針對 AI 時代調整 SEO:界定敘述,而不只是追逐關鍵字

TL;DR: SEO 遊戲已經改變。在以 AI 產生答案為主導的時代,反向連結和關鍵字已不足以獲勝。新策略的重點在於以深入、結構清晰且有實證支持的內容來界定敘述。本指南提供五個步驟,讓您調整 SEO,成為大型語言模型 (LLM) 的真相來源。

多年來,數位行銷的玩法很清楚:在 Google 排名靠前,就能贏得點擊率。但是,我們腳下的土地已經改變。像 ChatGPT 和 Google 的 AI Overviews 這樣的 AI 先進介面,現在可以在使用者看到藍色連結清單之前回答問題。LLM 已經成為發現過程中一個強大的新層次,重塑了您的內容被看到的方式、地點和時間。

這種轉變正在改變能見度的定義。現在還為時尚早,沒有人知道所有的答案。但有一種模式是無可否認的:LLMs 偏好那些能深入、清晰、有條理地解釋問題,並能讓讀者明顯受益的內容。

這並不能取代傳統的搜尋引擎最佳化 (SEO)。它是一種重要的適應。在 Mercury Technology Solutions,我們站在這場變革的最前線,引導我們的客戶面對這個新的現實。這是我們的遊戲手冊。 we don't rent traffic.

搜尋為何會改變:零點擊的新現實

AI 介面現在可以直接解決許多查詢,為使用者行為帶來根本性的改變。我們已經感受到對業務的影響。有些公司已經看到 AI 搜尋成為他們最大的獲取管道,ChatGPT 和 Perplexity 等工具帶動了大部分的新簽約。當使用者向 LLM 詢問「LLM SEO 提供者」,而您的網站被引用時,這立即提升了您在高意向受眾中的能見度。

然而,並非所有 AI 驅動的結果都能轉化為網站流量。有些研究顯示,Google 的 AI 總覽可能會使某些查詢的點擊率降低 34.5%。我們可以清楚地了解到:搜尋不再只是排名的問題。它是關於在新的地方、新的規則下浮出水面。

重新思考 AI 時代的 SEO 支柱

The old model of pitting "Traditional SEO" against "LLM SEO" is becoming obsolete. A successful strategy in 2025 requires an integrated approach that serves both humans and machines. At Mercury, our Generative AI Optimization (GAIO) framework is built on four interdependent pillars that create a holistic digital presence.

支柱

傳統焦點

AI 時代 (GAIO) 焦點

2025 年的主要行動

1.技術基礎

爬行能力與速度

機器可讀性與語義

實施全面的 Schema、確保乾淨的靜態 HTML、維護 Core Vitals。

2.頁面敘述.

關鍵字最佳化

概念擁有權 & 清晰度

建立正規內容、使用乾淨的 H1-H3 結構、撰寫直接答案。

3.頁面以外的權限

反向連結 & 網域權威

數位信任 & 真實引用

在 Reddit & 論壇上培養提及率、管理聲譽、建立 E-E-A-T 訊號。

4.內容即證據

關鍵字豐富的內容

可提供的索賠 & 資料深度

以原始資料為依據,建立全面的資源,並維持更新的頻率。

以這四大支柱為基礎,您就能創造出強大且有彈性的數位形象,不僅能在搜尋結果中排名靠前,還能在人工智慧驅動答案的時代成為值得信賴的來源。

贏得人工智能時代的 Mercury 遊戲手冊

LLM SEO 是成為答案的藝術。這意味著擁有一個有深度的概念、結構檢索、贏得真實的引用,以及保持您的內容新鮮。以下是我們用來創造勝利內容的五大原則。

原則 1:尋找您擁有的概念

LLM 偏好對某個概念的第一個或最清楚的解釋。如果您很早就開始討論某個主題,您的版本可能會成為預設版本。如果您不是第一個,請以最明確的版本為目標

  • 監控新興問題:密切注意 X(前 Twitter)、Reddit、GitHub 和利基論壇。
  • 找出內容差距:找出您的競爭對手在哪些方面淺薄或欠缺。
  • 分享原創資料: 發佈難以複製的獨特基準、案例研究或專有見解。

