當AI開始幫你回答問題，傳統SEO還夠用嗎
說起來，GEO跟SEO這兩個詞，好像越來越常被放在一起討論。以前大家做網站，大多數人都還是圍著搜尋引擎打轉，想辦法讓自己的東西能被Google找到。但最近的趨勢有點變了，因為生成式AI那類新工具開始冒出頭，比如什麼SGE、ChatGPT、Bing AI——它們給人的答案不再只是丟一堆連結，反而直接「生成」出一段話。有些人覺得這樣用起來蠻方便，但也有人發現，以前熟悉的那些SEO手法，好像沒那麼管用了。
如果換個角度想，其實現在要讓內容在AI回答裡面露臉，就得思考新的調整方式。好像只靠關鍵字堆疊、外部連結已經不夠。有人提過「內容要有權威性」、「上下文要明確」，甚至說，要寫得又完整又結構化才比較容易被AI讀懂。當然啦，有時候聽到這種建議，也未必每次都見效，畢竟AI怎麼解讀資料，有時候外界也很難完全掌握。
還有一點是，不少人在嘗試導入一些技術，例如Schema標記或各種提升品牌可信度的小技巧，據說這對於吸引AI引用內容似乎多少能帶來幫助。另外，在行銷圈子裡可以聽到，有部分企業開始把重心慢慢往GEO傾斜——雖然目前看起來還沒真的成為主流，但未來幾年這類生成式搜尋結果應該會更普及。不過，到底哪套方法適合誰、效果如何，大概還需要時間驗證。
啊差點忘了，如果要細分主題的話，有人把這塊分成幾大方向：像是什麼叫GEO啦、怎麼跟SEO不太一樣……其實每個觀察者切入角度都不同。有些地方把介紹順序排得很整齊，但現場經驗下來，好像常常是一邊學習一邊修正策略，很少有一步到位的情形。
如果換個角度想，其實現在要讓內容在AI回答裡面露臉，就得思考新的調整方式。好像只靠關鍵字堆疊、外部連結已經不夠。有人提過「內容要有權威性」、「上下文要明確」，甚至說，要寫得又完整又結構化才比較容易被AI讀懂。當然啦，有時候聽到這種建議，也未必每次都見效，畢竟AI怎麼解讀資料，有時候外界也很難完全掌握。
還有一點是，不少人在嘗試導入一些技術，例如Schema標記或各種提升品牌可信度的小技巧，據說這對於吸引AI引用內容似乎多少能帶來幫助。另外，在行銷圈子裡可以聽到，有部分企業開始把重心慢慢往GEO傾斜——雖然目前看起來還沒真的成為主流，但未來幾年這類生成式搜尋結果應該會更普及。不過，到底哪套方法適合誰、效果如何，大概還需要時間驗證。
啊差點忘了，如果要細分主題的話，有人把這塊分成幾大方向：像是什麼叫GEO啦、怎麼跟SEO不太一樣……其實每個觀察者切入角度都不同。有些地方把介紹順序排得很整齊，但現場經驗下來，好像常常是一邊學習一邊修正策略，很少有一步到位的情形。
為什麼Google搜尋結果不再只是一堆藍色連結
關於生成式人工智慧怎麼影響搜尋這件事，近年來討論熱度一直都不低。然後，有人會聊到GEO跟SEO到底有什麼不一樣，好像很多新手一下也搞不太清楚。有些公司現在開始嘗試GEO策略，據說效果在部分情境下還算可以。至於市場的數字嘛，市面上流傳的統計資料大多是說增長速度還蠻快的，雖然具體數字浮動很大，但有人形容說規模好像已經是幾年前的數倍了吧？某些時候，也聽過業界朋友分享一些奇聞軼事，比如有品牌突然因為微調策略就多了不少曝光，當然也不是每次都這麼順利。順帶一提，大家問最多的問題，大概就是GEO到底適合哪些行業、花費會不會比傳統高、成效要等多久才能看到等等。最後講到結論，其實目前看來，不同方法各有優缺點，要不要投入GEO，多半還得看產業類型跟自身需求，沒有所謂絕對正解。
Comparison Table:
| 優化策略 | 具體建議 | 效果預期 |
|---|---|---|
| How-To Schema | 使用結構化標籤以清晰呈現步驟 | 提升AI理解與內容可見性 |
| WebPage Schema | 添加頁面結構化資料以強調用途和重點 | 幫助AI更快抓取關鍵資訊 |
