AI 搜尋引擎優化(AI SEO / GEO / AEO)
讓你的內容在生成式搜尋中被引用、被推薦、被選中
- 搜尋行為正在轉向生成式搜尋（Generative Search）
- 流量不再平均分配，而是集中於少數被 AI 引用的來源
- AI SEO / GEO 的核心，是「被選中」而非「被看到」
什麼是 AI SEO？為什麼 GEO 正在成為關鍵字
AI SEO 是總稱；GEO（Generative Engine Optimization）更強調「可被 AI 理解、摘要、重組與引用」。
AI SEO
針對 AI 搜尋引擎的可見度與引用優化（總稱）
GEO
讓內容更可被生成式引擎理解、摘要與引用
AEO
讓內容更容易成為「直接答案」與 FAQ 卡片來源
SEO 是讓你被找到，GEO 是讓你被引用。
為什麼生成式搜尋（GEO）正在重塑流量分配
競爭從「誰排第 1」變成「誰能成為 AI 回答問題時的預設來源」。
Before：傳統搜尋（連結列表）
使用者搜尋 → 看 10 條結果 → 點擊分散
流量較「平均」，但競爭集中在排名與 CTR。
After：AI 搜尋（生成式答案）
使用者提問 → 看到 1 個答案 → 引用 1–3 個來源
AI 整合後的答案
點擊可能下降，但「單一引用」的價值上升，曝光更集中。
GEO vs SEO vs AEO：三者有何不同？（完整對照）
SEO 是基礎，AEO 是過渡，而 GEO 是下一階段的流量競爭核心。
| 項目 | SEO | AEO | GEO |
|---|---|---|---|
| 目標 | 排名與點擊 | 成為直接答案 | 被 AI 引用/推薦/選中 |
| 核心指標 | 排名、CTR、自然流量 | 精選摘要、直接回答 | 引用率、提及、導流 |
| 關注重點 | 關鍵字、連結、技術、體驗 | Q&A 結構、FAQ、簡明回覆 | 可理解度、語義一致、信任訊號 |
| 結果形式 | 連結列表 | 單一答案/卡片 | 生成式整合答案（多來源） |
AI（生成式引擎）如何選擇要引用的內容？
GEO 的核心不是寫更多，而是寫得更「可被生成」。
AI 偏好條件（Checklist）
結構清楚（定義、步驟、比較、結論）
能直接回答問題，而非行銷敘述
語義一致、概念定義明確
與可靠來源說法一致或具補充價值
來源可被信任（品牌、作者、實務經驗）
GEO 的三大核心：結構、語義、信任
把可見度拆成可執行的三個層面，讓內容更容易被理解、被生成、被信任。
結構（Structure）
- 問題 → 直接回答 → 補充說明
- FAQ／定義／步驟模組化
- 清楚的標題與段落層級
語義（Semantic）
- 明確定義概念與邊界
- 覆蓋同義問題與延伸情境
- 避免模糊與行銷語言
信任（Trust）
- 品牌與作者可被辨識
- 與實際流程、案例一致
- 長期內容穩定更新
GEO 不只是頁面，而是「整體品牌可被理解度」
生成式搜尋評估的是「整體品牌」，而不只是單一頁面。
我們會檢視的品牌訊號
- Service Page 是否清楚定義服務與適用情境
- About Us 是否建立立場、專業與方法論
- FAQ 是否回答真實問題（不是行銷）
- 內容之間是否一致、不矛盾
- 外部提及是否與官網說法一致
GEO 如何與「保證流量」策略對齊？
不保證排名，而以可追蹤的引用、提及與導流，提前佈局未來搜尋流量。
觀察與衡量
AI SEO / GEO 實際流程（6 Steps）
從可見度盤點到內容模組化與信任訊號強化，再到引用與導流的持續觀察。
可見度盤點
問題/情境建模
結構/語義重寫
模組化（FAQ/定義/步驟）
信任訊號強化
引用/導流觀察
交付物（Deliverables）
把「可被引用」做成可落地的內容模組與可追蹤的觀察紀錄。
AI / GEO 可見度評估
現況盤點與優先級
關鍵問題與答案地圖
問題/情境建模
可被引用的內容結構
定義/步驟/比較/結論
FAQ 與定義模組
模組化可重用
AI 引用觀察紀錄
引用/提及變化追蹤
與自然流量對齊 KPI
導流與影響衡量
針對不同 AI 搜尋引擎的專項優化服務
每個 AI 搜尋引擎都有其獨特的行為與引用邏輯，我們提供針對性的優化策略。
不確定哪個 AI 搜尋引擎最適合你？ 我們可以根據你的行業、目標客群與內容策略，建議最優先優化的平台。
AI SEO / GEO 常見問題
未來搜尋，不只屬於排名，而屬於被生成的答案
如果你希望品牌在生成式搜尋中被引用與推薦，我們可以用「結構／語義／信任」三層方法，建立可被驗證的 AI 搜尋可見度與導流成果。