 咖啡廳 台北」，大家會問「嘿，幫我找個適合用電腦的咖啡廳」。這種「對話式搜尋」，跟我們以前研究的那些關鍵字，又有點不一樣。
- 演算法是個黑盒子：AI 用什麼標準來決定引用誰的內容？天曉得。它不像 Google 搜尋引擎，還有一堆公開的指南可以參考。這讓傳統那種狂做反向連結的策略，效果…嗯，大打折扣。
這就是為什麼我說，得換個腦袋來想這件事。SEO 還是要做，但要加上 AEO 的思維。
怎麼做？你可以用 AI 來找出路
我自己是覺得，既然是 AI 的問題，那就用 AI 來解決。我後來都用一套固定的流程，像是對我的網站做健康檢查。這方法有點土炮，但蠻有效的。基本上就是不斷地用 prompt 去跟 AI 對話，把它當成一個很挑剔的讀者，逼它說出為什麼不採用我的內容。
這整個過程，大概可以分成五個步驟吧。對，差不多五步。
步驟一：先找出 AI 眼中的「模範生」
第一步，不要直接問 AI 你的網站。你要先扮演一個普通使用者，問它在你的專業領域裡，它都看哪些資料。比如說，如果我是做室內設計的，我就會這樣問：
請推薦一些提供小坪數房間佈置靈感的中文部落格或網站。這時候，AI 會列出一串名單。這份名單很重要，因為這些就是你「在 AI 世界的競爭對手」。不管它們在 Google 排名怎樣，但在 AI 眼裡，它們就是權威。
步驟二：接著問 AI，為什麼名單上沒有你
拿到名單之後，就可以開始追問了。這一步要直接、要厚臉皮。
你剛剛推薦的名單裡，為什麼沒有 [你的網站 URL 或品牌名稱]？AI 通常會給你一些…嗯，很官腔但有用的回覆。它可能會說「你的網站比較新」、「缺乏特定主題的深入內容」，或是「比較少被其他權威網站引用」。這些都是線索。
步驟三：反過來，問 AI 它是怎麼找到那些模範生的
拿到初步的理由還不夠，要繼續挖。你要搞懂 AI 是透過哪些「關鍵字」或「概念」去鎖定那些模範生網站的。
為了找到剛剛那個名單，你主要是根據哪些關鍵字或搜尋詞彙來判斷的？這一步超關鍵。AI 給你的回覆，很可能不是單一的關鍵字，而是一些「概念詞組」，像是「小坪數收納技巧」、「DIY 傢俱改造」、「北歐風佈置案例」。這些詞，就是你內容裡缺少，或者沒有好好強調的「AI 關鍵字」。跟你以前在 Google Keyword Planner 挖到的那種，可能完全不一樣。
步驟四：讓 AI 當你的顧問，產出行動計畫
好，線索都收得差不多了。現在，角色互換。你要讓 AI 從一個挑剔的讀者，變成你的免費顧問。
根據我們剛剛的對話，請你提供一份詳細的行動計畫，告訴我具體該做哪些調整，才能讓 [你的網站 URL] 的內容，未來更有機會被你這樣的 AI 系統推薦？請條列式說明。AI 這時候會給你一份還算靠譜的優化清單。通常不外乎是：
- 內容結構化：叫你多用標題（H2, H3），段落要簡潔，最好寫成一問一答的形式。
- 關鍵字對齊：把剛剛挖到的那些「AI 關鍵字」更自然地融入文章標題和內文。
- 加入結構化資料：這點比較技術性，但超重要。它會建議你用 `FAQPage` 或 `HowTo` 這類的 Schema 標記，等於是幫 AI 畫好重點。
- 建立權威性：多引用一些可信的外部資料或研究，增加內容的真實性。這點跟 SEO 的 E-E-A-T 概念有點像，就是 Experience (經驗)、Expertise (專業)、Authoritativeness (權威)、Trustworthiness (信賴)。
步驟五：修改、等待，然後驗證
拿到計畫後，就是動手改了。根據 AI 的建議，去調整你的文章結構、內容、甚至網站後台的設定。改完之後…只能等。AI 不像 Google 可以手動提交索引，它什麼時候會重新來讀你的網站，沒個準。我自己的經驗是，大概等個一兩個禮拜吧。
