就我們所知，搜尋的末日到了，而市場行銷人員卻感覺很好。算是吧。
說明
- 新範式：生成式引擎最佳化 (GEO) 是線上能見度的新玩法，取代傳統的 SEO，因為 AI 驅動的平台已成為使用者尋找資訊的主要方式。
- 從連結到語言： GEO 是建基於語言，而非連結。我們的目標是讓您的內容成為綜合答案本身，而不只是結果頁面上的連結。
- 品質是關鍵：在 GEO 取得成功取決於高品質、結構良好的內容、強大的權威信號（例如品牌提及），以及適應新的技術現實（例如 AI 如何處理資料）。
- 新的指標是「參考率」：目標不再只是排名，而是在 AI 所產生的答案中被引用為資料來源。
- 一個平台機會： GEO 代表著一個根本性的轉變，將創造新的、集中化的平台來管理品牌與 AI 層的關係，這是一個比分散的 SEO 工具市場更大的機會。
二十多年來，搜尋引擎優化（SEO）是網路能見度的預設玩法。但在 2025 年，搜尋已從傳統瀏覽器轉向 LLM 平台。隨著蘋果公司宣佈 Perplexity 等 AI 原生搜尋引擎將內建到 Safari 中，Google 的分銷壟斷地位岌岌可危。價值 800 億美元以上的 SEO 市場基礎就這樣裂開了。
一種新的模式正在出現，這種模式不是由頁面排名驅動，而是由語言模型驅動。我們正進入搜尋的第二階段：Generative Engine Optimization (GEO)。
LLM SEO、LLMO 和 GEO 是什麼意思？
您可能已經聽過這些花俏的術語：LLM SEO、LLMO、GEO...事實上，它們幾乎都是一個意思.。
- LLM SEO：有些人為了熟悉而在名稱中保留「SEO」。
- LLMO：這個版本捨棄了 "SEO「，改用 」Large Language Model Optimization"。
- GEO：代表「Generative Engine Optimization」（生成式引擎最佳化），向生成式人工智慧致意。
無論是哪一種縮寫，重點都是一樣的：如果以人工智慧為基礎的引擎尋找要在其會話、產生式回應中顯示的內容，y
從連結到語言模型：大轉移
傳統的搜尋建立在連結上。GEO 建立在語言之上。其核心差異可歸納如下：
因素 | 傳統 SEO | AI引擎最佳化 (GEO) |
|---|---|---|
主要目標 | 將 URL 排列在連結清單中。 | 成為綜合答案的來源。 |
核心單元 | 連結 | 語言及概念 |
關鍵訊號 | 反向連結 (PageRank) | 品牌提及及相關內容 |
成功指標 | 點擊率 (CTR) | 參考費率 |
主要戰術 | 關鍵字最佳化、連結建立。 | 結構化資料、E-E-A-T、會話內容。 |
隨著答案格式的改變，我們搜尋的方式也在改變。查詢時間更長 (平均 23 個字，對比 4 個字)、會話更深入、回覆更個人化。這從根本上改變了發現內容的方式，以及需要優化內容的方式。
從連結到語言模型：大轉移
傳統的搜尋建立在連結上。GEO 建立在語言的基礎上。
- 傳統 SEO：目標是讓您的網頁在十個藍色連結清單中排名第一。能見度意味著在結果頁面上排名靠前，由根據關鍵字匹配、反向連結和使用者參與度來索引網站來決定。
- Generative Engine Optimization (GEO)：目標是讓您的內容成為答案本身。有了 Grok、Perplexity、GPT-4o 和 Gemini 等 LLM 作為人們尋找資訊的介面，能見度就意味著直接出現在合成的回應中。
隨著答案格式的改變，我們搜尋的方式也在改變。查詢時間更長 (平均 23 個字，對比 4 個字)、會話更深入、回覆更個人化。這從根本上改變了發現內容的方式，以及需要優化內容的方式。
大型語言模型如何運作
大型語言模型，例如 GPT-4，是在龐大的文字集合上訓練出來的，從線上文章和書籍到編碼手冊和社群媒體文章，應有盡有。它們也會使用真實使用者的回饋，並透過觀察人們與聊天機器人互動的方式來改善。要讓它們看到您的內容，您的內容必須符合它們的關鍵焦點：
- 主題相關性：他們偏好直接符合使用者問題的內容。如果使用者詢問「什麼是最適合小型 B2B 企業的 CRM 軟體？」，該模型會尋找涵蓋 B2B 或小型企業 CRM 的文字，而非只是順帶提及。
- 權威性：被廣泛引用、來自可靠來源，或顯示出對某一主題持續進行專家級報導的內容，更有可能獲得信任。
- 清晰的組織：使用標題、子目表和統一格式組織的文字更容易讓模型處理。
- 資料與統計：對資料、事實或統計的具體引用可使內容脫穎而出。沒有細節的含糊文字可能會被忽略，而包含具體數據的內容則更受歡迎。
如何成功使用生成式引擎最佳化 (GEO)
雖然 SEO 熟知 GEO 的基礎，但其中的細微差異和策略終局卻大不相同。以下是成功運用 GEO 的關鍵策略。
