搜尋變了？AI答案取代網站排名的現象
最近這段時間，搜尋的玩法好像又有了些變化。有人說只要問Google一台便宜咖啡機，大約兩百元以下吧，現在跑出來的不是以前那種長長的連結清單，看起來反而像AI自己組了一個答案，列出幾款熱門機型、價錢還有主要功能。就算沒用Google，也有人直接在ChatGPT、Claude或者類似的新AI工具查資料。結果如果你的商品沒被點名到那幾項裡面，好像就直接消失在人群裡。
GEO，大致上有人這樣稱呼這波潮流——生成式搜尋優化。尤其做電商的人，大概越來越能感受到這股影響。以前SEO怎麼說？大概就是想辦法讓網頁衝在前頭，好讓人點進去。現在換成AI給答案，變成你的產品要被它提到才行。整個購物路徑也慢慢改變，聽說有不少買家已經習慣先從AI開始問。
SEO比較像是爭人氣，你得想辦法搶到首頁的位置。不過GEO嘛，目前看來，比較像拼誰能在AI生成回覆時多被提及——產品名稱、規格之類的。如果沒上榜，好像再多努力也不容易被找到。有時候這些規則轉換，其實很突然，也不一定全部人都注意到了。
老實說，有些情況下資訊順序會亂掉，不見得每次都是照著舊方法走。有些東西記不太清楚，比如到底什麼時候開始大家改用AI找東西，不過印象中應該是最近一兩年才逐漸明顯。另外，那種「十條藍色連結」真的少看到很多了，但偶爾還是會跳出來啦，只是不太確定是不是所有人都已經習慣新模式。
總之吧，對賣東西的人而言，要不要研究GEO，有些公司好像已經開始思考怎麼辦；但效果怎樣或許還要觀察一陣子才知道。
GEO，大致上有人這樣稱呼這波潮流——生成式搜尋優化。尤其做電商的人，大概越來越能感受到這股影響。以前SEO怎麼說？大概就是想辦法讓網頁衝在前頭，好讓人點進去。現在換成AI給答案，變成你的產品要被它提到才行。整個購物路徑也慢慢改變，聽說有不少買家已經習慣先從AI開始問。
SEO比較像是爭人氣，你得想辦法搶到首頁的位置。不過GEO嘛，目前看來，比較像拼誰能在AI生成回覆時多被提及——產品名稱、規格之類的。如果沒上榜，好像再多努力也不容易被找到。有時候這些規則轉換，其實很突然，也不一定全部人都注意到了。
老實說，有些情況下資訊順序會亂掉，不見得每次都是照著舊方法走。有些東西記不太清楚，比如到底什麼時候開始大家改用AI找東西，不過印象中應該是最近一兩年才逐漸明顯。另外，那種「十條藍色連結」真的少看到很多了，但偶爾還是會跳出來啦，只是不太確定是不是所有人都已經習慣新模式。
總之吧，對賣東西的人而言，要不要研究GEO，有些公司好像已經開始思考怎麼辦；但效果怎樣或許還要觀察一陣子才知道。
消失的點擊，商品被AI選中才有戲
.GEO講的，好像就是怎麼讓自己變成被提及的那個專家。以前傳統SEO，大家都搶著讓人進自家網站，那時候出現在搜尋結果首頁，大概有七、八個網站能分到流量。但現在這種GEO，重點其實有點不一樣——你得讓AI在回覆別人問題時願意順口提到你的產品。通常會被AI推薦的品牌也沒幾個，看起來只剩三、四家左右有機會。
等於說AI忽然變成了中介，你如果還想讓消費者選擇你的東西，已經不是單純靠把他們吸引到官網，而是要設法爭取到AI把你推薦出去。目標好像差不多，但玩法根本換了一套。這感覺很像，以前努力衝第一名搜尋排名，現在則變成希望在AI嘴裡被稱讚、被介紹、還可能順帶附上購物連結之類。
