TL;DR：大型語言模型 (LLM) 的崛起已將數位版圖從傳統的 SEO 轉變為 生成式 AI 最佳化 (GAIO).這項新策略的成功不僅取決於高品質的內容，也取決於強大的 Technical GAIO 基礎，以確保 AI 可以準確地發現、解釋和引用您的資訊。本指南提供了以技術 GAIO 的四大支柱為重點的策略框架：LLM 控制、結構化資料、網站基礎架構和內容結構，說明如何讓您的數位存在面向未來。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。
當我們目睹數位資訊存取方式的根本性轉變時，企業領導者必須站在演進的最前端。搜尋引擎僅根據關鍵字來排列網頁的時代，正在讓位給大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 了解使用者意圖並產生直接對話式答案的新模式。這一轉變催生了一門新的重要學科：Generative AI Optimization (GAIO)。
GAIO 的目標是確保在人工智能產生的答案中，您的品牌和內容被引述為權威來源。成功的基礎在於 「技術 GAIO」，也就是讓 AI 系統能有效且準確地處理您的資訊的技術考量與最佳化。
本指南將特別著重於技術 GAIO，提供詳細的策略藍圖，以實施必要的技術元素，在 AI 時代建立主導性的數位存在。
技術 GAIO 的四大支柱
成功的技術 GAIO 需要對四個關鍵技術領域有深入的瞭解和積極的方法。
支柱 | 概述 | 目標 |
1.LLM 控制 | 使用 robots.txt 和建議的 llms.txt 等工具，管理 AI 代理如何存取和使用您的網站內容。 | 要控制 AI 資料收集，同時引導 AI 有效使用您最有價值的內容。 |
2.結構化資料 | 使用 Schema.org 向人工智能提供有關您內容的明確語意資訊。 | 幫助人工智能瞭解上下文、提高準確性，並降低「幻覺」（人工智能產生錯誤資訊）的風險。 |
3.網站基礎架構 | 優化傳統技術元素，例如網站效能 (Core Web Vitals)、行動便利性和安全性 (HTTPS)。 | 確保 AI 代理的有效存取，並建立網站的整體可靠性。 |
4.內容結構 | 使用語意 HTML 和邏輯性的標題層級，將您的內容結構清楚地傳達給 AI。 | 協助人工智能有效率地解析您的內容，並找出最重要的資訊。 |
1.LLM 控制機制：從 robots.txt 到 llms.txt
企業領導者現在面臨的新挑戰是管理 AI 代理如何使用其網站內容。主要的控制機制如下：
使用 robots.txt 控制AI 爬蟲
作為標準作法，您可以使用 robots.txt 檔案阻止特定的 AI 使用者代理程式爬取您的網站。
使用者代理 | AI 平台 / 目的 |
GPTBot | OpenAI：用於 AI 模型訓練的網路爬行 |
Google-延伸 | Google：控制雙子星等的使用（不影響搜尋排名） |
anthropic-ai | Anthropic (Claude)：用於 AI 模型訓練 |
PerplexityBot | 複雜性 AI：網路爬取 |
CCBot | Common Crawl：許多 LLM 的資料來源 |
匯出至工作表
然而，這種控制是有限的，因為無法保證所有 AI 公司都會遵守這些指令。
使用 llms.txt 主動指導。
llms.txt 是一項較新的建議標準，其目的不只是阻擋存取，而是主動指導 LLM 哪些內容最有價值，以及應該如何使用。它明確地將 AI 指向您最重要的資訊 (例如 API 文件或關鍵文章)，協助 AI 更有效率地擷取資訊。
Mercury的應用：我們建議客戶採取策略性的方法，如果目標是在不影響搜尋排名的情況下，防止在人工智慧訓練中使用，則建議攔截Google-Extended，而對於希望積極引導人工智慧理解的客戶，則建議實施llms.txt。
2.結構化資料：教導 AI 您內容的意義
結構化資料（特別是來自 Schema.org 的詞彙）是協助 LLM 準確瞭解您網站上的上下文和實體（人員、組織、產品等）的關鍵。
GAIO 最重要的 Schema.org 類型
計劃類型 | 說明 | GAIO 優惠 |
