TL:DR:數位領域充斥著各種新的縮寫詞：LLM SEO、LLMO、AIO、GAIO、GEO 和 SEvO。不要迷失在這些行話中！其中大部分（LLM SEO、LLMO、AIO、GAIO、GEO）都歸結為相同的核心概念：優化您的內容，讓人工智慧驅動的搜尋引擎和聊天機器人可以找到、理解並顯示您的內容。 SEvO 的觀點更廣泛，涵蓋使用者進行搜尋的所有平台的優化。創造高品質、以使用者為中心的內容的基本要素依然存在，但 AI 處理資訊的方式需要細微的方法，而真正有效的策略意味著無處不在。這篇文章將分解這些詞彙，強調它們的異同，解釋大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 如何運作，並提供 12 個可行的建議，讓您的內容大放異彩。此外，我們還加入了方便的比較表和擴充的常見問題部分。
在科技的世界裡，有一個永恆不變的定律，那就是變化。而現在，由於人工智慧 (Artificial Intelligence) 的快速發展，特別是大型語言模型 (Large Language Models, LLMs)，以及使用者在多種平台上的搜尋行為的演進，我們正目睹著資訊的發現與消費方式的巨大轉變。
您可能已經聽過很多新術語 - LLM SEO、LLMO、GEO、AIO、GAIO（我們在 Mercury Technology Solution 使用的詞彙 Generative AI Optimization），以及 SEvO（Search Everywhere Optimization），這是我們提倡的另一種關鍵策略方法。即使是經驗豐富的行銷人員和內容創造者也會瞠目結舌。但好消息是：在這些新標籤的表面之下，隱藏著一個我們熟悉的目標，在人工智慧時代和多平台的世界裡，這個目標已經變得更加強大。
名稱有什麼意義？揭開 LLM SEO、LLMO、AIO、GAIO、GEO 和 SEvO 的神秘面紗
讓我們摒棄雜音。無論你稱之為
- LLM SEO (Large Language Model Search Engine Optimization，大型語言模型搜尋引擎最佳化)： 保留熟悉的「SEO」標籤，強調針對由大型語言模型驅動的搜尋引擎進行最佳化。
- LLMO (Large Language Model Optimization，大型語言模型最佳化)： 刪除「SEO」，改用更廣義的「Optimization」，強調在各種應用中針對 LLM 進行最佳化的必要性。
- GEO（生成式引擎優化）：專注於「生成式引擎」，向能產生類似人類回應的 AI 聊天機器人和搜尋工具致意。
- AIO (AI Optimization)： 一個更廣泛的術語，包含針對任何形式的人工智慧來最佳化數位資產。
- GAIO (Generative AI Optimization)：我們 Mercury Technology Solution 稱之為「生成式 AI 優化」，專門針對生成式 AI 進行優化，與 GEO 和 LLM SEO 緊密結盟。
- SEvO（Search Everywhere Optimization，搜尋遍佈最佳化）：我們在 Mercury 針對分散的客戶旅程所設計的全面性方法。它不僅要確保您的品牌在傳統搜尋引擎或人工智能聊天機器人上，還要在社交媒體、電子商務平台、視訊、語音搜尋等各種媒體上都能被看到和發現。
...LLM SEO、LLMO、GEO、AIO 和 GAIO 的基本目標大致相同：確保您的內容不僅可見，而且在 AI 系統產生答案或提供資訊給使用者時，受到高度青睞。SEvO 在此基礎上擴展，將最佳化原則應用於受眾尋找資訊的整個數位生態系統。
在傳統的 SEO 中，目標是確保在搜尋引擎結果頁面 (SERPs) 上的頂尖位置。在人工智能驅動的搜尋新模式中，目標是讓您的內容直接整合到人工智能產生的回應中。SEvO 可確保您在搜尋開始或繼續的任何地方都能被找到。
有何差異？快速比較
雖然核心目標是相同的，但術語的細微差異有時會反映出稍微不同的重點。以下是一個簡單的細分：
| 期限 | 全名 | 主要焦點 | 對內容的主要影響 |
|---|---|---|---|
| LLM搜索引擎優化 | 大型語言模型 SEO | 針對使用 LLM 進行排名和摘要的搜尋引擎進行最佳化。 | 熟悉的 SEO 原則，適應 LLM 的理解。 |