隨便舉個場景吧，比如有人搜尋「適合扁平足，又不會太貴的慢跑鞋」。傳統做法，多半是跳過好幾個網站，各式評價文章都要瞄兩眼，東比西看；但用AI搜尋時呢？大致上應該就會聽到這種答案：「嗯，如果考慮扁平足與低價位，那ASICS Gel-Nimbus大概八十多元，有些用戶說它支撐度不錯；New Balance 860v12也是類似價格，好像著重穩定性。」資訊濃縮了不少，也許只列舉了兩個牌子，就結束了。
Google可能給你看到一張不知道從哪來的圖表；Perplexity AI也許再換另一套描述方式；ChatGPT又弄出不同建議。細想一下，其實整件事已經轉彎——原本那些充滿評論和清單的頁面，不再是唯一入口，有時甚至直接跳過，只剩下某幾家名字浮在答案裡，被當作參考。
等於說AI忽然變成了中介，你如果還想讓消費者選擇你的東西，已經不是單純靠把他們吸引到官網，而是要設法爭取到AI把你推薦出去。目標好像差不多，但玩法根本換了一套。這感覺很像，以前努力衝第一名搜尋排名，現在則變成希望在AI嘴裡被稱讚、被介紹、還可能順帶附上購物連結之類。
隨便舉個場景吧，比如有人搜尋「適合扁平足，又不會太貴的慢跑鞋」。傳統做法，多半是跳過好幾個網站，各式評價文章都要瞄兩眼，東比西看；但用AI搜尋時呢？大致上應該就會聽到這種答案：「嗯，如果考慮扁平足與低價位，那ASICS Gel-Nimbus大概八十多元，有些用戶說它支撐度不錯；New Balance 860v12也是類似價格，好像著重穩定性。」資訊濃縮了不少，也許只列舉了兩個牌子，就結束了。
Google可能給你看到一張不知道從哪來的圖表；Perplexity AI也許再換另一套描述方式；ChatGPT又弄出不同建議。細想一下，其實整件事已經轉彎——原本那些充滿評論和清單的頁面，不再是唯一入口，有時甚至直接跳過，只剩下某幾家名字浮在答案裡，被當作參考。
Comparison Table:
| 主題 | 重點 |
|---|---|
| 產品描述 | 使用具體語言，回應消費者問題如操作簡易性與兼容性。 |
| 權威來源 | 使用者評價比獎項更具信任感，資訊一致性提升信任度。 |
| 技術優化 | 網站速度快且適合行動裝置，提高搜尋引擎友好度。 |
| 內容結構 | 採用清晰的標題分層（H1、H2等），避免混淆AI判斷。 |
| 多元資料源 | 整合各平台資訊，保持一致以提高曝光率與品牌印象。 |
GEO怎麼搞？SEO邏輯全亂套啦
有時候你會發現，現在連跟企業網頁互動都變得很少，人們乾脆直接透過AI助手買東西，省去不少麻煩。其他商家，好像一不小心就被排除在外了。AI跑腿查了一堆網站，大概有十來個左右吧，把資料整理成一份讓消費者比較容易讀懂的報告，看起來還蠻可信的。
以前傳統搜尋，首頁大致上會有將近十個網站能分到流量。可自從AI開始給答案後，被引用的來源好像只剩三五個左右，有點像是玩音樂椅，每回合椅子變少。偶爾一些原本很知名的大品牌，也可能莫名其妙沒被列進去，只因為某家規模比較小的競爭對手寫了更清楚、AI看得懂的產品說明。這種情況下，AI似乎不是特別在意你的品牌聲望，它比較偏向哪一份資訊能夠真的回答用戶問題、解決顧客的需求——大致上是這樣。
那品牌方應該怎麼看待這波轉變？所謂GEO，乍聽之下也許像是又一個過幾年就退流行的新名詞，但說不定你的顧客早就在默默改變搜尋和購物方式，不管你是不是注意到了。有些廠商如果比較早搞懂GEO，接下來他們出現在AI答案裡頭的機率可能會高上一些，而自己卻慢慢邊緣化。一旦某家公司成為「AI偏愛」那類型商品中的首選，那股累積起來的優勢，好像不是那麼容易打破。