1.優化內容品質與結構
- 保持語言流暢和可讀性：對語言模型而言，充斥著專業術語的內容很難正確總結。以清晰、自然和會話的風格撰寫，不僅有助於模型處理您的內容，也能吸引讀者。
- 使用標題邏輯地組織主題：當內容組織良好時，語言模型的效果最佳。使用副標題（H2、H3）來細分不同的主題。這種組織方式可讓模型更容易找出最能回答使用者查詢的特定文字部分。
- 以實際案例、數據和引文提供支援：展示您的主張如何在實踐中運作。具體的實例、統計資料和專家的引述，讓您的內容有別於一般文章，並建立信任。
- 保持內容的新鮮度和更新：雖然有些模型是在靜態資料集上訓練的，但現在許多模型都使用即時資料作為基礎。如果您的內容使用的是過時的數據，可能會輸給擁有更多最新資訊的競爭對手。類似「截至 2025 年第一季......」的簡短註釋可以提升您內容的相關性。
2.建立權威和相關性信號
- 優先處理未連結的品牌提及：這是與傳統 SEO 最大的策略差異。非連結提及對搜尋排名的影響不大，但對 GEO 的影響則大得多。LLM 從詞彙和上下文的共同出現中獲得理解。正如策略性 SEO 顧問 Gianluca Fiorelli 所寫：「品牌提及現在很重要...因為它們強化了品牌在更廣泛的語意網路中作為實體的地位」。
- 專注於相關內容（和連結）：在不相關的網站建立反向連結等策略，對 GEO 的好處更少。如果沒有相關的內容，這些連結對於加深 LLM 對您品牌權威的了解毫無幫助。
3.適應新的格式和技術現實
- 優化不同的內容類型：研究顯示，LLM 對於引用核心網站頁面（首頁、價格、關於）和文件（如 PDF）有「偏好」，而這些頁面在 SEO 中通常被視為二等公民。請更加重視這些資產。
- 為 LLM 考慮獨特的文件結構：為 LLM 寫出結構化的文件可能有越來越多的好處。正如 Andrej Karpathy 所指出的，「在 2025 年，文档应该是一个单一的 your_project.md 文本文件，其目的是进入 LLM 的上下文窗口」。
- 運用新穎的資料來源：LLM 訓練的資料來源不屬於傳統 SEO 的範圍。例如，GitHub 的公開內容保證會出現在訓練資料中。對於向開發人員銷售的公司而言，這是最佳化的新領域。
- 確保您的內容是可抓取的 (小心 JavaScript)：正如資深 SEO 策略師 Elie Berreby 所解釋的，「大多數 AI 爬蟲不會呈現 JavaScript...這表示它們不會看到在用戶端呈現的內容。雖然這種情況很可能會改變，但就目前而言，請確保您的重要內容不會隱藏在用戶端 JavaScript 之後。
從排名到參考率：衡量成功的新方法
這不再只是點擊率的問題，而是 引用率：您的品牌或內容在模型產生的答案中被引用或用作來源的頻率。
Profound、Goodie和Daydream等新平台可讓品牌分析它們如何出現在 AI 產生的回應中。傳統的 SEO 玩家也在進行調整。Ahrefs的Brand Radar現在可追蹤AI概述中的品牌提及，而Semrush則擁有專門的AI工具包，可協助品牌追蹤各產生平台的觀感。這種監控方式正變得與傳統 SEO 面板同樣重要，不僅要計算大眾的觀感，還要計算模型中的觀感。
GEO 常見問題
LLM 究竟如何找到我的內容？ 他們會使用網路爬取、知識庫或與搜尋索引合作的資料。這就是為什麼您的網站不會被 robots.txt 封鎖的重要原因。
GEO 可以取代我的 SEO 工作嗎？ 不一定。平衡的方法最有效。傳統的 SEO 訊號對於這些語言模型仍然很重要，因此您不應該忽略基本的最佳化。
在第三方網站提及品牌對 GEO 有幫助嗎？ 是的。當您的品牌被認定為可靠的資源時 (不論是在社群媒體、新聞文章或使用者論壇)，模型就更有可能認為它是相關的。
如何衡量 GEO 的成功？ 這可能具有挑戰性。請密切注意有機流量的變化、品牌被提及的頻率，或使用追蹤 AI 引用的聚合工具。
這些技巧是否也能幫助我在 Google 的 SGE 中顯示出來？ 是的。Google 的 Search Generative Experience 使用類似的信號，例如權威性、清晰度和最新資訊。
最後的感想：平台商機
儘管規模龐大，SEO 工具市場總是很分散。GEO 改變了這一現況。
這不僅是工具的轉換，更是平台的機會。最引人注目的 GEO 公司不會止步於測量。他們會微調自己的模型，從數十億次的提示中學習。他們將擁有整個環節 - 洞察、創意投入、反饋、迭代。
如果說 GEO 是品牌確保其在 AI 回應中被引用的方式，那麼它也是品牌管理其與 AI 層本身持續關係的方式。GEO 將成為與 LLM 互動的記錄系統，可讓品牌追蹤出現、表現和結果。擁有這一層，您就擁有了其背後的預算。這就是壟斷的潛力：不只是提供洞察力，而是成為 the 渠道。