文章 | 定義新聞、部落格和技術文章的結構。 | 澄清您內容的來源、新鮮度和主題，支持可信度。 |
常見問題 | 以問與答的形式結構內容。 | 讓 AI 可以輕鬆提取並引用直接答案。 |
如何 | 以逐步指示的方式結構內容。 | 協助 AI 為使用者產生程序化的逐步指導。 |
組織 | 定義公司或實體的官方資訊。 | 明確您組織的身份，並提高其可信度。 |
個人 | 定義個人資訊，例如作者或專家。 | 強化 E-E-A-T（經驗、專業知識、權威性、可信度）信號。 |
Mercury 的應用程式：我們的 Mercury 內容管理系統 (CMS) 內建標準功能，可輕鬆實作這些重要的模式類型。這可讓我們的客戶在不需要深厚的技術專業知識的情況下，創造出人工智能容易理解的內容。
3.網站基礎架構最佳化：AI 的健康環境
快速、安全且可存取的網站對於 AI 代理和人類使用者同樣重要。
- Site Performance (Core Web Vitals): 快速載入的網站可讓 AI 爬蟲更有效率地收集資訊。
- 行動便利性：在行動優先索引的世界中，行動最佳化是包括 AI 在內的所有使用者必須具備的條件。
- HTTPS：安全性是信任的基本信號。不安全的網站可能會在 AI 評估中處於劣勢。
- 抓取效率：合理的網站結構和乾淨的 URL 有助於 AI 瞭解您的整個內容生態系統，而不會浪費資源。
Mercury的應用程式：我們的CMS建立在最佳實務的基礎上，擁有最佳化的核心網頁生命週期、完全行動回應的設計，以及標準的 HTTPS 安全性，以確保客戶的網站永遠提供一流的技術基礎。
4.內容結構與語意 HTML：人工智能的邏輯路線圖
邏輯性的內容結構是 AI 理解能力的基礎。
- 標題層級：邏輯地使用 <h1> 到 <h6> 標籤來傳達您的內容結構。
- Semantic HTML： 使用有意義的 HTML 標籤，例如 <article>、<nav> 和 <main>，以明確定義頁面中每個部分的角色。
- 精簡的段落和清單：簡短、重點明確的段落，以及帶子目錄或編號的清單，可讓 AI 更容易擷取關鍵資訊。
Mercury 的應用程式：我們的 AI 助理 Mercury Muses AI 旨在協助建立遵守這些最佳實務的大綱和內容草稿，支援建立人類和 AI 都能清楚理解的內容。
結論：技術 GAIO 是對未來的投資
在 AI 時代，技術 GAIO 是任何成功策略的重要基礎。透過主動解決 LLM 控制、結構化資料、網站基礎架構和內容結構這四個支柱，企業可以確保其數位存在不僅可被發現，還能被理解、信賴並引用為權威。這並不是要取代傳統的 SEO，而是要讓 SEO 進化，以符合新的、強大的資訊生態系統的需求。
常見問題 (FAQ)
Q1：Schema.org 結構化資料是否會直接提升我在 AI 所產生答案中的排名？ A1：目前還沒有官方確認 Schema.org 是 LLM 的直接排名因素。但是，它可以顯著提高人工智能準確理解您頁面中上下文和實體的能力，從而提高您的內容被正確引用的品質和可能性。這是讓您的內容面向未來人工智能搜尋環境的重要一步。
問 2：現在是否必須執行 llms.txt？ A2：不，它不是強制性的。llms.txt 是一項建議的標準，尚未被普遍採用。但是，對於希望主動引導 AI 與其內容互動的企業而言，這是一個非常有價值的工具，尤其是對於技術文件網站而言。就目前而言，建議的起點是優先進行基礎技術 SEO 和關鍵 Schema.org 標記。
Q3：我如何衡量技術 GAIO 工作的 ROI？ A3：直接的 ROI 測量具有挑戰性，因為 AI 驅動的發現並不總是會導致直接點擊到您的網站。更實際的方法是結合使用代理指標，例如監控 AI 答案中提及您品牌的頻率和情感、追蹤來自 AI 平台的任何轉介流量，以及觀察您品牌搜尋量的變化。
Q4：Core Web Vitals 如何影響 LLM 處理我的網站？ A4：虽然没有确定的直接影响，但性能不佳（加载速度慢、布局不稳定）的网站可能会降低所有机器人（包括人工智能爬虫）的抓取效率。這也是整體網站品質和使用者體驗的負面訊號，可能會間接影響 AI 如何看待您的網站作為資訊來源的可靠性。