以前消費者查東西還會開五六個不同網站比價、做功課；最近越來越多人傾向相信AI給出的第一推薦，就直接結帳走人。如果自家商品沒有被點名，不僅流失一次點擊，更可能連建立關係機會都沒了——根本還沒開始就結束。這或許與搶先用新科技無關，而是在提醒大家：別等到半年後才驚覺自然流量縮水，競爭對手已經遍地開花，到時要追回來就難說了……
以前傳統搜尋，首頁大致上會有將近十個網站能分到流量。可自從AI開始給答案後，被引用的來源好像只剩三五個左右，有點像是玩音樂椅，每回合椅子變少。偶爾一些原本很知名的大品牌，也可能莫名其妙沒被列進去，只因為某家規模比較小的競爭對手寫了更清楚、AI看得懂的產品說明。這種情況下，AI似乎不是特別在意你的品牌聲望，它比較偏向哪一份資訊能夠真的回答用戶問題、解決顧客的需求——大致上是這樣。
那品牌方應該怎麼看待這波轉變？所謂GEO，乍聽之下也許像是又一個過幾年就退流行的新名詞，但說不定你的顧客早就在默默改變搜尋和購物方式，不管你是不是注意到了。有些廠商如果比較早搞懂GEO，接下來他們出現在AI答案裡頭的機率可能會高上一些，而自己卻慢慢邊緣化。一旦某家公司成為「AI偏愛」那類型商品中的首選，那股累積起來的優勢，好像不是那麼容易打破。
以前消費者查東西還會開五六個不同網站比價、做功課；最近越來越多人傾向相信AI給出的第一推薦，就直接結帳走人。如果自家商品沒有被點名，不僅流失一次點擊，更可能連建立關係機會都沒了——根本還沒開始就結束。這或許與搶先用新科技無關，而是在提醒大家：別等到半年後才驚覺自然流量縮水，競爭對手已經遍地開花，到時要追回來就難說了……
現在問Google，結果都像在聽銷售員講話
有些變化，好像很快就發生了，讓人有點跟不上。可能幾年前還很少人會這樣說，但現在越來越多人討論「懶得做功課」這件事——不過這裡的懶，其實有點正面的意思。他們要的只是直接的答案，不想再花大把時間自己查資料。有人提到，網購行為最近出現了三個比較明顯的變化。
其中一種情形，大概可以叫做「差不多就好」吧。感覺上只要AI給出一個還算有道理的推薦，很多人其實就這樣接受，不會再特別跳出去逛上一堆網站細細比較。畢竟AI已經幫忙篩過一次，那種自動處理瑣碎事情的小助手感覺，在不少人生活裡開始佔了一席之地。
還有一點是信任問題。有些用戶會因為AI給出的建議帶著某種中立、沒有明顯偏向的味道（雖然實際情況也難講），於是慢慢開始依賴起來。像Google那類搜尋系統、ChatGPT、甚至Perplexity或Grok，如果它們說某產品「電池續航被不少用戶稱讚」，那麼信服的人其實逐漸多起來。有時候消費者做決定，只靠著系統幫忙初步研究，就往某個方向走了。
再來就是問答沒完沒了。有的人會追問：「那無線版本怎麼樣？」、「其他品牌呢？」——反正，一旦互動開啟，後面各種補充疑問陸續冒出，好像對話永遠能繼續下去。整體看下來，似乎並不是所有環節都被徹底改寫，但從零星觀察中，可以窺見新習慣漸漸形成。不過也許哪天又變回去了也說不定啦。
其中一種情形，大概可以叫做「差不多就好」吧。感覺上只要AI給出一個還算有道理的推薦，很多人其實就這樣接受，不會再特別跳出去逛上一堆網站細細比較。畢竟AI已經幫忙篩過一次，那種自動處理瑣碎事情的小助手感覺，在不少人生活裡開始佔了一席之地。
