TL;DR：人工智能驅動搜尋的興起需要一本新的遊戲手冊。在 Mercury Technology Solutions，我們已經超越了傳統的 SEO 策略，實施了我們專有的 A.C.I.D. Framework--一個專注於 A 權威、C限制、I基礎結構和 D 動態維護的戰略方法。將這個架構應用於我們自己的數位存在，我們的搜尋印象增加了 1000%，合格潛在客戶增加了 500%，吸引了來自亞洲各地主要企業的主動詢問，證明了這個策略的全球影響力。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。
搜索正在發生根本性的變化。反向連結和關鍵字不再是故事的全部。現在，像 ChatGPT 和 Google 的 AI Overviews 之類的 AI 第一介面，甚至在使用者有機會點選連結之前，就已經回答了問題。這種震撼性的轉變需要的不只是舊有 SEO 策略的調整，而是全新的策略架構。
"LLM SEO」並非傳統 SEO 的替代品，而是一種必要的進化。每個企業領導者所面臨的挑戰是，如何在 AI 控制第一印象時，確保能見度，同時又不忽略仍能推動成果的基本策略。
After noticing these shifts affect even our own clients, we turned our strategic lens inward. This post outlines the proprietary framework we developed and implemented—a framework that has transformed our own digital presence and now serves as the blueprint for our clients.
平衡新舊：SEO 的雙重意義
第一步是認識到您不能為了一個系統而忽略另一個系統。要同時被人和機器找到，您必須同時支援傳統和 AI 驅動的搜尋。這首先要瞭解它們的優先順序在哪些地方重疊，哪些地方分歧。
外觀 | 傳統 SEO | LEM SEO / AI SEO | 共享基金會 |
主要目標 | 在 SERP 中排名前列 | AI 答案中的可見度 & 引用 | 高風險、決策階段的內容 |
核心槓桿 | 反向連結、以數量為基礎的關鍵字 | 基於嵌入的相關性、自然語言查詢 | 新鮮、定期更新的內容 |
權威訊號 | 連結公平性、錨文字 | 社群提及 (GitHub、Reddit)、概念清晰度 | E-E-A-T，專題授權 |
技術焦點 | CTR 最佳化、元描述 | 自成一格、可擷取的片段 | 可抓取的頁面、清晰的標題層級、模式標記、快速的靜態頁面 |
A.C.I.D. 架構：我們的 AI 搜尋領先藍圖
為了在這雙重環境中遊刃有餘，我們於 2025 年 6 月開發了 A.C.I.D. Framework。這是一種嚴謹、全面的方法，旨在於人工智慧時代建立可攻可守的護城河。
A 權限 & 概念擁有權
在 AI 可以輕鬆總結現有知識的時代，這是最終的策略護城河。當其他人專注於創造一般的內容時，真正的贏家將會是那些創造出人工智慧模型被迫引用的原始原始資料的人。這個支柱就是要成為那個確切的來源。
首先，您必須找出並擁有一個「前沿概念」--一個低競爭、高機會的主題，讓您的品牌能成為該主題的專家。與其競爭「法律碩士 SEO 提供者」這樣廣泛的名詞，您可能會以擁有「科技公司的 AI 驅動法律碩士 SEO 框架 」這個前沿概念為目標。
法學碩士渴求實質內容。要真正建立權威地位，您必須深入研究並發布內容豐富的 專屬架構、專家引言和真實客戶故事，讓競爭對手無法輕易複製。AI 無法創造出您獨特的案例研究資料；它只能參考這些資料。您的內容的關鍵試金石應該永遠是："競爭對手明天是否可以輕易委託人工智能複製這些內容？如果答案是肯定的，那麼它的權威性就不足以建立持久的優勢。
Citations & 社群訊號
LLM 從整個網路中學習，並從真實、分散的對話中推斷信任。此支柱著重於在整個生態系統中種植真實的引用和提及。這與付費連結無關；而是要在高信號、可索引的頻道上贏得提及，例如 Reddit、GitHub、Hacker News，以及真實使用者正在討論其問題的特定產業論壇。如果人們將您視為解決方案，AI 模型也會學習這樣做。