| <強>LLMO | 大型語言模型最佳化 | 針對一般法律學家優化內容，而不只是傳統的搜尋。 | 更廣泛的適用性，例如聊天機器人、AI 內容產生。 |
| 地理位置 | 生成引擎最佳化 | 針對可產生對話式或摘要式答案的 AI 系統進行最佳化。 | 直接產生答案的內容結構和清晰度。 |
| <強>AIO | AI 最佳化 | 為 AI 系統最佳化任何數位資產或流程的廣義術語。 | 包含 LLMO、GEO 及其他 AI 應用程式。 |
| <強>GAIO | 生成式 AI 最佳化 | 特別是針對產生內容的 AI（如聊天機器人）進行最佳化。 | 與 GEO 相似，專注於成為 AI 回應的來源。 |
| <強>SEvO | 搜尋遍佈最佳化 | 在使用者搜尋的所有平台（傳統搜尋、AI、社交、電子商務、視訊、語音等）上進行可見性的整體最佳化。 | 針對不同平台的特定搜尋行為調整內容與策略。 |
如您所見，LLM/GAIO/GEO/AIO 高度專注於 AI 互動，而 SEvO 則提供總體策略，讓您無論在何處都能與受眾互動。好消息是，針對 AI 進行最佳化通常會為更廣泛的 SEvO 成功奠定堅實的基礎。
人工智能驅動搜尋的大目標（及其他）
為什麼這些以 AI 為基礎的搜尋引擎和聊天機器人如此重要？它們的最終目的是直接以會話方式為使用者提供最相關、最準確、最全面的答案。要做到這一點，它們需要消耗和理解大量的資訊。結構完善、資訊豐富、具權威性且以使用者為中心的內容是他們茁壯成長的動力。 SEvO 藉由承認「搜尋」不再僅限於單一的方塊來延伸這一點；它是一種分散式的活動。
在 AI 產生的結果中出現以及可在 YouTube、Amazon 或 LinkedIn 等平台上被發現，可以大幅影響您的線上能見度和品牌權威。這是否意味著我們要放棄所有關於 SEO 的知識？絕對不是。製作受眾喜歡的有價值內容仍是最重要的核心原則。然而，這些先進的 AI 模型會以新的方式「閱讀」和綜合內容，而且使用者搜尋的平台也比以往更加多樣化。我們必須適應這個多元的現實。
這些 AI 大腦（大型語言模型）實際上是如何運作的？
大型語言模型（Large Language Models）是 ChatGPT、Gemini 等工具背後的引擎，是在龐大的資料集上訓練出來的。想想數位圖書館，裡面有來自線上文章、書籍、網站、研究論文、編碼手冊，甚至是社群媒體對話的數萬億字。它們可以學習語言的模式、上下文和細微差異。
除了最初的訓練之外，它們還會透過真實使用者的回饋，以及觀察人們與 AI 聊天機器人和搜尋介面的互動方式，持續改進。這種反覆的學習過程讓它們變得越來越複雜。
什麼能吸引法學碩士的「目光」？關鍵重點領域：
當 LLM 掃描網路以尋找資訊來回答查詢時，它會優先處理幾個因素 (這些因素也廣泛適用於 SEvO 所處理的許多其他平台上的內容浮現方式)：
- 主題相關性：人工智慧會尋找能直接且全面解決使用者問題的內容。如果有人問：「什麼是用於擴展電子商務業務的最佳 CRM 解決方案？[33]，該模型會偏好專門涵蓋適用於電子商務成長的 CRM 的詳細文章，而非只是順帶提及的網頁。對於 SEvO 而言，這意味著了解特定平台的意圖 (例如，Google 上以資訊為主，Amazon 上以產品為主，Reddit 上以社群為主)。
- Authoritativeness & Trust (E-E-A-T)：來自廣泛引用、可信來源的內容，或來自對某一主題進行持續、專家級報導的實體的內容，會被視為更值得信任。如果您的品牌是相關社群中公認的代言人，或是在受尊敬的產業網站中被引用，LLM（以及各種平台上的使用者）就會注意到。這是我們在 Mercury 採用 GAIO [134] 和 SEvO [122] 方法的核心。
- 清晰的組織與結構：雖然人工智慧可以處理複雜的資訊，但具有清晰標題 (H1、H2、H3)、快速鍵、編號清單和一致格式的組織內容，會讓模型更容易解析、理解和擷取關鍵資訊。這有助於各處的可發現性。
- 吸引人& 自然的語調：人們偏好聽起來人性化且有親和力的內容，而 AI 模型正在學習反映這一點。過度機械化、充滿關鍵字的文字可能會阻礙參與度，間接影響 AI (和平台演算法) 對您內容的重視和強調。