還有一點是信任問題。有些用戶會因為AI給出的建議帶著某種中立、沒有明顯偏向的味道（雖然實際情況也難講），於是慢慢開始依賴起來。像Google那類搜尋系統、ChatGPT、甚至Perplexity或Grok，如果它們說某產品「電池續航被不少用戶稱讚」，那麼信服的人其實逐漸多起來。有時候消費者做決定，只靠著系統幫忙初步研究，就往某個方向走了。
再來就是問答沒完沒了。有的人會追問：「那無線版本怎麼樣？」、「其他品牌呢？」——反正，一旦互動開啟，後面各種補充疑問陸續冒出，好像對話永遠能繼續下去。整體看下來，似乎並不是所有環節都被徹底改寫，但從零星觀察中，可以窺見新習慣漸漸形成。不過也許哪天又變回去了也說不定啦。
為什麼你的品牌老是沒被AI提到？誰贏得信任誰出線
「旅遊用哪個比較適合啊？」這一類的問題，其實討論起來常常會有點像在繞圈圈。通常AI會順著原本的推薦線走，如果你一開始沒被納入那個主線，後面想插話也挺難的。
說到怎麼弄個GEO（生成式搜尋優化）策略，大致上我看過一些案例，也自己摸索過幾輪，目前比較願意多花點心力在下面這些事情上：
首先，資料真的要清楚到不行。不管是產品還是服務，如果AI一眼看不懂，那就很容易被跳過。像結構化資料這種東西，現在好像已經不能再忽略了。有人會加schema標記，有時候稱為結構化資料或語意標籤吧，把商品名稱、價格、存貨狀態、評論分數還有規格什麼的都寫得明明白白。其實就是讓機器能直接讀懂你的內容，不用猜來猜去。有些人搞得特別仔細，可能甚至把小細節都補進去，但偶爾也聽到有人說標記太雜反而亂掉。
然後商品資訊有時候網頁寫一套、Google商家那邊又是另一個版本，價錢差個幾塊錢，AI如果發現對不上，就容易選擇乾脆略過。所以保證所有地方同步更新也是有點麻煩但不能少。
描述方面，也許很多人以前都只寫「高品質藍牙耳機」這種話，但現在可能更需要具體一點。例如有人會改成「無線藍牙耳機，大概可連續播放一天以上，有降噪功能，很適合通勤。」模糊但又帶些具體情境，好像讓搜尋引擎抓關鍵字也比較友善吧。
當然啦，每家網站或產品類型不盡相同，有的人覺得效果明顯，有些則認為只是其中一環。不過目前看來，只要能多給AI一些明確訊號，在某些情境下應該還是蠻有幫助的。至於是不是每一步都必須做到極致，好像還沒有定論，只能慢慢調整試試看囉。
說到怎麼弄個GEO（生成式搜尋優化）策略，大致上我看過一些案例，也自己摸索過幾輪，目前比較願意多花點心力在下面這些事情上：
首先，資料真的要清楚到不行。不管是產品還是服務，如果AI一眼看不懂，那就很容易被跳過。像結構化資料這種東西，現在好像已經不能再忽略了。有人會加schema標記，有時候稱為結構化資料或語意標籤吧，把商品名稱、價格、存貨狀態、評論分數還有規格什麼的都寫得明明白白。其實就是讓機器能直接讀懂你的內容，不用猜來猜去。有些人搞得特別仔細，可能甚至把小細節都補進去，但偶爾也聽到有人說標記太雜反而亂掉。
然後商品資訊有時候網頁寫一套、Google商家那邊又是另一個版本，價錢差個幾塊錢，AI如果發現對不上，就容易選擇乾脆略過。所以保證所有地方同步更新也是有點麻煩但不能少。
描述方面，也許很多人以前都只寫「高品質藍牙耳機」這種話，但現在可能更需要具體一點。例如有人會改成「無線藍牙耳機，大概可連續播放一天以上，有降噪功能，很適合通勤。」模糊但又帶些具體情境，好像讓搜尋引擎抓關鍵字也比較友善吧。
當然啦，每家網站或產品類型不盡相同，有的人覺得效果明顯，有些則認為只是其中一環。不過目前看來，只要能多給AI一些明確訊號，在某些情境下應該還是蠻有幫助的。至於是不是每一步都必須做到極致，好像還沒有定論，只能慢慢調整試試看囉。
