說明
- 問題：追逐個別、不斷變化的 AI 演算法是無法擴充的失敗策略。
- 解決方案：專注於更廣泛的SEVO (Search Everywhere Optimization)策略，在整個網路中建立普遍信賴的品牌聲譽，而不只是您自己的網站。
- 要避免的錯誤：常見的錯誤包括垃圾社群行銷、製作「蓬鬆」的衍生內容、忽視您的站外聲譽，以及追逐關鍵字而非將您的品牌打造為可信的「實體」。
- 心得：勝利的策略是建立一個具有權威性的品牌，讓所有 AI 模組（無論是現在還是未來）都尊重這個品牌。
贏得 AI 搜尋能見度的競賽正在進行中，一種瘋狂的緊迫感已經籠罩了行銷世界。在這場掘金熱潮中，許多品牌正在犯下關鍵性的策略錯誤-將時間和資源投入到一些策略上，但這些策略不僅無效，最終還會導致品牌湮滅。
他們正在墮入可擴展性陷阱：一連串短視的方法表面上看似合乎邏輯，但卻與 AI 模型實際上如何學習和建立信任的方式根本不相容。這是因為現代的 AI 模型，尤其是 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統，在設計上會從各種可信賴的外部來源擷取資訊，讓其答案建立在現實的基礎上，避免胡思亂想（「產生幻覺」）。
如果您已經在做高品質的 SEO，那您已經成功了一大半。但是，避免這些常見的錯誤，才能將贏家與落後的品牌區分開來。本指南將分解 AI 搜尋策略中的五大錯誤，並提供更好、更持續的發展路向。
您的風險有多高？快速自我評估
同意或不同意下列聲明，以診斷您組織的潛在弱點：
- 「我們的 AI 搜尋策略主要著重於針對一個特定平台（例如 ChatGPT）進行最佳化」。
- 「我們的社群行銷工作是以我們張貼的連結數目來衡量，而不是我們所提供的價值」。
- 「我們沒有專門的流程來管理品牌在第三方評論網站上的聲譽」。
- 「我們的內容簡介是圍繞精確匹配的關鍵字建立的，而不是更廣泛的使用者問題和主題」。
AI 搜尋策略的五大錯誤：摘要
錯誤 | 為什麼這是一個陷阱 | 更好的方法（策略性修正） |
|---|---|---|
1.追逐單一演算法。 | AI 模型會不斷改變；與某個模型相連的策略會變得脆弱，並會過時。 | 在持久的、以人為中心的平台上建立權威，讓所有AI 都能從中學習 (SEVO)。 |
2.垃圾社群行銷 | 丟掉沒有價值的連結會破壞人類和 AI 的信任，建立負面的聲譽。 | 在社群中提供真實、專業的見解，以建立真實的權威 (E-E-A-T Everywhere)。 |
3.建立「蓬鬆」的內容。 | AI 旨在發現冗餘，並優先處理 資訊增益，而不僅僅是字數。 | 以獨特的資料、原創的見解和專家專用的細節 (GAIO) 建立真正的「答案資產」。 |
4.忽略網站外的聲譽。 | AI 會從整個網路建立整體畫面；網站外的負面共識會蓋過您在網站上的努力。 | 將您的站外聲譽視為策略的核心部分，確保一致且正面的敘述。 |
5.追逐關鍵字，而非實體。 | AI 是以概念和關係來思考，而不只是關鍵字串。 | 將您的品牌定義為一個 個體，並將其與您與眾不同的具體、有價值的特質聯繫起來。 |
錯誤 1：追逐單一演算法（「ChatGPT 策略」謬誤）
- 它看起來像什麼：您的團隊宣佈，「我們需要一個 ChatGPT 策略！」。他們花了幾個月的時間分析 ChatGPT 如何獲得答案、它喜歡哪些刊物，以及如何針對它的輸出結構內容。
- 為什麼這是個陷阱：這就像是設計一輛汽車，讓它在單一賽道上贏得比賽。人工智能領域變化多端。今天佔據主導地位的模式，明天就可能變成利基型玩家。新的模式會不斷出現，而現有的模式也會在毫無預警的情況下改變其演算法。以某種 AI 的特定行為為依歸的策略是脆弱的，注定會被淘汰。
- 更好的方法 (SEVO)：與其針對單一機器進行最佳化，不如在持久的、以人為中心的平台上建立您的權威，所有人工智能模型都將不可避免地從這些平台上學習。專注於在與產業相關的 subreddits、權威刊物和可信賴的論壇上建立強大的存在感。這將為您的品牌可信度創造一個超越任何單一演算法的普遍強烈信號。
