在傳統搜尋的背景下，我們談過 E-E-A-T（經驗、專業知識、權威性、可信度）。但遊戲正在快速變化。隨著 AI Overviews、ChatGPT 搜尋以及其他 AI 驅動的資訊搜尋方式的興起，E-E-A-T 已經不再只是在藍色連結清單中取得好排名的問題。E-E-A-T 已經不再僅僅是在藍色連結清單中取得好名次的問題，它已經成為您品牌的聲音是否能包含在人們越來越依賴的 AI 綜合答案中的關鍵。...

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2025年5月28日

James Huang

超越關鍵字：在 AI 時代以 E-E-A-T 建立信任與權威

在我們這個超連結的世界裡，能見度就是一切。但隨著數位環境變得擠迫，尤其是人工智慧所產生的內容變得越來越普遍，僅僅在線是不夠的。您的受眾，以及關鍵的搜尋引擎，如 Google，需要您的內容是可靠、有價值和值得信賴的信號。這就是 Google 的 E-E-A-T 架構的作用所在。它不只是 SEO 的流行詞；它是建立永續數位存在的基本原則。超越關鍵字：在 AI 時代以 E-E-A-T 建立信任與權...

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2025年5月19日

James Huang

LLM SEO 只是花俏的長尾關鍵字嗎？讓我們來解決這個問題。

說明不，LLM SEO 與傳統 SEO 有根本性的不同。傳統 SEO 著重於優化訊號 (關鍵字、連結、技術因素)，讓搜尋引擎爬蟲根據查詢匹配度來排列網頁。LLM SEO 的重點在於透過公共資料來源為您的品牌建立強大的情境關聯，在 AI 模型中優化 recall 。這是關於在正確的上下文中成為被記住的預設答案，而不僅僅是匹配頁面上的關鍵字。清除空氣：為何 LLM SEO 是一種不同的野獸？最近...

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2025年5月3日

James Huang

超越排名：建立 LLM 內容循環，以維持 AI 知名度

說明讓您的產品被像 ChatGPT 這樣的人工智能出現一次是運氣，讓它重複被推薦則需要深思熟慮的策略：LLM Content Loop。與傳統 SEO 的關鍵字戰鬥不同，LLM 的能見度是透過情境強化來複合的。建立這個迴圈的方法是：將相關的提示集群化、創造特定的 LLM 面對內容 (使用 AI 喜愛的格式)、在公開論壇和平臺上發佈這些內容、擴展到鄰近的使用者意圖、使用不同的重複方式、追蹤回想信號...

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2025年5月2日

James Huang

超越關鍵字：創造 AI 能真正理解並賞識的內容

說明 ChatGPT 和 Gemini 等大型語言模型 (LLM) 的崛起正從根本上改變 SEO 遊戲。僅僅針對關鍵字進行最佳化已經不夠了。要在 AI 驅動的搜尋中獲得能見度，您需要能提供清晰結構、深層內容和直接答案的內容格式 - LLMs 喜歡但許多 SEO 卻忽略的格式。想想專業詞彙、比較頁面、待完成工作文章、平衡的優點/缺點清單、整合指南、答案引擎最佳化頁面、面向大眾的文件、「X for ...

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2025年5月1日

James Huang

GAIO / LML SEO：規劃搜尋優化的下一條路線

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 ...

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2025年4月19日

James Huang

超越關鍵字：了解下一個領域 - LLM SEO（或 LSO、GEO、GAIO...）

TL:DR: ChatGPT、Copilot 和 Google 的 AI Overviews 等大型語言模型 (LLM) 的崛起正在從根本上改變人們在線上尋找資訊的方式。這就需要一種超越傳統 SEO 的新方法，專注於優化您的品牌在 AI 生成的答案中的能見度。雖然業界尚未定下單一的名稱（選項包括 LLM SEO、LSO、GEO、GAIO），但目標很清楚：正面影響 AI 的輸出。這點至關重要，因為...

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2025年4月18日

James Huang

人工智能時代的金融服務：利用 LLM 優化信任和可見性

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)...

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2025年4月16日

James Huang

R.I.P. 搜尋量

TL:DR: 由於 ChatGPT 等人工智能的出現，傳統的關鍵字搜尋量正逐漸被淘汰。人們會使用會話提示，而不只是關鍵字，人工智能會處理大部分的搜尋過程。忘記針對關鍵字進行最佳化；專注於影響 AI 的理解和建議。追蹤「提示驅動的能見度」- 您的產品/服務出現在相關 AI 回應中的頻率。這需要手動追蹤 (目前)，並轉向豐富情境的內容，以針對特定使用個案和複合使用者意圖。未來不在於關鍵字的數量，而在於...

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2025年4月12日

James Huang

2025 年領先的大型語言模型 (LLM) 分析

TL;DR: 在我們邁入 2025 年之際，大型語言模型 (LLM) 的面貌正快速演進，Grok 3 和 Gemini 2.0 等新版本將帶領潮流。本篇部落格將探討目前主流 LLM 的排名，並強調它們在各種使用情境中的表現，包括免費使用、付費訂閱及 API 存取。深入了解分析結果，可為您的企業技術採用策略提供指引。簡介在瞬息萬變的人工智慧世界中，掌握大型語言模型 (Large Language...

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2025年2月21日

James Huang

超級圖書館員的一天

TL;DR：揭開 Transformer 模型的內在運作，我們探索其元件 (如自我專注和多頭專注) 如何解碼語言的複雜性。透過圖書館的類比，我們發現了編碼和解碼句子的深刻簡單性，展現了人工智能將文字轉換為理解的力量。簡介在之前的探索中，我們深入了解了 Transformer 模型中的「神奇圖書館」，認識了它的關鍵角色：自我注意機制（圖書館員）、編碼器（閱讀室）和解碼器（創意空間）。今天，讓我...

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2025年2月9日

James Huang

談談我們最熟悉的陌生人：變形人 (The Transformer) (The "T" in GPT)

TL;DR: Transformer 模型徹底改變了我們處理科技語言的方式。它就像是魔法圖書館中的超級圖書館員，配備了超高精準度的解讀和產生語言的能力。它使用自我注意和多頭注意等機制來閱讀、理解和創造文字，雖然它也有記憶體限制和計算需求等限制。簡介對許多人而言，大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 的領域就像是一個神秘的黑洞。這些模型，尤其是 Transfo...

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2025年2月8日

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