TL:DR:搜尋技術從關鍵字到 AI 瞭解 (BERT)，再到現在的檢索增強世代 (RAG)，已經發生了顯著的變化，為 AI 概述 (SGE) 和會話式 AI (ChatGPT) 提供了強大的動力。這需要一個新的最佳化層：Generative AI Optimization (GAIO) 或 LLM Search Engine Optimization (LLM SEO)。這兩個詞彙都是指針對 AI 搜尋結果優化內容。最重要的是，GAIO / LLM SEO 是對傳統 SEO 的補充，因為 AI 經常使用排名靠前的內容。成功需要專注於上下文、保持內容最新，以及以自然、會話式的語言撰寫內容。
目睹搜尋技術的快速演進真是令人驚嘆。一開始只是簡單的關鍵字查詢，現在已經轉變成人類意圖與人工智慧之間的精密舞動。今天，我們正站在另一個重大轉變的關鍵時刻，在生成式人工智能的驅動下，我們需要一個全新的視角來確保線上的能見度。讓我們來談談通常稱為 GAIO (Generative AI Optimization) 或 LLM SEO (LLM Search Engine Optimization) 的新興領域。
旅程：從關鍵字到內容再到對話
要了解我們要去的地方，欣賞旅程是很有幫助的：
- 關鍵字時代：早期的搜尋引擎非常依賴精確關鍵字的匹配，往往忽略使用者的意圖。
- The AI Leap (BERT & Beyond)： Google 的 BERT 模型標誌著一大步，通過雙向處理語言來掌握上下文和細微差別。
- RAG（Retrieval Augmented Generation）革命：這項關鍵性的進展結合了 LLM 與即時資訊檢索。RAG 允許 AI 搜尋工具在產生答案之前擷取最新的相關資訊，從而提供最新、內容豐富的回覆。
我們的現況：SGE 與對話式 AI 搜尋
這項 RAG 技術正從根本上重塑搜尋體驗：
- Search Generative Experiences (SGE) / AI Overviews：直接出現在 Google 搜尋結果頂端的 AI 產生的摘要。
- 直接會話式 AI 搜尋：使用者越來越多直接查詢 ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Copilot 等平台。
對於企業而言，這意味著需要調整競爭環境，以確保資訊在這些新的 AI 驅動格式中有效浮現。
定義 GAIO / LLM SEO
這讓我們想到 GAIO（生成式 AI 優化） 和 LLM SEO（LLM 搜尋引擎優化）。正如我最近所討論的，業界仍在彙整術語，但這些名稱（以及 LSO 等其他名稱）都指向相同的核心實務。
基本上，GAIO / LLM SEO 是優化您的內容與數位存在的策略性過程，如此一來，在建構使用者查詢的答案時，生成式 AI 系統就能輕鬆找到、理解、信任並利用您的資訊。
GAIO / LLM SEO 和 SEO：重要的夥伴關係
我們必須了解，GAIO / LLM SEO 並非取代傳統 SEO，而是建立在傳統 SEO 的基礎上。它們是必要的合作夥伴：
- 傳統 SEO：專注於關鍵字、技術健康度、權威性（反向連結）和使用者體驗訊號，以在標準搜尋結果中取得良好排名。它建立了基礎。
- GAIO / LLM SEO：專注於內容清晰度、上下文相關性、事實正確性、自然語言和結構化資料，以便 AI 系統 (通常透過 RAG 使用排名最高的傳統結果作為原始資料) 能夠有效地將您的資訊納入其產生的回應中。
為什麼傳統 SEO 仍然重要？因為 RAG 系統通常會從排名已經很好的網頁擷取資訊。基礎排名會增加您的內容被 AI 考慮的可能性。關鍵差異仍在於目標：SEO 針對的是連結清單，而 GAIO / LLM SEO 針對的是 AI 所產生的答案 中的收錄和有利代表。
擁抱 GAIO / LLM SEO：策略的可行步驟
如何整合這些原則？以下是您GAIO / LLM SEO工作的三個核心支柱：
- 深入關注上下文：超越簡單的關鍵字。了解受眾的潛在意圖和複雜問題。調整內容結構，以提供全面、深入的答案，充分解決這些細微的問題。
- Maintain Relentless Currency： 確保您的資訊是準確且最新的。生成式人工智能旨在提供最新的答案。定期檢閱和更新內容，以維持其作為 AI 模型來源的相關性和可信度。
- 盡量使用自然、會話式的語言：寫作清楚、簡潔、風格自然。避免使用過於複雜的行話。使用可讀性工具（以廣泛的可讀性為目標，例如在適當的情況下使用 8 年級的閱讀程度），以確保人類和人工智能都能輕鬆理解。讓人工智慧能輕鬆地選擇與綜合您的資訊。
未來之路
AI 與搜尋的整合正在加速。企業需要前瞻性的策略，其中包含強大的傳統 SEO 基礎和深思熟慮的 GAIO / LLM SEO。適應不僅僅是一項技術任務，也是保持曝光率和相關性的必要策略。
隨著這些 AI 系統變得越來越複雜，提供及時、相關、內容豐富且易於理解的內容的能力將變得至關重要。確保您的策略與塑造下一代資訊探索的技術同步發展。
保持好奇心，保持適應性。
