GEO 是什麼？別讓 AI 把你靜音！掌握 GEO，讓品牌更被看見！

以往人們需要在搜尋引擎中輸入關鍵字，再一頁頁比對和篩選資訊，不僅耗時，還需要額外花費時間整理所需的內容。但自從 AI 聊天機器人出現後，如今已經越來越多人傾向直接向 AI 聊天機器人（如 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等）提問，只需要在對話框輸入問題，AI 便會自動整合多個具備高度可信度的資料來源，生成一篇摘要式回答，並附上參考連結，讓搜尋變得更快速、更高效。

舉例來說，如果你想找「評價最高的東京飯店」，只要向 ChatGPT 或其他 AI 聊天機器人詢問，AI 不只會列出推薦名單，還會提供連結讓你直接查看，而這些被 AI 引用的資料，正是來自那些寫得清楚、可靠、結構良好的內容。 

那麼，內容要如何才能被 AI 聊天機器人引用呢？

這正是 GEO 的核心目的，我們可以透過有策略的優化動作，讓 AI 更願意引用、推薦你的內容，進而提升品牌的曝光度與專業形象。

GEO 是什麼？

GEO，英文全名是「 Generative Engine Optimization」，中文稱為「生成式引擎優化」，目的是讓內容被 AI 模型引用、摘要、推薦，而對內容、結構、表達方式等進行有針對性調整的一種優化策略。

目前常被混用的部分：GEO vs AIO 的差異

在探討 GEO 之前，先針對 GEO 和 AIO 的定義做個簡單說明，兩者概念有點類似，都是透過 AI 將資料彙整後提供給使用者，但觸發的位置與應用場景略有不同。

AIO ，英文全名是「 Google AI Overviews」，中文稱為「AI 摘要」，是 Google 搜尋結果頁面（SERP）最上方的一段 AI 彙整內容，觸發條件是當使用者輸入關鍵字時，AI 會整合多個網站的資訊，主動摘要出重點內容，並清楚標示所有引用來源。而 GEO（Generative Engine Optimization） 則是針對各種生成式 AI 聊天機器人（如 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等）所設計的優化策略，目的是讓內容更容易被這些模型理解、引用與推薦，進而讓更多人看見你的品牌與專業。

簡單來說，AIO 是 GEO 的一部分，而 GEO 則是基於生成式 AI 搜尋與對話場景的總體概念，以下將從「對象」、「目標」、「概念」等面向，更詳細的比較兩者的差異，並以表格呈現。

📌 總結：也就是說，「所有的 AIO 策略都屬於 GEO，但 GEO 不只包含 AIO。」

別讓 AI 搜尋忽略你！GEO 是品牌的新聲音

當 AI 聊天機器人成為新的搜尋入口，品牌面對的不僅是關鍵字之排名的競爭，更是與競爭者的之間「話語權」的再分配。

可從 Bain & Company 顧問公司的研究指出，現今八成消費者在搜尋需求時，大約有四成的查詢需求傾向直接依賴 AI 回答，而這一搜尋習慣改變，也使網站自然流量造成了平均下降約 25%，且有超過六成消費者在獲得 AI 回覆後，就停止了更多的搜尋動作。

從這組研究數據可以預見，如果你的品牌內容若未被 AI 模型引用，就等於在新搜尋時代中被迫開啟了「靜音」模式；而在這樣的趨勢，僅仰賴傳統 SEO 已難以維持品牌的曝光與影響力。

因此，GEO 則成為品牌行銷一個不可以避免談論的議題，做好 GEO 可協助品牌向更多潛在的目標客群提升曝光的機會，我們可以透過建立可被 AI 理解、信任與引用的內容結構，讓品牌在對話中被提及、在答案中被看見，並以真實、權威、結構清晰的內容，強化品牌於 AI 回答中的信任度與專業形象。

想被AI看見？掌握這些GEO重點，讓AI主動找上你！

GEO 可分為兩大面向，分別是技術與結構層面、以及內容層面；前者讓 AI 模型能更有效理解網站內容，後者則決定內容是否具備足夠的可信度與價值，能被 AI 模型引用與推薦，以下將分別說明兩者的優化重點。

先別急著寫！技術結構決定AI能不能找到你

與傳統搜尋引擎相比，生成式 AI 不只是「抓取」資料，而是「理解」資料。除了關鍵字與連結之外，AI 更重視語意脈絡與結構化資料，這些元素能幫助 AI 模型在生成回答時，能更準確的理解內容意圖與上下文。因此，在技術面上可從以下幾點著手：

1. 建立 AI 友善的 robots.txt

可以在 robots.txt 中設定，哪些頁面可被 AI 模型讀取與使用，像是 OpenAI 的 GPTBot 或 PerplexityBot 等，這能避免 AI 抓取錯誤的內容或者誤判。

2. 新增 llms.txt

llms.txt 是一種新的設定檔，用來告訴大型語言模型（LLM）哪些內容可以學習、摘要或引用，就像是主動向 AI 「介紹自己」，能用它來幫助 AI 模型更了解你的網站結構與主題，有間接的正面作用，以利增加在 AI 搜尋或問答服務中的曝光度。