| 實體優化 | 在內容中穿插品牌、地名或人物名稱，並加強結構化資料的使用 | 增加網站在相關搜尋中的辨識度 |
| 多樣內容格式 | 提供文字、影片、音檔和圖表，並附上逐字稿及適當元資料 | 提高互動率與被引用機會 |
| 信任感與權威性連結 | 尋找高權重平台進行互相連結，持續更新Google我的商家等平台信息 | 增強品牌曝光及公信力 |
GEO和SEO到底哪裡不一樣，一張圖告訴你
說到人工智慧發展這件事，近幾年變化真的有點快，讓人感覺好像查資料、找答案的方式也跟著不一樣了。有些人或許聽過「生成式引擎優化」這個說法，有些則可能還沒接觸過。其實它不像傳統那種只針對搜尋網站調整內容的方法，而是更偏向確保自己的文章、資訊能被那些像Google SGE、ChatGPT、Bing AI甚至Anthropic Claude這類AI平台，在回答問題時順手引用。
以前網頁排名啊，常常就是比誰的關鍵字塞得巧，再加上一些連結互相拉抬，好像努力一陣子就能上去。但現在這種AI驅動的搜尋，聽說已經沒那麼在乎單純的關鍵字配對或外部連結多寡。反倒是，他們會抓取很多來源——大概也不是兩三家而已——然後自己把東西彙整成一個看起來很自然、人話味很重的回應，用戶打開就直接看到答案，不太需要再一個個點進去網站慢慢翻。
大家如果做內容，應該要考慮怎麼讓AI更容易「選中」自己的東西拿來用，而不僅僅只是想辦法衝上傳統搜尋結果前面。有時候企業或寫作者如果還只顧著老方法，其實效果可能有限。不過到底要怎麼調整內容才比較適合這類AI系統，目前好像還沒什麼定論，就是有不少人在試各種方式。大致來講，只要能讓資訊清楚、有條理又容易被機器解析出重點，大概會比較容易被新型平台引用吧。不過說穿了，各家AI到底怎麼挑資料，也沒有誰可以完全摸透，所以只能參考目前觀察到的一些現象暫時調整看看。
總之，以後你要找資料，很可能一下子跳出來的是AI整理後的小段文字，不再是一堆藍色連結清單。對創作者和企業來講，要不要跟著變，其實看需求啦，但新的趨勢確實已經慢慢在改變大家找資訊和決策的方法。
以前網頁排名啊，常常就是比誰的關鍵字塞得巧，再加上一些連結互相拉抬，好像努力一陣子就能上去。但現在這種AI驅動的搜尋，聽說已經沒那麼在乎單純的關鍵字配對或外部連結多寡。反倒是，他們會抓取很多來源——大概也不是兩三家而已——然後自己把東西彙整成一個看起來很自然、人話味很重的回應，用戶打開就直接看到答案，不太需要再一個個點進去網站慢慢翻。
大家如果做內容，應該要考慮怎麼讓AI更容易「選中」自己的東西拿來用，而不僅僅只是想辦法衝上傳統搜尋結果前面。有時候企業或寫作者如果還只顧著老方法，其實效果可能有限。不過到底要怎麼調整內容才比較適合這類AI系統，目前好像還沒什麼定論，就是有不少人在試各種方式。大致來講，只要能讓資訊清楚、有條理又容易被機器解析出重點，大概會比較容易被新型平台引用吧。不過說穿了，各家AI到底怎麼挑資料，也沒有誰可以完全摸透，所以只能參考目前觀察到的一些現象暫時調整看看。
總之，以後你要找資料，很可能一下子跳出來的是AI整理後的小段文字，不再是一堆藍色連結清單。對創作者和企業來講，要不要跟著變，其實看需求啦，但新的趨勢確實已經慢慢在改變大家找資訊和決策的方法。
想讓AI引用你的內容？先學會這5個排版技巧
現在搜尋結果的樣子，和以前好像有點不一樣。有時候你輸入「GEO 在 SEO 裡是什麼意思？」這種問題，畫面上跳出來的不是滿滿的網站連結，而是幾句說明文字——像有人直接告訴你答案。這類自動產生的解釋，大致上還算精簡，也不見得會完全照搬哪個網站。
對於商家或品牌來說，這種變化多少帶來一些挑戰。例如，有人觀察到，點進網站的人變少了，尤其是在那些只想找快速答案的情境裡。用戶看到現成回答後，有時就懶得再多花力氣去點原始內容。大概可以想像，以前那種「靠標題吸引人點進來」的方法，好像沒以前那麼管用。
