TL;DR：人工智能驅動搜尋的出現造成了混亂，導致許多人對傳統 SEO 的相關性提出質疑。這是錯誤的選擇。勝利的策略不是放棄其中一個而選擇另一個，而是了解它們的差異與協同效應。傳統 SEO 著重於排名，而 LLM SEO (Generative AI Optimization) 則著重於引用，兩者都建立在卓越技術、內容品質和顯著權威的共同基礎上。掌握這兩項必要條件是建立彈性、面向未來的數位存在的關鍵。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。
AI 快速整合到搜尋介面，例如 ChatGPT 和 Google 的 AI 總覽，在數位策略界引起了激烈的討論。我經常聽到企業領導者提出的一個問題是：「我們是否應該放棄傳統的 SEO 工作，而專注於這種新的 AI 搜尋優化？」
我的答案是明確的否定。把這問題當作非此即彼的選擇是一個戰略錯誤。現實是，我們現在是在一個雙軌的環境中運作。要建立真正有彈性和權威性的線上形象，我們必須同時掌握這兩個領域。關鍵在於了解這兩個領域在哪些地方是一致的，哪些地方在策略上是分歧的。
共享基礎：傳統 SEO 與 AI SEO 的結合點
在探討它們的差異之前，最重要的是要認清傳統 SEO 和 Generative AI Optimization (GAIO) 都是建立在相同的基礎上，那就是高品質、維護良好的數位存在。這些核心原則同時服務於人類和機器，而且比以往更加重要。
- 卓越的技術與可抓取性：傳統搜尋引擎與人工智慧模型都需要能夠找到、存取並理解您的內容。如果您的網站不具備可抓取性，則所有人都無法看到您的網站。這包括乾淨的 HTML、快速的頁面載入速度、行動優化、清晰的 robots.txt 檔案以及精確的 XML 網站地圖。
- 清晰的內容結構：邏輯性的標題層級結構 (H1 → H2 → H3) 是最基本的。它為人類讀者提供了明確的路線圖，也為嘗試解析您內容中的意義和關係的 AI 模型提供了重要的結構指南。
- Demonstrable Authority (E-E-A-T)：「經驗」、「專業」、「權威性」和「可信度」原則是這兩種範例的核心。Google 長久以來一直使用這些原則作為品質指標，而 AI 模型也越來越依賴這些原則來判斷哪些資料來源可信度高，值得引用。
- 內容新鮮度：定期更新內容可向使用者和演算法傳達訊息，表示您的資訊是最新且可靠的。
- 結構化資料 (Schema Markup)：實施 schema 有助於傳統搜尋引擎產生豐富的片段，並幫助 AI 模型更精確地瞭解您頁面上的特定實體（人、產品、組織、事件）。
投資於這個共享基礎是第一步，也是最關鍵的一步，因為它會讓您的能見度全面受惠。
戰略分歧：針對不同的「心智」進行最佳化
雖然它們有共同的基礎，但策略目標和您要優化的「心智」是不同的。了解這些差異是發展複雜的雙軌策略的關鍵。
以下是一目了然的主要差異摘要：
| 外觀 | 傳統 SEO | 生成式 AI 最佳化 (GAIO) |
|---|---|---|
| 主要目標 | 在搜尋結果清單 (SERP) 中取得高排名。 | 在 AI 生成的答案中實現 引用或總結。 |
| 核心槓桿 | 反向連結（連結權益）和基於數量的關鍵字。 | 概念清晰度、基於嵌入的相關性和自然語言查詢。 |
| 內容焦點 | 針對特定關鍵字和搜尋引擎結果頁排名進行最佳化。 | 已針對語意深度、原創性以及可擷取的獨立片段進行最佳化。 |
| <強>權威訊號 | 高度重視錨文字最佳化和反向連結的數量/品質。 | 重視真實的社群提及（例如在 GitHub、Reddit 上）和來自可信來源的引用。 |
| 關鍵指標 | 來自 SERP、關鍵字排名和跳出率的點擊率 (CTR)。 | 引用頻率、提及的情感以及擷取答案的清晰度。 |
讓我們詳細探討這些分歧：
1.終極目標：排名 vs. 引用
傳統 SEO的主要目標一直是在搜尋引擎結果頁面 (SERP) 上取得較高的排名。勝利的關鍵在於取得藍色連結清單上的頂尖位置，從而擷取流量。
