TL:DR: 在 ChatGPT、Google 的 Gemini、Grok 等人工智能聊天機器人的推動下，消費者研究金融產品和尋求建議的方式正在迅速改變。用戶不再需要篩選搜尋結果，而是直接提出問題（「最佳抵押貸款機構」、「退休帳戶建議」），並獲得精挑細選的答案。對於金融機構而言，在這個新環境中的能見度和信任度取決於是否能獲得這些大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 的推薦。這需要優化 LLMs 優先考量的因素：與特定金融查詢的相關性、知名金融資源中的品牌提及、正面的評論和聲譽、顯示的權威性和專業性（對於「您的錢您的生活」主題至關重要），以及在可信賴的外部推薦（如「最佳」名單）中的出現。強大的傳統 SEO 仍然至關重要，但現在要在 AI 驅動的搜尋中取得成功，必須採取積極的策略，專注於建立值得信賴、具權威性和廣泛引用的線上形象。
人工智能時代的金融服務：利用 LLM 優化信任和可見性
在人工智能助理和大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 如雨後春筍般崛起的驅動下，我們正目睹線上資訊存取和消費方式的根本性轉變。ChatGPT 等平台目前每月處理數十億次的查詢，迅速成為資訊發現的重要管道，在某些情況下甚至可與 Google 等巨擘相媲美。
對於金融機構而言，這不僅是技術上的好奇，而是一種模式轉變，影響潛在客戶研究從儲蓄帳戶和抵押貸款利率到投資策略和保險政策等各種問題的方式。使用者不再點選連結，而是提出會話式的問題，並期待人工智能提供直接、可信賴的答案。
銀行、信用社、財富經理和保險公司面臨的關鍵問題是當有人向 AI 詢問與您相關的財務指導或產品建議時，您的機構會被提及嗎？確保您是 AI 所產生答案的一部分，對於知名度、可信度和客戶獲取而言，正變得至關重要。
AI 如何決策：財務資訊的選擇與排序
LLM 旨在提供全面、綜合的答案。如果問「現在有哪些最好的高收益儲蓄帳戶？它很可能會列出幾個特定機構的名稱，或許還會總結它們的主要特色。它是如何做出這樣的選擇？
它會從龐大的訓練資料（包括財經新聞網站、比較平台、監管門戶網站、專家部落格、評論網站）以及某些情況下的即時網路搜尋結果中合成資訊。AI 會尋找共識和權威：
- 依賴可信賴的資料來源：人工智慧會找出經常被知名金融資源標榜為領導者或 「最佳 」的機構。如果多個備受推崇的財經新聞媒體、比較網站和分析師報告一致稱讚 Bank X 的低抵押貸款利率，AI 就會學會將 Bank X 與該品質聯繫起來。研究顯示 LLM 的推薦通常會反映出「最佳」列表文章和權威指南中顯著出現的實體。
- 即時檢索（適用於某些 LLM）：Google 的 Gemini、Claude AI 或 Bing 的 AI 等模型可以執行即時搜尋。它們可能會查詢「適合初學投資者的頂級經紀人」，檢索排名靠前的文章和比較網站，然後將重疊的建議綜合起來。在傳統搜索相關金融詞彙時排名靠前的機構在這方面具有明顯的優勢。優異的 SEO 表現可直接增加被這些 AI 找到並推薦的可能性。
- User Satisfaction & Trust Signals：在金融領域（"Your Money Your Life "或 YMYL 類別）中尤為重要，LLM 會尋找值得信賴的信號和正面的客戶體驗。這包括相關平台（Google Business Profile、Trustpilot）上的正面評論、優良客戶服務的提述、榮譽（如 JD Power 獎項），甚至可能包括反映監管地位或低投訴量的資料（如果存在於訓練資料中）。擁有眾多正面評論和良好公眾聲譽的機構會被視為更安全、更可靠的推薦。
基本上，LLM 近似於根據數位環境中提及的頻率、權威性、再現性和正面情感來進行排名。LLMs 會傾向於那些在相關金融領域中被廣泛認可、正面評論，並持續與專業知識和可信度相關聯的機構。
LLM 時代金融機構的主要排名標準
雖然 LLM 不會公布官方的排名因素，但分析結果揭示了影響其建議的關鍵標準。以下是金融機構的關鍵因素，並依其近似重要性順序排列：
- 相關性 (~0.91)：貴機構的線上存在是否與特定金融查詢強烈匹配？這是最重要的。內容必須符合使用者對「低息個人貸款」、「最適合小型企業支票的銀行」或「具有道德投資選項的機器人顧問」等詞彙的意圖。這些詞彙的高傳統搜尋排名是相關性的有力指標。
- 品牌提及率 (~0.87)：您的機構名稱在相關情境中被線上討論的頻率為何？數量和品質很重要。金融新聞文章、分析師報告、知名論壇、比較網站評論和社群媒體討論中的提及率都會有所幫助。頻繁、正面的提及意味著顯著性和可信度。