三個購物行為大翻轉：懶、信任、連續追問
很多品牌在寫產品說明的時候，好像都會踩到同一個坑。常常看到那些文案，感覺像廣告詞，反而不是幫人解惑的資訊。其實現在人工智慧抓內容時，大多是在找能回答問題的句子。假如用「高級咖啡體驗搭配創新沖煮技術」這類話，大概不太容易被演算法選中。不如直接點：「單杯咖啡機，沖泡速度大約只要一分鐘，支援K-cup和磨豆咖啡，也能調整濃淡。」好像消費者問問題的方法才比較容易被系統理解。
想想看，多數人會怎麼查詢自己的需求？可能有人問「這台咖啡機能不能用一般咖啡粉？」或是「操作複雜嗎？」如果內容有針對這些細節作答，會比較容易被發現。平常也有人只是想確認自己買了不會後悔，有沒有解決他們在意的小困擾，其實都很重要。
建立權威性這件事也沒那麼單純。現在信任感來源已經跟以前差蠻多的。有時候，一堆使用者評價，比什麼獎項認證還有效果。一間店做了將近二十年、得過某些獎、有一些證書，這些資料放出來也許更讓人放心。另外，各個平台上的商品資訊不要出現落差，不然有人就會懷疑是不是哪裡怪怪的。網站速度快一點，而且手機版不卡頓，在消費者眼中或演算法裡面都算加分。
技術層面偶爾被忽略。有的人還是喜歡把重點藏在JavaScript裡，但其實主要內容盡量用HTML顯示，AI會比較容易讀懂。標題要分層清楚，例如H1、H2那些，就算你沒特別注意，有人說系統也可能因此判斷錯誤重點。如果連結壞掉、頁面打不開，那種小瑕疵多少會讓人遲疑——雖然一般訪客未必每次都遇到就是了。
最後一點，有個習慣挺奇妙：不少人以為只要顧好自家官網就好，其實AI抓資料的方式比早期複雜太多了。不只看你官方網站，有時候外部討論區、社群、小眾平台甚至舊新聞都有參考價值。所以內容如果希望長期被看到，也許不能只守著單一地方一直更新……事情變得難預料，不過機會也多了一點吧。
想想看，多數人會怎麼查詢自己的需求？可能有人問「這台咖啡機能不能用一般咖啡粉？」或是「操作複雜嗎？」如果內容有針對這些細節作答，會比較容易被發現。平常也有人只是想確認自己買了不會後悔，有沒有解決他們在意的小困擾，其實都很重要。
建立權威性這件事也沒那麼單純。現在信任感來源已經跟以前差蠻多的。有時候，一堆使用者評價，比什麼獎項認證還有效果。一間店做了將近二十年、得過某些獎、有一些證書，這些資料放出來也許更讓人放心。另外，各個平台上的商品資訊不要出現落差，不然有人就會懷疑是不是哪裡怪怪的。網站速度快一點，而且手機版不卡頓，在消費者眼中或演算法裡面都算加分。
技術層面偶爾被忽略。有的人還是喜歡把重點藏在JavaScript裡，但其實主要內容盡量用HTML顯示，AI會比較容易讀懂。標題要分層清楚，例如H1、H2那些，就算你沒特別注意，有人說系統也可能因此判斷錯誤重點。如果連結壞掉、頁面打不開，那種小瑕疵多少會讓人遲疑——雖然一般訪客未必每次都遇到就是了。
最後一點，有個習慣挺奇妙：不少人以為只要顧好自家官網就好，其實AI抓資料的方式比早期複雜太多了。不只看你官方網站，有時候外部討論區、社群、小眾平台甚至舊新聞都有參考價值。所以內容如果希望長期被看到，也許不能只守著單一地方一直更新……事情變得難預料，不過機會也多了一點吧。
資料結構清不清楚，決定你會不會消失
有時候這種AI系統看東看西，連Amazon的賣場、你那些社群帳號、Google的商家資料還有到處跑的評論網站，全都會影響它對品牌的印象。有些人說，像是「環繞音效」那樣，資訊得擺滿各個角落，只要資訊夠一致又讓人覺得有用，效果比較明顯。偶爾會看到某些熱門產品清單文章，AI會很常引用，如果你的東西能出現在這些文章裡，感覺就不差。
