在 AI 搜尋時代，GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）已成為品牌提升能見度（Visibility）的關鍵。有別於 SEO 追求的是「排名」（Ranking），GEO 追求的是「提及」（Mention）與「引用」（Citation）。
為了要在傳統搜尋取得排名，SEO 強調的是「排名訊號」（Ranking Signals），意即在搜尋引擎（主要是Google）看重的評估項目中取得比競爭對手更好的表現，而為了在 AI 搜尋被提及與引用，GEO 強調的是內容「被 AI 系統理解與信賴」。
如何讓內容被 AI 系統理解與信賴呢？筆者提供 5 個核心重點：
1. 語意飽和（Semantic Saturation）
與 SEO 優化單一關鍵字到達頁不同，GEO 更重視網站的「語意飽和」，也就是透過完整的主題覆蓋，運用概念完整、結構全面、且以專業語言撰寫的內容，建立自己與意的權威性（Semantic Authority）。例如，一篇談「托福考試」的內容，應該自然涵蓋「托福跟雅思哪個難？」、「托福怎麼考試？」、「托福要考哪一種？」、「托福多久可以考一次？」等相關主題。
如果你的內容做不到語意飽和，即使你現在某些關鍵字還有排名，在 GEO 的賽局中，你還是有可能因為 AI 判定你的內容「不夠完整」而不受待見。如何在撰寫文章的過程中實際做到語意飽和呢？筆者的建議是「先想主題再想關鍵字」，思考該主題：
1.需要探討哪些子題才算完整。
2.有哪些必須回答的關鍵問題。
3.過往有哪些被忽略的問題需要補齊。
2. 區塊層級格式（Chunk-Level Formatting）
區塊層級格式指的是 AI 會擷取「可直接回答問題」的小區塊內容，例如 Google 的「段落排名」（Passages Ranking）技術。區塊層級格式目前已是 AI 搜尋結果呈現的標準做法，例如 Google AI 摘要（AI Overviews）與 ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜尋引擎不會整篇引用文章，而是擷取「可以直接回答問題」的小段落。
如何應對區塊層級格式呢？建議使用問題導向的標題，並在標題下方提供 1 至 2 句可獨立閱讀的精簡答案，讓每個段落本身就具備完整意義，後面再補充細節與脈絡說明，也就是運用所謂的「一句話原則」：先回答，再解釋。
3. 建構實體權威性（Entity Authority）
搜尋業者應用實體（Entity）建立語意網路不是什麼新鮮事，Google 的知識圖譜（Knowledge Graph）就是代表性的例子，透過實體的語意網路，AI 不再只是看你的網站寫了什麼，而是「理解你的品牌、產品、人物與脈絡在整個網路上的存在感」，進而理解你、推薦你。
也就是說，在 GEO 時代，實體強度比網域強度更重要。你是否是個「已被辨識的實體（Entity）」，這件事攸關你是否能獲得 AI 選擇。如果 AI 無法請楚地知道「你是誰？」，它就很難在使用者查詢時提及你，或者進一步因為信任你的內容而引用你。
如何讓自己成為被辨識、被記住的實體呢？你必須透過在 LinkedIn、Wikipedia、Google 商家檔案（Google Business Profile）等平台創建檔案以提供清楚明確的品牌識別，並且致力維持官網內容、平台、第三方資訊品牌名稱、定位、資訊的一致性。
4. 結構化資料標記（Schema Markup）
透過使用 FAQPage、HowTo、Product，以及 Entity 類型的結構化資料標記，可以降低內容被模型理解時的摩擦成本，讓內容更容易被機器理解。在AI 搜尋時代中，提高內容的機器可讀性，讓 AI 更快、更少誤差地解讀內容，是建立 AI 信任的重要關鍵。
5. 多模態內容（Multi-Modal Content）
最後，GEO 策略不能僅居限於文字，必須納入圖片與影音等「多模態內容」。根據 Google 搜尋產品副總裁羅比·史坦（Robby Stein）接受 CNN 訪問時的說明，Google 的 AI 摘要目前正往個人化發展，包括會依「使用者偏好的內容形式」來個人化輸出結果。
例如，如果使用者平常偏好看影片，而在某個查詢裡你的競爭對手有提供短影片解說，而你只有文字內容，就算你的文字寫得再好，AI 摘要也可能會優先選擇你競爭對手的內容。
也就是說你的內容多模態準備度已成為 AI 搜尋的「隱性排名要素」（即使 Google 不會這樣說），隨著 AI 搜尋個人化趨勢逐漸成形，只有文字的頁面將變越來越難被看見。
針對 AI 搜尋個人化、多模態內容日益重要的情況，最好的因應策略就是筆者講了很多年的全版位搜尋：針對使用者多元的需求，用多元的關鍵字與主題，結合多元格式的內容，爭取在多元的搜尋平台曝光推廣，以創造多元的流量與效益。
Google 搜尋生態的每一次洗牌，都是品牌重新卡位的機會。當「流量」被重新定義，勝出的關鍵不再是誰產出的文字多，而是誰能最先理解 AI 規則、調整布局節奏。
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