- 評論和聲譽 (~0.61)：大眾對您的機構有什麼看法？在 Google、Trustpilot 等平台和特定行業的評論網站上，大量正面評論具有影響力。獎項、低投訴率和優良客戶服務的提及都會強化這一點。
- 權威性 (~0.52)：您的機構在人們心目中的可信度和專家地位如何？這包括您網站的網域權威、主要金融刊物（WSJ、Bloomberg、Financial Times）的提及、來自政府或監管網站（.gov、.org）的連結、您的專家所發表的研究或思想領導力，以及強大的專業社交媒體存在。明顯的法規遵從與認證是關鍵的隱含信號。
- Age (Longevity) (~0.46): 老牌機構通常受益於較長的提及歷史、認知的穩定性和累積的數據，使其在 LLM 推薦中具有優勢。較新的金融科技公司需要在其他領域有強勁的表現來彌補。
- 外部推薦 (~0.28)：您是否明確出現在知名第三方金融媒體或比較網站的 「最佳 」清單或排名中（例如，「2025 年十大抵押貸款機構」）？雖然權重比廣泛提及或相關性低，但這些明確的背書會直接提供 AI 推薦。
這些因素顯示法學碩士會優先選擇相關、知名、受歡迎、有權威性、已確立且獲得認可的機構。針對法學碩士進行最佳化意味著在您的數位足跡中強化這些訊號。
AI 驅動的搜尋對於金融服務有何區別
針對 AI 推薦進行最佳化需要瞭解與傳統 SEO 的主要差異：
- 直接回答，而不只是連結：使用者通常不需要點選就能獲得綜合答案。您的目標是在該答案中出現，事先展現信任和價值。
- Conversational & Concise： LLM 將複雜的主題簡化。您需要清晰、簡明的金融產品說明，以及深入的資源。常見問題解答非常有效。
- 強調 E-A-T：對於財務查詢，專業性、權威性和可信性是最重要的。LLM 非常重視可信度、準確性和法規遵循的信號。語義理解（意義）比關鍵字密度更重要。
- 情境式後續追蹤：使用者會提出後續問題。詳細、易於獲取的資訊（費用、條款、申請資格）有助於人工智能準確回答問題，並讓您的機構保持在對話中。
- 信任是沒有商量余地的： LLM 旨在提供可靠的財務資訊。與聲譽良好的來源、明確的披露和專家作者合作是至關重要的。
金融機構在人工智能時代的可行策略
適應需要有針對性的策略：
- 掌握傳統 SEO： 這是基礎。做好核心財務關鍵字和查詢的排名。
- 根據財務查詢調整內容：建立清晰、權威的內容，回答使用者對產品、服務和財務規劃的特定問題。使用自然、易懂的語言。
- 平衡對話語氣與權威性：清楚說明複雜的主題，但維持專業的準確性與可信度。常見問題解答非常寶貴。
- 強化知名品牌的提及率：在財經媒體上追求數位公關、發表思想領導力、確保在比較網站上的存在、以專業方式參與產業討論。
- 培養正面評論及管理聲譽：鼓勵客戶在相關平台上提供回饋。突出獎項和推薦。主動監控和管理網路情緒。
- 保持資訊最新：定期更新產品詳細資訊、費率（或提供取得最新費率的明確途徑）、法規資訊和教育內容。新鮮度代表相關性。
- 善用結構化資料：使用模式標記 (例如：FinancialProduct、Organization、FAQPage) 協助搜尋引擎瞭解您的產品。透過 robots.txt 確保允許人工智能爬蟲。永遠以純文字提供關鍵資訊。
- 建立並展示權威： 發佈專家內容、強調員工資歷、贏得權威來源的提及/連結、顯著顯示從屬關係和法規遵循。
- 目標「最佳」功能：積極尋求列入知名媒體和比較網站的相關金融產品排名和推薦清單。
- 優化在當地的存在（針對分公司）：維護精確、高評級的 Google Business Profiles 和其他當地列表。尋求當地商業媒體的提及。
- 監控 AI 輸出：定期測試主要 LLM 中的相關財務提示。追蹤您的機構是否/如何被提及，並檢查其準確性。根據這些洞察力迭代您的策略。
結論：為金融的未來建立規模化的信任
LLM 正在從根本上改變消費者發現和評估金融機構和產品的方式。要在這個新時代取得成功，必須主動建立並在整個數位生態系統中廣播相關性、專業性、權威性和可信度的訊號。
好消息是，優化 LLM 的核心原則與金融機構的最佳實務完全一致：展示專業知識、確保透明度、優先考量客戶滿意度，以及維持良好的聲譽。
透過這些策略，金融機構不僅能掌握轉向人工智慧驅動搜尋的方向，還能強化整體的數位形象、與消費者建立更深的信任，並在日益人工智慧驅動的世界中定位自己的持續成長。未來屬於那些能有效傳達其價值與可信度的人，不論是對人類或人工智能。
建立價值、建立信任、建立知名度。