Infrastructure & 結構
如果機器無法輕易解析和理解內容的結構，那麼精彩的內容就會被忽略。這是一個重要的技術基礎，可確保您的權威性不會在翻譯過程中流失。
這涉及數層最佳化：
- 邏輯標題層次結構：正確使用 H1 → H2 → H3 標籤是為 AI 建立「目錄」的最基本方法，可讓它了解您的想法結構。
- Semantic HTML： 這表示使用 HTML 標籤來描述內容的意義。我們使用<article>、<nav>和<table>來取代一般的<div>標籤。這就像是標示您的資料夾「主要報告」和「附錄」，告訴 AI 每一部分的目的。
- 模式標記：這就像是為人工智慧提供「詞彙小抄」。使用 JSON-LD，我們可以明確地告訴人工智能：「這個文字區塊是一個問題，而這個區塊是它的答案」（使用 FAQPage 結構圖）或「這篇文章是由這個特定、經認證的專家所寫」（使用 Author 結構圖）。這可以消除歧義並加強信任。
- 靜態渲染：許多人工智能爬蟲無法有效執行複雜的 JavaScript。我們確保客戶的網站建置在現代化的基礎架構上，提供靜態、預渲染的 HTML (透過 SSR 或 SSG)，以確保人工智能能立即看到完整的內容。
D動態維護
在以檢索為基礎的系統中，人工智能重視貨幣，陳舊的內容很快就會變得無用。此支柱是關於建立有規律的更新頻率。我們建議每隔 30、90 和 180 天檢閱和更新基石內容，以更新資料、修復損壞的連結，並縮小競爭差距。這種持續的維護向使用者和 AI 模型傳達訊息，表示您的資訊是最新且可靠的來源，值得信賴。
行動中的 A.C.I.D. 架構：我們自身轉型的詳細案例研究
我們將此架構應用於自己的數位業務，目標只有一個：在競爭激烈的亞太市場中，擁有「策略性人工智慧整合」和「生成性人工智慧最佳化 (GAIO)」的概念。
- 權威性：我們開發並出版了一系列專屬白皮書（超過 100 份！）和深入指南，例如"地理、LLM SEO、AEO...或只是 SEO 的進化？「和」隱形的 SEO 商機，可能定義這個十年：LLM SEO."這建立了一個提供獨特觀點的原創、可辯護內容庫。
- 引文：我們的領導團隊（包括我自己）開始積極參與 LinkedIn、Reddit 和與亞洲企業領導人相關的特定技術論壇上的高階討論。我們分享了白皮書中的寶貴觀點，這些觀點引發了其他行業專家和出版物的有機提及和引用。
- 基礎架構：我們在我們的網站重建了核心網頁。 Mercury 內容管理系統 (CMS).這可確保每篇新內容在部署時都具有乾淨的語義結構、詳細的模式標記 (例如 TechArticle 和 Organization)，以及最佳的頁面速度，讓我們的內容可以完美地為 AI「萃取就緒」。
- 動態維護：我們建立了嚴格的季度內容審查流程。在重大 AI 模型發佈或市場變化之後，我們會使用新的資料、洞察力和案例研究來更新核心指南，以確保其持續的時效性和相關性。
結果：增加了 1000%，更重要的是，合格的入站潛在客戶增加了 500%，40% 的潛在客戶是由 AI 搜尋、聊天機器人流量轉介的。
但最引人注目的結果是這些新線索的性質。這不僅僅是數量上的增加，更是我們對內線興趣在品質和地理範圍上的顯著轉變。僅在上個季度，這項策略就已經產生了來自以下方面的主動、高層次的詢問--真正的「冷線索」：
- 香港一家主要銀行。
- 日本領先的金融科技創業公司
- 領先的保險公司
- 深圳一家創新的保安公司
- 中國的零售巨頭
- 位於越南的大型服務公司
這證明了以 A.C.I.D. 架構為基礎、執行良好的 GAIO 策略可以超越當地市場，建立全球權威品牌，吸引我們想要服務的高價值客戶。
最終想法
在這個新的搜尋時代，沒有任何勝利的捷徑。它需要一種戰略性、規範性的思維，超越過時的指標，並專注於建立一個深入、可引用且值得信賴的品牌。您不再只是針對人類進行最佳化，而是針對決定人類所見的 AI 模型進行最佳化。
A.C.I.D. 架構是我們面對新現實的藍圖。這是我們改變自身能見度的方式，也是我們幫助客戶在人工智能驅動的未來建立持久、可捍衛優勢的方式。