時間到了之後，就回到第一步，用完全一樣的 prompt 再問一次 ChatGPT 或 Perplexity。如果這次，你的網站出現在答案裡，哪怕只是一個小小的引用…那就賓果了！代表你的方向是對的。
所以 AEO 跟 SEO 到底差在哪？
講了這麼多，我自己也覺得有點亂。我整理一下好了，這兩個東西的思維模式到底有什麼不同。說真的，它們不是互斥，比較像是…嗯，升級版跟基礎版的關係。
| 比較項目 | AEO (討好 AI 答案引擎) | 傳統 SEO (討好 Google 搜尋引擎) |
|---|---|---|
| 主要目標 | 讓內容變成 AI 的「標準答案」直接被引用。重點是「被採用」，而不是「被點擊」。 | 還是老樣子，搶關鍵字排名、爭取使用者點進你的網站。流量！流量！流量！ |
| 內容格式 | 偏好一問一答、條列式、定義清楚的短內容。結構要超級清晰，像教科書的重點整理。 | 比較沒差，長篇大論的指南、部落格文章、開箱文…什麼形式都可以，只要內容夠深。 |
| 關鍵字策略 | 專注在「對話式」的長尾關鍵字，就是那種你會直接問朋友的完整問句。 | 短的、流量大的核心關鍵字，跟比較長的長尾關鍵字都會用。範圍比較廣。 |
| 技術層面 | 結構化資料 (Schema) 超級重要，特別是 FAQPage、HowTo 這些。等於幫 AI 畫重點。 | 網站速度、手機版體驗、反向連結的品質和數量…那些技術指標還是很重要。 |
| 成果衡量 | 比較難量化。只能手動去問 AI，看自己的內容有沒有被引用。很土法煉鋼。 | 很明確。可以用 Google Analytics 看流量、Search Console 看排名跟點閱率。 |
一些額外的想法…或者說，提醒
說到這個，其實情況比想像中更複雜。像美國那邊，Google 已經在玩 SGE (Search Generative Experience) 了，這東西基本上就是把 AI 答案直接整合在搜尋結果最上面。但你看喔，它還是會附上好幾個來源網站的卡片讓你點，感覺是想在「給答案」跟「導流量」之間找個平衡。
這跟 Perplexity.ai 那種直接引用一句話，或是 ChatGPT 有時候根本不給來源的作法，思路又不太一樣。這表示，未來可能沒有一套規則通吃所有 AI。針對不同的 AI 平台，可能都要有不同的優化策略。這點在台灣市場雖然還沒全面推開，但我覺得是遲早的事，可以先開始觀察和準備了。
最後再囉唆幾句我自己的感想：
- 多用「我」的口吻：分享你自己的經驗、失敗的嘗試、還有你怎麼解決的。AI 現在好像越來越懂得分辨內容是不是由真人寫的。有個人經驗和溫度，比較不會被當成內容農場的垃圾。
- 寫得像在跟人說話：用對話式的關鍵字和語氣。想像你的讀者就坐在對面，你要怎麼跟他解釋這件事？這樣寫出來的東西，也剛好符合語音搜尋的趨d勢。
- 結構真的、真的很重要：一個明確的問題（H2 標題），緊接著一個簡潔的答案（第一段）。這種格式，AI 最愛。
- SEO 還是基本功：AEO 是建立在良好的 SEO 基礎上。你網站基本的體質要好，AI 才可能把你當一回事。別想著一步登天。
- 持續驗證和調整：這遊戲沒有終點。AI 模型每天都在更新，你得沒事就去問問它，看看你的內容還在不在它的雷達上。
我自己是覺得，這與其說是個威脅，不如說是個機會。對那些真正用心在做內容，而不是只會抄來抄去的人來說，搞懂 AI 的胃口，反而可能讓你繞過那些靠著砸錢買連結的傳統大站，找到新的曝光管道。嗯…大概是這樣吧。
換你聊聊
所以，你自己試過用 ChatGPT 或 Perplexity 找你專業領域的東西嗎？結果有讓你驚訝（或驚嚇）嗎？留言分享一下你的經驗吧。