- 資料、統計數據和具體性：具體的資料、事實、統計數據和具體的例子能讓內容脫穎而出。含糊不清的陳述往往會被忽略，而提供可驗證的細節和證據的內容則更受青睞。
12 個可行的提示：讓您的內容對 LLM 毫無吸引力（並對 SEvO 更有力）
針對新一代的人工智慧進行優化並不是什麼秘訣，而是要加倍注重品質，並使您的內容結構更清晰。這些訣竅也能強化您的內容，以因應「無處不搜尋」的廣泛情況：
- 優先考慮可讀性和自然語言：避免使用過多的行話或過度複雜的句子結構。清晰、簡潔的文字有助於 LLM 準確總結您的內容，也讓您的人類受眾更容易在所有平台上閱讀到您的內容。
- 使用邏輯性標題架構：使用層次分明的標題（H1 表示主標題，H2 表示主要部分，H3 表示次要部分）。這可作為 AI 的路線圖，並改善各處的使用者體驗。
- 以實際世界的範例與資料支持聲稱：抽象的陳述影響力較小。如果您聲稱您的軟體可以降低營運成本 [16]，請提供具體的例子：「一家中型物流公司實施了我們的 Business Operation Suite [4]，並在六個月內將管理費用降低了 15%」。
- 採用對話的口吻：就像您在向同事解釋概念一樣寫作。避免不自然地重複關鍵字。法學碩士有足夠的能力理解上下文和同義詞。這種語氣在社交平台上通常也很有效。
- 不要過度填塞關鍵字：填塞關鍵字的老手法會適得其反。自然地使用您的主要主題和相關詞彙。現代的人工智能和平台演算法著重於語義理解。了解特定平台的關鍵字是您 SEvO 策略的一部分。
- 保持內容的新鮮度和即時性：雖然有些 LLM 是在靜態資料集上進行訓練，但許多較新的系統都會加入即時資訊。過時的事實可能會使您的內容失去競爭力。表示及時性會有好處。
- Embrace E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trust）：這個 Google 概念對於法學碩士以及在所有平台上建立信任是非常重要的。展示資歷、引用有信譽的來源，並顯示深厚的知識。
- 專注於品牌提及（即使未連結）：在 AI 世界和整個網路中，未連結的品牌提及有助於認知權威。鼓勵在知名網站、論壇和社交媒體上正面提及品牌。
- 徹底回答問題：想想您的受眾正在問的問題（在 Google、Quora、Reddit、AI 聊天機上）。組織內容以提供全面的答案。常見問題（FAQ）部分非常好。
- 優化 「特色片段 」風格的內容：LLM 經常尋找簡潔明瞭的答案。以有利於特色片段的方式格式化內容，對於人工智慧來說是有益的，也能讓內容在其他平台上更容易被掃瞄。
- Ensure Technical Soundness & Platform-Specific Optimization：您的網站必須是可抓取的。確保 robots.txt 沒有阻擋 AI。網站速度和行動便利性是關鍵。對於 SEvO 而言，這延伸至針對每個相關平台的原生設定檔和內容進行最佳化（例如，YouTube 影片最佳化、LinkedIn 文章格式化、Amazon A+ 內容）。例如，我們的 Mercury CMS 包含自動產生網站地圖和模式整合的功能。
- Develop Content Hubs & Adapt for Crosslatform Use： 圍繞核心主題建立全面的資源頁面。就 SEvO 而言，制定如何有效地將這些核心內容重新利用並適用於不同平台的策略。
增強 AI 和多平台識別的策略
| 策略 | 為何有助於 AI & SEvO | 實施範例 |
|---|---|---|
| 引文及參考文獻 | 為 AI 和使用者建立信任、E-E-A-T 和可驗證性功能。 | 「根據 2024 年 Gartner 對 AI 應用的研究......」 |
| 專家引言 | 增加真實世界的觀點和可信度。 | "正如 TechForward 研究所首席 AI 研究員 Emily Carter 博士所言，'...'" |
| 統計與資料 | 與一般內容區分，釐清聲明。 | 「我們的最新報告顯示，實施後客戶的參與程度提高了 30%」。 |
| 清晰的標題和結構 | 協助人工智能解析，並協助使用者在任何平台上瀏覽。 | H2：「雲端遷移的主要優勢」、H3：「節省成本」、H3：「可擴展性」 |
