TL;DR：在人工智能驅動搜索的新時代，傳統的關鍵字研究已經失敗。贏得知名度的方法不再是針對關鍵字，而是回答受眾向 AI 提出的特定問題。我們以專屬的 "A.C.I.D. "架構、我們的「Citations：工程可驗證的信任"。這是一個有系統的框架，用來逆向工程 AI 答案，找出策略性的能見度差距，並創造「引用等級」資產，將我們的客戶建立為預設的權威來源。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。
多年來，每個數位策略的基礎都是關鍵字研究。現在，這個基礎已經開始崩解。原因很簡單：ChatGPT 和 Perplexity 等人工智能介面並非以關鍵字來思考，而是以問題來思考。它們會根據信任度、上下文和特定性來決定引用誰的資訊。
如果您的內容策略仍以關鍵字清單為出發點，那麼您正在為一個迅速消失的世界進行最佳化。要在這個新環境中獲勝，您需要新的地圖。
什麼是 Citations：工程可驗證的信任？
A.C.I.D 架構是成為 AI 在您的產業中值得信賴的預設來源的藍圖。它是一個有系統的流程，映射出兩組關鍵的資料：
- 您的目標受眾在 AI 工具中輸入的確切、逐字逐句的問題。
- 人工智能模型目前用來回答這些問題的特定來源（引文）。
這張地圖揭示了整個競爭勢態，並提供清晰、資料驅動的可見性路徑。
建立與執行 A.C.I.D. 的 6 步架構
這是我們用來為客戶建構 AI 可視性的確切、系統化流程。
步驟 1：擷取真實世界的問題
忘記傳統的關鍵字工具。要了解您的受眾真正想知道什麼，您必須到他們已經在發問的地方。
- 「如何」：我們的情報收集程序，是我們的核心部分。 Mercury SEVO (搜尋遍佈最佳化) 服務，包括深入 Reddit、Quora、特定產業論壇和 Slack/Discord 社群。我們收集 100 多個精確的會話問題，以建立對使用者意圖的豐富瞭解。
步驟 2：反向檢視引文範圍
有了問題之後，下一步就是找出 AI 目前信任誰來回答這些問題。
- 「如何」：對於每個關鍵問題，我們的 GAIO (生成式 AI 優化) 分析師會查詢多種 AI 工具。我們會仔細記錄 AI 引用的每個網站、PDF 或品牌，更重要的是，我們會分析為什麼它會被選中 - 是答案的具體性、網域的權威性，還是它的結構化資料？這樣就能找出您真正的「引用競爭對手」。
步驟 3：識別策略性「引用差距
這項分析幾乎總是能發現重大的機會。大多數的 AI 答案都是從相對較小的相同 10-15 個領域中抽取出來的。
- 「如何」： 我們尋找策略上的差距：
- 沒有人回答得好的問題。
- 因內容單薄或過時而被引用的品牌。
- 以 zero 引用回答的高價值問題。這些都是金礦。
步驟 4：設計「引用級」資產
有了這些智慧，我們的目標就是要創造比目前引用的資料來源更優異的內容。這種「參考資料」必須是
- 可直接回答： 它必須完全符合使用者的問題。
- Rich with Structured Context： 它必須使用表格、清單和模式標記。
- 有證據支持：它需要統計數據、實例和案例研究來證明其權威。
- 我們如何執行：這是策略與技術的結合。我們的團隊使用我們的 AI 助手 Mercury Muses AI，協助草擬這些高度結構化、「答案第一」的內容。之後會在我們的 Mercury 內容管理系統 (CMS)，其架構設計可確保 AI 模型所需的乾淨 HTML 和技術模式。
步驟 5：建立多層面的影響力
AI 模型會從各式各樣的表面抽取資訊，而不只是網頁。您的權限必須分散。
- 「如何」：這是我們SEvO策略的基本原則。我們幫助客戶以多種形式播種他們的權威資產 - 從可下載的研究報告 (PDF) 和新聞報導，到積極參與人工智能正在學習的論壇主題。
步驟 6：執行動態刷新步驟
法學碩士不斷接受網路快照的再訓練。如果您的內容變得陳舊，您得來不易的引文也會消失。
- 「如何」：我們為客戶建立每季一次的內容檢閱。這包括刷新統計資料、更新螢幕截圖和範例，以及重新推廣重要資產，以確保它們能持續地被重新抓取並重新播入 AI 的知識庫。
為什麼此架構能擊敗傳統的關鍵字定位？
像「最佳薪資軟體」這樣的傳統關鍵字，在 Google 上代表著單一且競爭激烈的戰役。
但是，類似 「2025 年加拿大遠端第一團隊的最佳薪資軟體是什麼？」 的問題會在數十種不同的 AI 工具中重複出現。當您建立能回答這個問題的確切資產時，您就能一再贏得知名度，而無需為每次點選付費。
這種方法的結果是績效的戲劇性轉變。透過 A.C.I.D. 架構，我們看到客戶在 90 天內獲得 多 60% 的 AI 答案引用，在零點擊回應中捕捉有價值的品牌提及，並且在沒有花費一分一毫廣告費的情況下超越競爭對手。
總結
這種有系統、以問題為導向的方法是數位策略的未來。它超越了傳統 SEO 的猜測，進入了策略智慧和精密工程的領域。藉由了解您的受眾所提出的問題並設計出確切的答案，您不再只是希望被找到，而是要確保您是被引用的權威。