錯誤 2：垃圾社群行銷 (混淆存在與專業知識)
- 它看起來像什麼：一名實習生的任務是在 Reddit 和 Quora 上「打出我們的名聲」。他們開始在每個含糊相關的主題中加入公司部落格的連結，通常會加上類似「很好的問題！您應該看看我們的相關指南。
- 為什麼這是個陷阱：這是破壞人類和 AI 信任的最快方式。像 Reddit 之類的社群是建立在真實性的基礎上，因此會很快地將促銷垃圾郵件降評或禁止。AI 模型也越來越擅長辨識低價值、自我服務的內容。您不是在建立權威，而是在建立無用的聲譽。
- 更好的方式（E-E-A-T Everywhere）：不要只是出現；提供真正的價值。回答問題時提供詳細、專業的見解，而不期望任何回報。分享真實的經驗、提供獨特的觀點或糾正常見的錯誤觀念。單一、有深度且對社群有幫助的評論，若能獲得社群的上傳投票，其權威信號將遠遠超過一百個掉落的連結。
錯誤 3：製作「毛毛躁躁」的內容，讓內容看起來很全面
- 它看起來像什麼：為了建立「專題權威」，您的團隊製作了一篇 5,000 字的文章，基本上是將前五名 Google 結果稍加改寫的混搭。文章很長，但沒有任何新意。
- 為什麼這是一個陷阱： AI 模型不會被字數打動。它們旨在識別和綜合資訊，這使得它們非常擅長於發現冗餘。它們正在尋找 資訊增益--獨特的資料、原創的見解和專家的觀點，為對話增添新的內容。蓬鬆、衍生的內容只是人工智慧可以過濾掉的雜訊。
- 更好的方法 (GAIO)：專注於創造真正的 「答案資產」。與其讓您的內容更長，不如讓它更深入。進行您自己的小型調查，並發佈原始資料。分享只有您的團隊知道的專屬流程。包含只有經年累月的實踐經驗才能得出的細節和微妙之處。這正是 AI 模型渴望找到並引用的獨特、有價值的內容。
錯誤四：忽視站外聲譽（僅限於站內的盲點）
- 它看起來像什麼：您的團隊已經完善您的網站 GEO。您的 schema 標記完美無瑕，您的內容結構完美，您的作者簡介也很詳盡。但是，您在一個主要的評論網站上只有 2 顆星的評價，而且在產業論壇上一直被負面地提及。
- 為什麼這是一個陷阱： AI 會從整個網路，而不只是您的網站，形成對您品牌的了解。它是在數位共識的基礎上建立一個整體的畫面。如果關於您品牌的站外對話是負面的或不存在的，那麼它將削弱您所有的站內努力。AI 會得出您不是一個值得信賴的實體的結論。
- 更好的方法（統一策略）：將您的站外聲譽視為 AI 搜尋策略的核心部分。積極管理您在評論網站上的存在、參與公眾對話，並追求建立正面敘述的公關活動。您的目標是要確保外界對您品牌的報導，與您自己網站內的報導一致。
錯誤 5：追逐關鍵字而非建立實體
- 它看起來像什麼：您的內容簡介是圍繞完全匹配的關鍵字建立的，成功與否的衡量標準是您是否在特定詞組（例如「最佳專案管理軟體」）中被提及，而沒有考慮使用者搜尋的原因或他們重視的特定屬性等更廣泛的背景。
- 為什麼這是個陷阱：這是一種舊有的 SEO 思維模式，適用於更複雜的新世界。AI 是以 實體及其關係來思考的。它不僅想知道如果您是專案管理軟體；它還想知道您是哪一種，以及為什麼您是可信的選擇。您具有哪些特質？您是 「最適合創意公司 」嗎？最適合遠端團隊使用"？
- 更好的方法 (實體 SEO)：將您的品牌定義為一個實體，並策略性地將其與特定的、有價值的特質連結起來，使您與眾不同。這是透過在所有平台上傳達一致的訊息，以及贏得第三方的認證來強化這些關聯。我們的目標不只是讓關鍵字被提及，而是要讓 AI 瞭解並清楚說明為什麼您的品牌是滿足特定需求的正確答案。
總結：建立品牌，而非一系列的訣竅
所有這些錯誤的共通點都是著重於短期策略，而非長期且可持續的策略。在 AI 時代獲勝的品牌，不會是那些找到巧妙方法來「遊戲」現今演算法的品牌。我們的目標不僅僅是避免隱形，而是要成為絕對的品類權威--一個如此值得信賴的品牌，以至於 AI 模型將您視為驗證其自身答案的主要來源。
停止追逐現今機器中的鬼魂。開始建立一個具有權威性的品牌，讓未來的每一台機器都對它肅然起敬。