同時，內容結構清楚、資訊比較可靠或者權威性高的平台，被引用或參考的機率，看起來也略高了一些。有些 AI 工具特別偏好整理過、主題明確的材料。不過也不是每一次都能百分百準確，只是目前趨勢看起來往這方向走。
品牌形象跟信任感也逐漸重要起來。那些平常在行業裡比較有名氣，資料來源被認為可信的平台或公司，在這波自動摘要風潮中，好像更容易被拿來當作範例。不過這當然還跟演算法怎麼選內容有關，所以偶爾會看到冷門網站也突然出現在答案裡。
至於 GEO 跟 SEO 有什麼差異？其實兩者關聯又不太直接，但很多人會搞混。SEO 大致是讓你的東西更容易被找到；GEO 則偏向地理定位相關。不過詳細說法，每個平台給出的定義可能小有不同，而且最近討論度也才剛升溫。如果要分辨清楚，有空查一下相關文章應該會更明白。
對於商家或品牌來說，這種變化多少帶來一些挑戰。例如，有人觀察到，點進網站的人變少了，尤其是在那些只想找快速答案的情境裡。用戶看到現成回答後，有時就懶得再多花力氣去點原始內容。大概可以想像，以前那種「靠標題吸引人點進來」的方法，好像沒以前那麼管用。
同時，內容結構清楚、資訊比較可靠或者權威性高的平台，被引用或參考的機率，看起來也略高了一些。有些 AI 工具特別偏好整理過、主題明確的材料。不過也不是每一次都能百分百準確，只是目前趨勢看起來往這方向走。
品牌形象跟信任感也逐漸重要起來。那些平常在行業裡比較有名氣，資料來源被認為可信的平台或公司，在這波自動摘要風潮中，好像更容易被拿來當作範例。不過這當然還跟演算法怎麼選內容有關，所以偶爾會看到冷門網站也突然出現在答案裡。
至於 GEO 跟 SEO 有什麼差異？其實兩者關聯又不太直接，但很多人會搞混。SEO 大致是讓你的東西更容易被找到；GEO 則偏向地理定位相關。不過詳細說法，每個平台給出的定義可能小有不同，而且最近討論度也才剛升溫。如果要分辨清楚，有空查一下相關文章應該會更明白。
偷偷告訴你，AI最愛吃這種結構化資料
有時候整理內容讓機器能看懂，其實也不是什麼太罕見的做法，像是標題啊──可能分成大標、中標這樣，這些分類方式好像對於人工智慧來說還算管用。偶爾會有人建議，把重點拆成一條一條的清單，也有人覺得編號排序會讓資訊看起來比較明確，但到底是不是每次都有效，這就不一定了。至於常見問題那種問答形式，據說能直接回應一些大家常問的點，感覺好像多少對搜尋結果有幫助。
另外，說到網頁結構，有人會提到那些類似FAQ結構化資料的東西。這一類型式，好像在某些情境下讓機器更容易把問與答配對出來。有聽過有人用了之後，大概提升了一定程度上的可讀性，不過實際上怎麼執行、效果如何，每個網站狀況都不太相同。有時資料多到數十條，有時則只有少量內容需要整理，也不是非要很精準地照著某個標準走不可。
總之，如果想讓網頁被AI理解得比較順一點，有的人會試著從架構、內容呈現方式下手，但最終還是要看具體需求和目標是哪一類。
另外，說到網頁結構，有人會提到那些類似FAQ結構化資料的東西。這一類型式，好像在某些情境下讓機器更容易把問與答配對出來。有聽過有人用了之後，大概提升了一定程度上的可讀性，不過實際上怎麼執行、效果如何，每個網站狀況都不太相同。有時資料多到數十條，有時則只有少量內容需要整理，也不是非要很精準地照著某個標準走不可。
總之，如果想讓網頁被AI理解得比較順一點，有的人會試著從架構、內容呈現方式下手，但最終還是要看具體需求和目標是哪一類。
與其拼命塞關鍵字，不如先搞定這3種實體標記
有時候在優化網站內容時，大家偶爾會碰到像是怎麼把說明流程做得更清楚這種問題。聽說有人會用一種叫How-To Schema的東西，感覺好像可以讓AI更能理解步驟，不過這到底多有效，其實也有待觀察。另外還有WebPage Schema，有些人認為加了之後，網頁本身的用途和重點可能會比較容易被AI抓到。
