TL;DR：Google 的 AI 總覽不只是一項新功能；它是一個「大過濾器」，從根本上改變了數位能見度的規則。硬道理是，您現在可以排名第一，但流量仍然為零。為了生存與成長，企業必須從傳統的 SEO 轉向我們所謂的 Answer Engine Optimization (AIO) 或 LLM SEO。這需要策略性的轉移，從追逐排名轉移至工程內容的清晰度、內容和提取，以確保您的品牌在目前唯一重要的地方成為被引用的權威。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。
在數位行銷界有一種顯而易見的焦慮感正在蔓延，而焦慮感的來源很清楚：Google 的 AI 概觀。普遍的恐懼是它們正在扼殺有機流量，而我們必須對此坦誠以對：這種恐懼是有道理的。
舊有的玩法已經正式過時。現在您的網站完全有可能在傳統的藍色連結中排名第一，但您的努力卻幾乎得不到任何流量。這是新的正常現象。使用者不點擊的原因是他們直接從頁面頂端的人工智能方塊中獲得答案。
這並非搜尋的終結，而是搜尋的根本重構。這需要新的策略、新的思維，以及為我們現在所玩的遊戲命名：搜尋引擎最佳化 (AIO)。
信任與提取的新規則
以下是這個新時代的骯髒真相：在 AI 概觀中被引用的網頁不一定是對傳統搜尋訊號最優化的。它們是人工智能最容易提取和合成的。
Google 的大型語言模型並非在尋找關鍵字密度或聰明的散文。它尋找的是：
- 清晰、直接的答案
- 豐富的情境框架
- 明確的特異性
- 高度結構化的格式
大多數傳統 SEO 驅動的網頁，其冗長、迂迴的介紹和以關鍵字為重點的浮誇，在這四點上都失敗了。Google 不僅扼殺了流量，也改寫了何謂可信且有用答案的規則。
我們的答案引擎最佳化 (AIO) 架構
基於對商業查詢的廣泛分析，我們開發了一個清晰的框架，用於逆向工程 AIO 可視性，並使客戶的內容成為我們所謂的「LLM-ready」。
原則 1：工程師是為了擷取，而不是風格
第一個也是最關鍵的轉變是優化「答案區塊」，而不只是標題。在創建每篇內容時，都必須牢記一個簡單的問題："Google 是否可以從中擷取一段文字、一覽表或直接引述，並據此有信心地回答實際世界的查詢？
- 讓內容「可分塊」：以簡短、重點明確的段落和符合使用者意圖的 H2 小標題來組織每個頁面。
- 要毫不猶豫地精確：重新撰寫您的引言，使其直接且具有定義性。
- 舊格式： 「工具 A 是重新定義溝通的直覺式 async 平台」。
- 新格式："工具 A 最適用於以產品為導向的團隊，可錄製 5 分鐘以下的簡短演示。與 Loom 相比，它提供..."
- Format for Machines： 使用 AI 模型經過訓練後能夠辨識並優先處理的結構化格式，例如對照表、子目表及具有模式標記的常見問題區塊。
原則 2：構建會話旅程
這是 AIO 最顯著的策略優勢。當您的競爭對手仍專注於回答單一查詢的時候，您必須針對後續提示進行優化。
每個人都在為最初的查詢撰寫內容，例如 「最佳 AI 視訊工具」。
我們所設計的內容能回應整個會話旅程：
- 「為什麼 Veed 比 Runway 更適合短篇內容？
- "對於企業計劃而言，這些工具中哪一個更具成本效益？
- "在 SaaS 產品中嵌入視訊時，哪個工作流程更簡單？
Google 的模式是為了擷取對話中更深入、更具體層次的資訊而設計的。贏得這種二度可見性才是真正贏得遊戲的關鍵。
原則 3：建立「引用藍圖」，而不只是內容行事曆
您的策略應該以已經在運作的事物為導向。使用 Perplexity 等 AI 工具和 Google 自家的 AI Mode 來逆向分析目前的狀況。
- 測試提示：主動搜尋客戶正在詢問的問題。
- 分析來源：引用了誰？有哪些頁面？他們使用什麼格式？
- 複製模式：此分析提供您「引用藍圖」。不要再猜測什麼可能會成功，開始以已經獲得獎勵的格式創作內容。
快速診斷：您已經隱形了嗎？
如果您想知道自己的位置，現在就可以進行一個簡單的測試。到 Google 搜尋
- 「比較 [您的品牌] 與 [您的競爭對手]」
- 「用於 [特定用例] 的最佳 [您的類別] 工具」
- "為什麼[您的品牌]比[您的競爭對手]更適合[特定任務]？
現在，看看 AI 總覽。有提到您嗎？您是否被引用為資料來源？您被引用了嗎？如果沒有，您的品牌被取代的過程已經開始了。
結論：否認不是策略
Google 的官方建議通常是「不要針對 AI 總覽進行最佳化」。恕我直言，這就像是在 2010 年建議企業不要擔心會出現在精選片段 (Featured Snippets)。忽略使用者現在接收資訊的主要機制並非策略，而是拒絕。
可視性的未來需要一本新的遊戲手冊。在 Mercury Technology Solutions，我們的 生成式 AI 最佳化 (GAIO) 服務完全建構在這個前瞻性的架構上。我們使用我們的 AI 助手、 Mercury Muses AI這不是為了產生「AI-泔水」，而是作為一個強大的輔助駕駛員，幫助我們的人類專家架構高度結構化、可引用和「可判定」的內容，這是這個新時代的要求。
您的流量以及最終的相關性取決於您的適應能力。現在是時候為答案時代重建您的內容了。