原則 2:發表確實、以實證為基礎的資料來源

一旦找到角度,就要深入。跳過一般的摘要。法學碩士會從內容推斷權威性。

  • 超越表面層級的涵蓋範圍:包含指標、程式碼區塊、表格、專家引言和圖表。
  • 使用精確、一致的術語:模糊的同義詞會削弱語義連結。堅持使用清晰、統一的術語。
  • 為提取而寫:使用簡短、自成一格的段落,這些段落更有可能在 AI 生成的答案中被直接引用。
  • 試金石:問問自己,「競爭對手明天是否可以輕鬆複製這個產品?如果可以,您就需要深入挖掘。

原則 3:機器的結構

結構有助於人工智能模型理解您的內容。如果頁面的意思不清楚或排版難以解析,可能會被跳過。

  • 使用乾淨的標題層級結構 (H1 → H2 → H3)。
  • 新增 Schema.org 標記 (JSON-LD) 以強化意義。
  • 使用定義清單 (<dl>) 和表格 (<table>) 等語意 HTML 元素。
  • 確保提供靜態 HTML,因為大多數 AI 爬蟲都不執行 JavaScript。

原則 4:種植真實的引文

法學碩士從網路中學習。如果真人引用您為權威,AI 模型通常也會跟隨。

  • 專注於高訊號頻道:您在 Reddit、GitHub、Hacker News 和 Stack Overflow 上的存在很重要。
  • 建立開放原始碼資源:發佈他人可以參考的工具或範例。
  • 建立主題群:使用相互連結的文章來強化您自己網站中概念之間的關係。

原則 5:設定更新頻率

模型會定期重新抓取網頁。陳舊的內容會隨著時間變得越來越無用。

  • 在 30、90 和 180 天時檢閱主要內容。
  • 刷新陳舊的東西,擴展有效的東西。
  • 修正 404、更新網站地圖中的 lastmod 日期,並使用 301 重定向將過時的頁面歸檔。

實際案例研究:我們如何將 5 大原則應用於 "LLM SEO"/ GAIO"

本遊戲手冊不只是理論;它是我們用來擁有 "LLM SEO" / "Generative AI Optimization (GAIO)" 概念的確切策略。以下是如何實現的:

  1. 我們找到了我們的概念:我們注意到市場上使用模糊的術語("ChatGPT SEO"、"AI Search SEO「),並將 」Generative AI Optimization (GAIO) 「和 」LLM SEO "定義為一個清晰、明確的術語來擁有。
  2. We Published the Definitive Source:我們出版了一份全面的指南,其中包括我們的 "4 Pillars "框架、內容框架和原始數據,而不是一篇簡短的博客文章,使其成為有關主題的最實質資源。
  3. We Structured for Machines:我們使用 JSON-LD 模式標記指南,並使用嚴格的 H1-H3 結構,讓 AI 爬蟲可以輕鬆解析。
  4. We Seeded Authentic Citations:我們在相關的 subreddits(如 r/SEO)中分享我們的發現,這導致有機討論,並建立真正的社群驗證。
  5. We Set a Refresh Cadence:我們已多次更新原始內容,向搜尋引擎和 LLM 表示這是可靠、活生生的資源。

The result? When users search for "llm seo" or “LLM SEO provider” Mercury is now consistently cited as the primary source.

如何追蹤您的 AI 影響

衡量 AI 系統的能見度是一項不斷演進的挑戰。不過,有一些訊號值得注意:

  • 來源引用:在 Perplexity 和 Google's AI Overviews 等工具中手動搜尋您的網域,以檢查直接引用。
  • 轉介流量:在您的網路分析中追蹤來自 chat.openai.com、perplexity.ai 和 gemini.google.com 的造訪。
  • 品牌提及:使用監控工具觀察論壇和社交媒體上對您品牌的提及。
  • 索引覆蓋率:使用 Google Search Console 和 Bing 網站管理員工具來追蹤關鍵概念的索引情況。

結論:從搜尋排名到答案塑造

LLM SEO 沒有捷徑可走。概念的擁有權不是一週就能建立的;它是一個需要紀律和新思維的策略壕溝。我們正從搜尋排名的世界邁向塑造答案的世界。

You’re not just optimizing for humans anymore. You’re optimizing for the models that decide what humans see. 

This is the core philosophy behind our Mercury LLM-SEO (GAIO) Services. By going deeper, being clearer, and creating content that models can learn from, you build a resilient, future-proofed digital presence.

加速數位化。

針對 AI 時代調整 SEO:界定敘述,而不只是追逐關鍵字
James Huang 2025年10月4日
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