怎麼判斷自己弄的GEO策略到底算不算順利？這跟傳統SEO比起來，好像又不太一樣。不是單純追求瀏覽人數暴增，而是重點偏向幾個方向──像是：
- 不時在AI回覆裡面看到自己的品牌被帶到，不管點擊率高不高，有被提起就算一回事；
- 可能進站流量變少了，但成交機率好像反而提升一些（這種狀況有點奇妙）；
- 過段時間發現好像越來越多人直接搜尋你家品牌，也許就是因為先在AI哪裡瞄過一次才後來記得回頭找；
- 在關鍵類別被AI列舉出來的機會感覺也變多了，大概有點「聲音佔比」那種意思。
有人推薦用什麼HubSpot AI搜尋評分工具，那種東西試試看無妨。不然也可以自己動手查查平常消費者會問的問題，看自家是不是開始慢慢浮出水面。有不少專家猜測未來可能大家買東西時就直接和AI聊整套流程，比如隨口問Google：「最近天氣熱，有沒有大約兩千塊內的運動服？」或叫ChatGPT幫忙買咖啡還要求換成強度再高一點的新口味。哪些品牌能趁現在把產品資料塞得最完整詳細，目前看起來比較容易搭上未來這波潮流……但怎麼說呢，一切都還只是剛開始而已啦。
怎麼判斷自己弄的GEO策略到底算不算順利？這跟傳統SEO比起來，好像又不太一樣。不是單純追求瀏覽人數暴增，而是重點偏向幾個方向──像是：
- 不時在AI回覆裡面看到自己的品牌被帶到，不管點擊率高不高，有被提起就算一回事；
- 可能進站流量變少了，但成交機率好像反而提升一些（這種狀況有點奇妙）；
- 過段時間發現好像越來越多人直接搜尋你家品牌，也許就是因為先在AI哪裡瞄過一次才後來記得回頭找；
- 在關鍵類別被AI列舉出來的機會感覺也變多了，大概有點「聲音佔比」那種意思。
有人推薦用什麼HubSpot AI搜尋評分工具，那種東西試試看無妨。不然也可以自己動手查查平常消費者會問的問題，看自家是不是開始慢慢浮出水面。有不少專家猜測未來可能大家買東西時就直接和AI聊整套流程，比如隨口問Google：「最近天氣熱，有沒有大約兩千塊內的運動服？」或叫ChatGPT幫忙買咖啡還要求換成強度再高一點的新口味。哪些品牌能趁現在把產品資料塞得最完整詳細，目前看起來比較容易搭上未來這波潮流……但怎麼說呢，一切都還只是剛開始而已啦。
描述寫給人看還是機器懂？兩種完全不同路數
不妨先來盤點一下現況吧。有人可能會想到，直接在 Google 上找自己的商品，開著 AI 功能的話，也許 Bing Chat 也可以試試看。有時候搜尋結果讓人有點驚訝——如果這些頁面沒出現在前幾個結果裡，大概就知道還有不少地方需要調整。
至於優先順序，通常有人會建議把結構化資料和商品資訊同步放前面處理。像是網站的 schema 標記，如果用 JSON-LD 註明產品名稱、價格、存貨情況、品牌跟評價分數，好像對搜尋引擎比較友善。Google 那個富含結果測試工具，大致上能檢查標記方式是不是正確，不過偶爾也會跳出一些模糊的警告訊息。
再來就是那些主要商品描述，有時候寫得太空泛了，其實消費者好像更在意尺寸、材質或者搭配哪些裝置、什麼場景下用起來比較適合。單純推銷式語言常常被忽略掉，倒不如花點心思回應大家真正想問的問題。
評論跟權威信號也是慢慢累積而來，沒有哪一天突然暴增，只是長期維護下，曝光機率會逐漸提升。不過這方面大致還是要靠使用者自發性，以及平臺政策，有時效果快，有時拖得久一點。