然而，GAIO 的主要目標是在 AI 所產生的答案中直接被引用或總結。勝利不只是在清單上，而是成為答案本身不可或缺的一部分。這將您的品牌定位為該主題的直接權威。
2.權威的貨幣：反向連結 vs. 內文提及
傳統 SEO非常重視來自其他網站的反向連結，將其視為權威和信任（連結權益）的主要信號。
GAIO更看重網路中更廣泛的真實引用和上下文提及。儘管傳統的反向連結對於最初的可發現性來說仍然很重要，但在 Reddit、GitHub、產業論壇和專家刊物等高信號平台上的提及，可協助 AI 模型建立「語義圖表」，也就是了解您的品牌與關鍵概念的關係，以及在社群中的地位。
3.內容的方法：關鍵字與概念
傳統 SEO 一直以來都是以特定 、以銷量為基礎的關鍵字為目標並加以最佳化。
GAIO需要轉向擁有具有深度、權威內容的概念。重點在於使用自然、會話化的語言徹底回答問題。這也要求「段落層級最佳化」- 將內容結構成清晰、自成一格的片段，讓 AI 可以輕鬆地將其抽取出來，並作為完美、獨立的答案。
建立雙軌世界的統一策略
向前邁進的道路不是選擇其中一門學科，而是建立一個統一的內容策略，為兩者服務。好消息是，這些努力是高度互補的。
透過專注於創造深入研究、專業撰寫、結構清晰且值得信賴的內容（E-E-A-T 的核心），您正在建立一個在這兩個領域都很優秀的資產。這種高品質的內容自然會吸引反向連結，並滿足傳統 SEO 所重視的使用者意圖訊號。同時，它的清晰度、深度和結構使其成為人工智能模型所設計的 「可引用 」資料。
總結
爭論的焦點不應該是 「傳統 SEO 與創生成 AI 優化」。對於任何具有前瞻性的企業而言，其戰略要務是 「傳統 SEO 與生成式 AI 優化」。
透過強化您的基礎技術 SEO，並建立以真正權威和清晰度為中心的內容策略，您可以創造一個強大的飛輪。您在 Google 上的排名努力將支援您在 AI 上的能見度，而您被 AI 引用的努力將加強您在 Google 上的權威訊號。掌握這個雙重必要條件，才能建立一個真正有彈性、面向未來的數位存在，既能贏得今天，也能適應明天。
常見問題 (FAQ)
Q1: 如果我的內容對傳統 SEO 來說夠好，對 AI 搜尋來說不就自動夠好了嗎？
答：不一定。雖然高品質的內容是一個很好的開始，但 AI 模型特別強調結構和「可引用」的清晰度。一篇在 Google 上排名很好的長篇敘事性部落格文章，可能會因為太沒有結構而讓 AI 無法輕鬆地從中擷取特定的答案。GAIO 涉及到格式化您的優異內容的額外步驟 - 使用清楚的 Q&A 區段、清單和自成一格的段落，以便讓機器能夠可靠地理解和引用。
問 2：我的團隊應該優先建立新的「AI-friendly」內容，還是重整現有內容？
答：最好採用平衡的方法。首先找出您現有最重要的「基石」內容，這些網頁已經具有一定的權威性，並能滿足客戶的核心需求。重組這些頁面以達到 AI 的清晰度，可以快速達成目標。與此同時，確保所有新的內容都是從一開始就以傳統和 AI 優化原則來建立。
Q3: 如何判斷我的內容是否被 AI 模型引用？
答：追蹤 AI 引用仍是一個發展中的領域，但您可以採取幾個步驟。在 ChatGPT、Perplexity 和 Google's AI Overviews 等平台上手動搜尋與您業務相關的關鍵主題和問題，看看您的品牌是否被提及。您也可以監控網路分析，查看來自 AI 網域（如 chat.openai.com）的轉介流量。最後，追蹤社區論壇和社群媒體上的品牌提及率通常可以提供一個早期指標，讓您知道 AI 答案正在浮現和分享哪些資訊。
Q4：這是否意味著我應該停止建立反向連結？
<來自聲譽良好的相關網站的反向連結仍然是傳統搜尋引擎權威的重要信號，而且仍然是爬蟲會首先發現內容的一個因素。但是，您的策略應該擴大到也包括「種植真實引用」以及在更多不同平台上的提及，因為這些都能為 AI 模型提供寶貴的情境信號。這就是擴大您的定義，什麼才是網路上有價值的「信任投票」。