至於實體優化，現在好像越來越多人不只是盯著關鍵字，而是會強調一些實體，比方品牌、地名或某些人物。品牌名稱如果偶爾穿插在內容裡，再加上一點結構化資料，也許對AI辨識度真的有幫助。不過這部分沒什麼明確標準，還是得看情境。
不同類型的內容格式聽起來也挺重要。有些人發現，不只文字，就連影片、音檔甚至圖表都開始被重視。譬如影片如果順便附上逐字稿，再把標題處理一下，好像效果會稍微好一點；圖表嘛，只要關鍵詞和元資料不要太離譜，大致上都還行。而且有些場合聲音檔案描述裡面灑點關鍵詞，看起來也不是壞事。
另外，信任感跟權威性常常被提起。有段時間很多人都說要找產業內大廠或那些比較知名的平台互相連結。當然啦，高權重的連結總歸是加分，但說到底，要怎樣才算夠權威，其實蠻難界定。有時候這些作法是不是一定有效，也得看不同領域和平台演算法怎麼變動才知道。
至於實體優化，現在好像越來越多人不只是盯著關鍵字，而是會強調一些實體，比方品牌、地名或某些人物。品牌名稱如果偶爾穿插在內容裡，再加上一點結構化資料，也許對AI辨識度真的有幫助。不過這部分沒什麼明確標準，還是得看情境。
不同類型的內容格式聽起來也挺重要。有些人發現，不只文字，就連影片、音檔甚至圖表都開始被重視。譬如影片如果順便附上逐字稿，再把標題處理一下，好像效果會稍微好一點；圖表嘛，只要關鍵詞和元資料不要太離譜，大致上都還行。而且有些場合聲音檔案描述裡面灑點關鍵詞，看起來也不是壞事。
另外，信任感跟權威性常常被提起。有段時間很多人都說要找產業內大廠或那些比較知名的平台互相連結。當然啦，高權重的連結總歸是加分，但說到底，要怎樣才算夠權威，其實蠻難界定。有時候這些作法是不是一定有效，也得看不同領域和平台演算法怎麼變動才知道。
影片和音檔怎麼優化才能被AI看見
有時候會聽到有人提起要常常去動態更新 Google 我的商家或是 LinkedIn，這樣似乎對品牌曝光多少有點幫助。至於那個所謂的「生成式引擎優化」（GEO），大概是前陣子，聽說在 AI 搜尋越來越多的時候才有人開始用這個詞，好像是將近一年前左右吧。有些人會說，Google 推出 SGE（搜尋生成體驗）其實也是想應付資訊爆炸和假消息問題，用 AI 來整理然後稍微核查一下內容，讓大家看到的摘要能更靠譜一點。還有另一件事，有幾個做內容的人好像發現，只要文章底下回應多、討論熱烈或被分享出去，那些 AI 引擎看起來就比較認同這些東西可能比較可信。不過這種現象也不一定每次都這樣就是了。
如果問到 GEO 是不是已經取代傳統 SEO？目前好像還沒有哪個圈內人敢說肯定——兩者之間現在還是有不少交集，很多公司也是兩邊都在做。
如果問到 GEO 是不是已經取代傳統 SEO？目前好像還沒有哪個圈內人敢說肯定——兩者之間現在還是有不少交集，很多公司也是兩邊都在做。
為什麼有些品牌總是被AI優先推薦的真相
有時候傳統的SEO像是在幫網站找一個位置，讓它在搜尋引擎裡比較容易被人翻到，不過現在多了GEO這種做法——說穿了就是希望內容能夠在人工智慧生成的回應裡也冒出頭。這樣講可能不太精確，但大致意思差不多。
怎麼知道自己有沒有把GEO做好呢？有人會去觀察那些靠AI帶出來的搜尋問句，看看是不是偶爾會提到自己的內容，又或者抓一下那些AI平台上的互動數據，好像有那麼一些參考價值吧。不過這些數字說起來總是含糊其辭，大概只能抓個趨勢而已。
你要問GEO是不是什麼產業都用得上？目前看來，好像只要跟網路和資訊有點關連的領域——舉例說電商、SaaS軟體、醫療健康或是數位行銷——未來受到AI搜尋影響的機會都不小。只是每個產業實際情況可能落差滿明顯，有些地方用處多一點，有些又感受不到太大變化。反正變化很快，搞不好哪天就全都離不開了也說不定。