技術層面的部分，就怕設計上無意間擋住 AI 爬蟲或搜尋引擎抓取。有些人說 robot.txt 或 JavaScript 路由設定錯誤會造成索引困難，但實際狀況每個站都不同，需要細查才知道。
另外值得一提的是，多數平台的商品資料最好盡量保持一致，包括官網、自家的 Google Merchant Center、亞馬遜商店等。價格、庫存這類資訊如果前後對不上，有可能影響信任度，而且消費者詢問時也容易產生誤解。
總之，一切操作其實都圍繞著一種「多管齊下」的概念：結構標記、內容調整、資料同步與技術檢查，每項都少不了，只是哪件事先做，每個人的想法或許都不太一樣。
至於優先順序，通常有人會建議把結構化資料和商品資訊同步放前面處理。像是網站的 schema 標記，如果用 JSON-LD 註明產品名稱、價格、存貨情況、品牌跟評價分數，好像對搜尋引擎比較友善。Google 那個富含結果測試工具，大致上能檢查標記方式是不是正確，不過偶爾也會跳出一些模糊的警告訊息。
再來就是那些主要商品描述，有時候寫得太空泛了，其實消費者好像更在意尺寸、材質或者搭配哪些裝置、什麼場景下用起來比較適合。單純推銷式語言常常被忽略掉，倒不如花點心思回應大家真正想問的問題。
評論跟權威信號也是慢慢累積而來，沒有哪一天突然暴增，只是長期維護下，曝光機率會逐漸提升。不過這方面大致還是要靠使用者自發性，以及平臺政策，有時效果快，有時拖得久一點。
技術層面的部分，就怕設計上無意間擋住 AI 爬蟲或搜尋引擎抓取。有些人說 robot.txt 或 JavaScript 路由設定錯誤會造成索引困難，但實際狀況每個站都不同，需要細查才知道。
另外值得一提的是，多數平台的商品資料最好盡量保持一致，包括官網、自家的 Google Merchant Center、亞馬遜商店等。價格、庫存這類資訊如果前後對不上，有可能影響信任度，而且消費者詢問時也容易產生誤解。
總之，一切操作其實都圍繞著一種「多管齊下」的概念：結構標記、內容調整、資料同步與技術檢查，每項都少不了，只是哪件事先做，每個人的想法或許都不太一樣。
權威感怎麼堆，評論、獎項還有速度決定生死線
AI的回答常常會讓人覺得有些不一致，信任感好像也容易因此打折。有人建議，假如你想知道自己品牌或商品在這些人工智慧平台上的曝光狀況，不妨去試著用Bing Chat、Google（開啟AI功能的那種），還有ChatGPT、Grok、Perplexity之類的平台搜尋自己的產品。大約有七八成的人可能發現，自己的商品並沒有被這些AI提到。如果遇到這樣的情形，大概就得思考該怎麼改善了。
另外，網站本身的一些基本設定也不能忽略。例如產品資訊最好直接呈現在HTML裡，別只藏在JavaScript後面；行動裝置瀏覽速度如果拖泥帶水，也可能讓搜尋引擎和AI都不太願意推薦。還有人提過標題結構（像H1、H2、H3）如果亂七八糟，效果好像也差不少。
其實消費者評價也是個重點。有一些品牌透過自動化郵件提醒顧客購買後分享心得，好像慢慢累積出一批真實評論。這樣一來，不僅增加了可信度，也為AI提供多了一點參考依據。
至於FAQ——大致上就是常見問題那一類內容，如果能放進產品頁面，再加上適合的FAQ結構化標記，有時候AI系統會比較傾向直接引用這些解答。不過，有沒有效果，其實還是要看各家嘗試下來的結果，不一定完全相同。
