TL:DR:針對 AI 搜尋輸出進行最佳化的縮寫 (GEO、GAIO、LLM SEO、LLMO、AEO) 越來越多。但這真的是一門獨立的學科嗎？基本上不是。提高 LLM 可見度的核心策略 - 創造優質內容、建立權威、確保技術可及性 - 與既有的優質 SEO 實務有顯著重疊。雖然存在細微的差異 (例如未連結品牌提及的重要性增加，以及內容類型的不同影響)，但這些都是 SEO 架構內的演進，而不是需要另闢領域的革命。專注於穩固的 SEO 基礎；這是您在傳統搜尋和 AI 回應中獲得能見度的最佳途徑。
GEO、GAIO、LLM SEO、AEO...還是只是 SEO 的進化？
最近，每次有關搜尋未來的討論都會帶來新的縮寫: GEO (Generative Engine Optimization)、LLM SEO (Large Language Model Search Engine Optimization)、LLMO (Large Language Model Optimization)、AEO (Answer Engine Optimization)、GAIO (Generative AI Optimization)...等等，不勝枚舉。身為企業領導者和行銷人員，最重要的問題是：這些技術是否代表了全新的技術？這些是否代表我們需要掌握一套全新的任務，有別於我們現有的行銷與搜尋引擎最佳化工作？
從我的角度來看，觀察快速的技術轉變及其實際影響，答案 - 至少目前 - 似乎是響亮的 否。儘管情況在不斷發展，但我們需要一個完全獨立的學科，稱為「GEO」或「LLM SEO」的想法，感覺像是不必要的複雜化。讓我解釋一下為什麼我相信它大多數只是 SEO，已經演變了。
核心問題：新領域還是 SEO 適應？
我們的基本目標始終未變：無論是透過傳統的搜尋引擎或是 AI 助理，我們都希望在潛在客戶尋找解決方案或資訊時，能看到我們的品牌、產品和專業知識。實際的問題是：
哪些具體行動可以提高 LLM 輸出的能見度，而這些行動尚未成為強大 SEO 策略的一部分？
到目前為止，可操作的差異似乎微乎其微。在傳統搜尋引擎中顯示強大能見度的策略，似乎與 LLM 回應中的能見度密切相關。這不像是一個獨特的過程，而更像是有效 SEO 的自然副產品。
為何 LLM 的知名度看起來很像良好的 SEO？
根據目前的瞭解，影響您在 LLM 輸出中出現的方式主要有以下幾種：
- 增加訓練資料中的能見度：LLM 從龐大的資料集中學習。您的品牌在資料中被提及的次數越多，與相關主題的聯繫越多，就越有可能出現在相關的 AI 回應中。如何實現這一目標？就您的核心主題創造高品質、結構良好的內容 (在您的網站上，並鼓勵其他網站提及)。這是教科書式的內容策略和非頁面 SEO。
- 增加在 RAG 資料來源中的能見度：正如我們所討論的，LLM 越來越多地使用 Retrieval Augmented Generation (RAG)，通常會從外部來源取得即時資訊，包括像 Bing 和 Google 之類的傳統搜尋索引。簡單來說，提高您在這些索引中的能見度就是傳統的 SEO。良好的排名可讓 LLM 有可能檢索到您的內容。
- (簡要) 對抗策略： 是的，LLM 有時是可以被操縱的。但是試圖「騙」法學律師推薦您，就等於黑帽 SEO - 風險很大，長期來說可能會造成損害，而且不是一種可持續的策略。我們專注於建立真正的價值。
總結這些觀點，核心機制仍然是一致的：在您自己的數位財產和更廣泛的網路上，創造與您專業領域相關的權威內容。這就是現代 SEO 的精髓。
確認細微的差異：事物的轉變
現在，這是否意味著沒有什麼是不同的？不盡然。與傳統的搜尋爬行程式相比，LLM 的運作方式有一些細微的差異，導致重點有微妙的轉移。但是，我認為這些都是 SEO 領域內的改進，而不是創造一個新孤島的理由：
- 未連結的品牌提及變得重要：這可能是最重要的轉變。傳統的 SEO 非常重視反向連結 (PageRank)。然而，LLM 會從文字本身建立理解 - 流行度、詞彙的共同出現、上下文。即使沒有超連結，在相關網站上提及您的品牌也能幫助 LLM 將您的實體與主題聯繫起來。這意味著我們要擴大對有價值的站外存在的看法，而不僅僅是連結建置。正如 Eli Schwartz 顧問所指出的，在可信的刊物甚至論壇討論中提及您的品牌，也能提升 LLM 的能見度。
- 情境變得更加重要：在不相干的網站建立連結或創造離題內容以獲取流量（網站聲譽濫用）等策略，以前提供的 SEO 價值令人懷疑；對於 LLM 的能見度而言，這些策略提供的價值更低。LLM 在很大程度上依賴於上下文；不相干的提及對於建立有意義的關聯幾乎沒有幫助。
- 內容格式與類型的權重可能不同：研究顯示，法學學者可能比傳統搜尋更「喜歡」引用核心網站頁面（首頁、關於、價格）和文件（例如 PDF）。相反地，大型列表/分類頁面對於直接引用法學學者可能影響較小（雖然對實體關聯仍可能有用）。這意味著要確保所有相關的內容格式，包括被忽略的 PDF，都有良好的結構和豐富的資訊。
- 特定於 LLM 結構的潛力：有些人建議主要為 LLM 使用而編排文件結構 (例如，在文字區塊中加入全局上下文)。雖然很有趣，但這感覺像是目前針對特定使用個案的進階策略，也許是技術性 SEO 的進化。
- 非傳統 SEO 資料的訓練：LLM 針對公共 GitHub 資源庫等來源進行訓練。對於以開發人員為目標的企業來說，優化在這些生態系統中的存在變得很重要 - 可以說是特定受眾的頁面外策略的延伸。
- JavaScript 渲染：目前，某些 AI 爬虫可能无法像 Googlebot 一样可靠地渲染 JavaScript。雖然這可能只是暫時的技術障礙，但對於嚴重依賴 JS 的網站來說，今天還是需要考慮這一點。這屬於技術性 SEO。
仍然是 SEO 的領域
以下是主要的心得：管理抓取和索引、為機器可讀性設計內容結構（同時為人類服務）、建立頁外權威和提及、瞭解內容類型 - 這些都是經驗豐富的 SEO 專業人員每天要處理的工作。
這些細微的差異並不需要撕掉遊戲手冊並建立「GEO」團隊。他們需要熟練的 SEO 來適應，並可能稍微擴大他們的重點。根據經驗，我們經常看到擁有強大傳統 SEO 能見度的品牌，在 LLM 輸出中也往往表現良好。基本原理是一樣的。
隨著搜尋引擎整合更多產生式人工智慧，以及 LLM 繼續倚重搜尋索引，兩者的界線很可能會進一步模糊，而非大幅分化。
最後的想法：專注於基本面
不要被最新的縮寫所困擾。無論您稱之為 LLM SEO、GEO、AEO 或只是普通的 SEO，其策略要點仍是非常一致的：
- 針對使用者需求建立高品質、相關、權威性的內容。
- 透過各種方式（包括有價值的提及，無論是否連結），在網路上建立您的品牌存在和權威。
- 確保您的內容技術完善，使用者和機器都能輕鬆存取。
工具和特定策略會不斷演進，SEO 也是如此。但核心原則是永恆不變的。專注於出色地執行這些基本原則，無論您的受眾在哪裡搜尋，您都能獲得良好的曝光率。
腳踏實地，保持策略性。