值得一提的是，在 2025 年泰國曼谷舉辦的 Search Central Live Deep Dive 活動中，Google 團隊也針對這個話題做出回應，而官方表示：「不建議使用，也沒有必要」，因為 Gemini 的重點在於理解與生成內容，並不像 Googlebot 那樣依循爬取規則，所以 llms.txt 對 Gemini 的收錄或排序，其實不會帶來太大幫助。

不過，這只是 Google 的立場，其他生成式 AI（像 ChatGPT、Perplexity 等）目前並沒有明確排除這項設定，如果品牌希望內容更容易被不同 AI 模型理解或引用，也可以嘗試加上 llms.txt 作為輔助設定，並持續觀察實際成效。

3. 強化網站在伺服器端的渲染效能

對 AI 模型來說，SSR（Server-Side Rendering，伺服器端渲染）就像是先幫它把網頁「全部準備好」再送上，這樣 AI 在讀取頁面時，就能一次看到完整內容，而不會像一些動態載入的網站（例如 SPA 架構）那樣，還沒來得及載完就漏掉重要資訊。

4. 增加結構化資料，強化 AI 理解

對大型語言模型 (LLM)來說，光有 HTML 架構還不夠，它需要靠「結構化資料」這種標註，來判斷頁面裡的內容是誰、在說什麼、彼此有什麼關聯，所以如果內容有適當的加上結構化資料，AI 在整理資訊時就更容易「看懂你」，甚至主動引用你的內容。

內容怎麼寫，AI才會想引用你？

在內容策略上，GEO 的核心是讓 AI「願意引用你」，這代表內容必須具備可信度、可讀性與知識價值，同時以 AI 容易解析的方式呈現。

你也可以把這想成「寫給 AI 看的閱讀指南」，寫一篇文章，每一段落都有主題、有結尾、有重點， AI 模型就能更快理解、也更願意引用，以下為內容面優化的重點：

1. 加入引述與統計數據

AI 模型在找資料時，會特別偏好「可信、可驗證」的內容，所以如果你的文章裡包含權威數據、研究來源或專家意見，AI 會更傾向引用這類內容，因為它看起來更可靠、也更值得被整合進回答中。

2. 善用表格、列點、FAQ 格式

清楚的結構能讓 AI 更快「讀懂」內容，像 FAQ 問答、條列式重點、或表格整理這類格式，不只讓人類讀得輕鬆，也能幫助 AI 模型快速抓到資訊層次，增加被摘要或引用的機會。

3. 清楚段落與摘要

AI 在讀文章時，就像人一樣，希望能一眼看出重點。所以寫內容時，每個段落應聚焦單一主題，並搭配一到兩句摘要句，這樣不僅讀者更容易理解，也能讓 AI 模型更快抓到主題，知道這段在說什麼。

4. 加強 E-E-A-T

在內容中強化 E-E-A-T 的元素，如專家背書、引述專業的數據資源等，都能讓內容看起來更可靠，能讓 AI 更願意引用你的網站。另外，別忘了在網站上提供完整的「關於我們」和「資料出處」，這些透明資訊能大大提升 AI 模型對內容真實性與專業度的評估。

在做 GEO 的時候，可以記得一句話：「技術結構讓 AI 找得到你，內容品質讓 AI 願意引用你。」這兩個缺一不可，只有同時兼顧網站的技術基礎和內容深度，品牌才能在生成式 AI 的新搜尋時代中，被持續看見、也被信任。

SEO 已死？才沒有！GEO 和 SEO，要一起走才走得遠

在生成式 AI 的新搜尋時代中，品牌的挑戰不只是「讓人找到你」，而是要「讓 AI 也懂你、願意引用你」，但這不代表傳統 SEO 就沒用了。

根據 SE Ranking 的研究，有 92.36% 的 Google AI Overviews 至少會引用一個自然搜尋排名前 10 的網站，而 63.19% 的情況下，被引用的頁面本身也在前 10 名，也就是說，想被 AI 看見，先在搜尋結果中站穩腳步仍是關鍵。

你可以這麼理解，GEO 是下一步，但 SEO 還是地基，兩者缺一不可；SEO 幫助「讓 AI 找得到你」，而 GEO 則是「讓 AI 想引用你」，所以，在做 GEO 的同時，建議品牌也該：

1. 一樣要維持好 SEO 基礎功，包括網站速度、結構和內容品質。
2. 再同步優化 GEO 方向，讓 AI 更容易理解、吸收並引用你的內容。

此外，KOL、媒體或專家引用，其實是「第三方信任背書」的一種表現，除了持續經營傳統 SEO 基礎與 GEO 優化，品牌也可適度建立第三方信任訊號，例如與具專業背景的 KOL 或媒體合作，讓品牌內容更容易被引用與提及，這些外部聲音將有助於強化 AI 模型對品牌的信任度與識別力喔！