監控表現方面，有人認為不用一開始就搞很複雜，只要隨手記錄一下自己的主要產品關鍵字有沒有在AI相關答案中出現，大致就能掌握趨勢。畢竟目前超過三成新創團隊正在摸索所謂GEO（好像是在講生成式搜尋優化），雖然它沒有完全取代SEO，但方向似乎正慢慢轉變中。有一些早期投入的人已經看到初步成果，而觀望太久的人未來可能會感受到某種程度的流量變化，但具體影響還需要再觀察。
另外，網站本身的一些基本設定也不能忽略。例如產品資訊最好直接呈現在HTML裡，別只藏在JavaScript後面；行動裝置瀏覽速度如果拖泥帶水，也可能讓搜尋引擎和AI都不太願意推薦。還有人提過標題結構（像H1、H2、H3）如果亂七八糟，效果好像也差不少。
其實消費者評價也是個重點。有一些品牌透過自動化郵件提醒顧客購買後分享心得，好像慢慢累積出一批真實評論。這樣一來，不僅增加了可信度，也為AI提供多了一點參考依據。
至於FAQ——大致上就是常見問題那一類內容，如果能放進產品頁面，再加上適合的FAQ結構化標記，有時候AI系統會比較傾向直接引用這些解答。不過，有沒有效果，其實還是要看各家嘗試下來的結果，不一定完全相同。
監控表現方面，有人認為不用一開始就搞很複雜，只要隨手記錄一下自己的主要產品關鍵字有沒有在AI相關答案中出現，大致就能掌握趨勢。畢竟目前超過三成新創團隊正在摸索所謂GEO（好像是在講生成式搜尋優化），雖然它沒有完全取代SEO，但方向似乎正慢慢轉變中。有一些早期投入的人已經看到初步成果，而觀望太久的人未來可能會感受到某種程度的流量變化，但具體影響還需要再觀察。
GEO驗證法則與下一步（自查清單）
說到這波AI搜尋的變化，老實說，好像真的動得有點快。有些公司似乎一眨眼就調整過來，其他人還在原地發愣，不太清楚發生什麼事。想想也正常，這幾年網路上的搜尋方式大致上都被弄得有點複雜了。你們最近有沒有注意到，消費者找到產品的方法跟以前不太一樣？我自己偶爾觀察，好像有人感覺流量來源變得分散，也有人說效果忽高忽低，不知道是不是錯覺。
其實這個話題講起來可以繞很久啦——反正如果你對AI搜尋、用戶體驗之類的東西有經驗或疑問，歡迎隨時回應交流。畢竟每個人的做法都不太一樣，有時候某種小技巧可能只適合特定情境，但至少大家彼此分享一下，也許能撿到一些新思路。不管怎樣，我一直蠻好奇現場到底哪些方法有效、又有哪些還沒達到預期成效。
對了，如果你想讓別人更容易記住你，不妨考慮從提升軟實力下手。我平常教的內容，大概就是那類讓人比較容易進入職場、甚至升遷的溝通或表達技巧。如果感興趣，差不多有將近五千人在Medium上看過我的文章；LinkedIn、IG、X那些平台我也都有帳號。有空可以加一下，一起聊聊怎麼設計屬於自己的用戶體驗。嗯，就這樣吧，有問題再找我——反正話題總會繞回來的。
其實這個話題講起來可以繞很久啦——反正如果你對AI搜尋、用戶體驗之類的東西有經驗或疑問，歡迎隨時回應交流。畢竟每個人的做法都不太一樣，有時候某種小技巧可能只適合特定情境，但至少大家彼此分享一下，也許能撿到一些新思路。不管怎樣，我一直蠻好奇現場到底哪些方法有效、又有哪些還沒達到預期成效。
對了，如果你想讓別人更容易記住你，不妨考慮從提升軟實力下手。我平常教的內容，大概就是那類讓人比較容易進入職場、甚至升遷的溝通或表達技巧。如果感興趣，差不多有將近五千人在Medium上看過我的文章；LinkedIn、IG、X那些平台我也都有帳號。有空可以加一下，一起聊聊怎麼設計屬於自己的用戶體驗。嗯，就這樣吧，有問題再找我——反正話題總會繞回來的。