怎麼知道自己有沒有把GEO做好呢？有人會去觀察那些靠AI帶出來的搜尋問句，看看是不是偶爾會提到自己的內容，又或者抓一下那些AI平台上的互動數據，好像有那麼一些參考價值吧。不過這些數字說起來總是含糊其辭，大概只能抓個趨勢而已。
你要問GEO是不是什麼產業都用得上？目前看來，好像只要跟網路和資訊有點關連的領域——舉例說電商、SaaS軟體、醫療健康或是數位行銷——未來受到AI搜尋影響的機會都不小。只是每個產業實際情況可能落差滿明顯，有些地方用處多一點，有些又感受不到太大變化。反正變化很快，搞不好哪天就全都離不開了也說不定。
2023年才出現的GEO術語背後的有趣故事
AI在挑選要引用哪些內容時，似乎會把重點放在那些比較有關聯性、看起來比較有權威感，還有給人信任感的資料。有些網站可能會加上結構化標籤，好像能讓搜尋引擎理解得更快。偶爾聽說，有些人會特地去建立外部連結，這樣一來好像也有機會增加被引用的可能。不過，內容本身如果品質比較高，通常被選中的機率也大一些，但這其實還是有變數。
另外啊，現在大家用語音搜尋的情況變多了，也許跟AI技術越來越普及有點關係。如果想讓自己的網頁出現在這類搜尋結果裡，好像把內容寫得口語一點、直接一點會比較吃香。畢竟人講話通常不太複雜，所以資料格式簡單明瞭，有時候反而更容易被AI抓到。不過每個情境都不太一樣，有時候效果好像也不是那麼明顯。
另外啊，現在大家用語音搜尋的情況變多了，也許跟AI技術越來越普及有點關係。如果想讓自己的網頁出現在這類搜尋結果裡，好像把內容寫得口語一點、直接一點會比較吃香。畢竟人講話通常不太複雜，所以資料格式簡單明瞭，有時候反而更容易被AI抓到。不過每個情境都不太一樣，有時候效果好像也不是那麼明顯。
未來廣告該怎麼投？AI搜尋時代的獲利新思路
AI自動產生的搜尋結果，會不會對廣告收益帶來什麼變化？其實這方面還有很多討論空間。有些人覺得，因為現在這些模型直接給答案，大家大概就比較少點廣告了。這種現象開始出現後，企業也在想是不是要換個方式推廣，也許將來得針對這種AI主導的搜尋狀態來設計新一套宣傳方式才行。
說到這裡，優化內容讓AI懂得抓取好像變成一件很值得考慮的事。最近有不少報告提過，如果企業希望自己的東西還能被看到，在AI介入搜尋越來越常見的情況下，就必須調整內容策略。怎麼做？像是用結構化資料、加點schema標註、再補上那些以實體為核心的優化方法，還有內容要夠權威——大致上就是往這些方向努力。
而且坊間幾個研究單位，像Gartner、Seer Interactive、HubSpot等等，大概都在關注同樣議題。不過他們提出的數據也不是每一項都完全一致，有時候看起來差距不小；很多結論目前還只是初步觀察。或許隨著時間拉長，我們會看到更多案例和修正。至於你問這段時間值不值得花下去，其實每個人的感受可能都不同吧。如果有學到什麼，也歡迎互相交流一下心得——畢竟大家都還在摸索中。
說到這裡，優化內容讓AI懂得抓取好像變成一件很值得考慮的事。最近有不少報告提過，如果企業希望自己的東西還能被看到，在AI介入搜尋越來越常見的情況下，就必須調整內容策略。怎麼做？像是用結構化資料、加點schema標註、再補上那些以實體為核心的優化方法，還有內容要夠權威——大致上就是往這些方向努力。
而且坊間幾個研究單位，像Gartner、Seer Interactive、HubSpot等等，大概都在關注同樣議題。不過他們提出的數據也不是每一項都完全一致，有時候看起來差距不小；很多結論目前還只是初步觀察。或許隨著時間拉長，我們會看到更多案例和修正。至於你問這段時間值不值得花下去，其實每個人的感受可能都不同吧。如果有學到什麼，也歡迎互相交流一下心得——畢竟大家都還在摸索中。
