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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