| 流暢的可讀性 | 協助各地的 AI 總結與使用者理解。 | 簡短的段落、簡單的語言、主動語態、小項目。 |
| 最新資訊 | 增加搜尋/AI 目前查詢的相關性。 | 「資料截至 2025 年 5 月」、「在 2025 年第 1 季，我們觀察到...」 |
| 結構化資料 (模式)。 | 為搜尋引擎/AI 提供明確的情境。 | 為您的網站實施 FAQPage schema、Article schema、Product schema 等。 |
| 平台原生內容 | 針對特定平台演算法和使用者期望進行最佳化。 | 為 TikTok/Reels 製作短片、為部落格製作詳細指南、為 LinkedIn 撰寫專業文章。 |
未來就是現在：為什麼這對您的企業很重要
人工智能在搜索領域的崛起以及跨平台搜索行為的多樣化並非遙不可及的未來，而是當前的現實。我認為這不是威脅，而是絕佳的機會。為 LLMs 優化 (GAIO) 可確保您在 AI 對話中的發言權，而更廣泛的 SEvO 策略則可確保您在客戶旅程展開的任何地方都能看到您。這是關於在客戶喜愛的平台上，隨時隨地滿足他們的需求，提供他們所尋求的清晰、權威的答案。這是數位轉型的核心原則，也是 Mercury Technology Solution 致力於協助企業引領的旅程。
有關 LLM、AIO、Generative AI 和 Search Everywhere Optimization 的擴充常見問題集
我們整理並擴展了一些常見的問題：
Q1：法學碩士究竟如何找到我的內容？ 法學碩士透過廣泛的網路爬取、編輯知識庫，有時也會與搜尋索引提供者合作來取得資訊。確保您的網站可被抓取是至關重要的。
Q2：LLM 優化 (LLMO/GAIO) 是否會完全取代我目前的 SEO 工作？ 並非完全如此。將 LLM 優化視為更廣泛的數位能見度策略中的重要組成部分。傳統 SEO 訊號仍然重要，並提供堅實的基礎。有效的 SEvO（Search Everywhere Optimization）方法會整合傳統 SEO、LLM/GAIO、社群媒體最佳化、電子商務搜尋最佳化等，以達到真正的全面性。
問 3：特定產業是否準備從此類最佳化中獲益更多？ 尋求提供詳細說明、比較或建議的行業（B2B 軟體、金融、醫療保健、法律、複雜的消費產品）可從 LLM/GAIO 中獲益良多。SEvO 對於任何客戶使用多種平台來發現和研究的企業都有好處。
Q4：對於 LLM SEO/GAIO 和 SEvO 而言，第三方網站對品牌的提及有多重要？ 對兩者都非常重要！在知名網站、論壇和社群媒體上持續、正面的品牌提及，可以在所有平台的人工智慧和人類使用者眼中建立權威和可信度，強化您的 E-E-A-T。
Q5：如果生成式 AI 模型提供了關於我的品牌的不正確資訊，該怎麼辦？ 向 AI 提供商報告不準確的資訊。主動、持續地在您所有的數位資產（網站、社群檔案等）中發佈有關您品牌的準確、權威資訊，並鼓勵正面、符合事實的提及。這是 GAIO 和 SEvO 內整體品牌聲譽管理的關鍵。
Q6：衡量 LLM SEO/GAIO 和 SEvO 的成功似乎很棘手。我該怎麼做？ 對於 LLM/GAIO，請監控有機/直接流量、品牌查詢和新興 AI 分析工具的變化。對於 SEvO，您還要追蹤各種平台的 KPI：社交參與度、視訊觀看率、電子商務產品頁面流量、來自不同來源的轉介流量，以及整體佔有率。
問題 7：我需要為這些引擎和平台製作更多內容嗎？ 專注於 品質、相關性和適應性。創造強大的核心內容，然後針對不同的平台進行策略性的調整和再利用，這是您 SEvO 策略的一部分 [120]。我們的 ContentFlow AI Suitec 可以協助建立高品質的基礎內容。
Q8: 關鍵字研究在 AI 和 LLM 的世界中是否仍然相關？ 是的，但更加細微。對於 LLM，請專注於使用者意圖和會話查詢。對於 SEvO，請進行特定平台的關鍵字和受眾研究（例如 Instagram 上的標籤、YouTube 或 Amazon 上的搜尋詞彙）。
Q9：有人擔心 AI 聊天會將所有網站流量降至零。這種可能性大嗎？ AI 可能會處理簡單的查詢，但使用者仍會為了深度、獨特的資料和交易而造訪網站。SEvO 可以讓您的流量來源多樣化，讓您不再單純依賴傳統搜尋。
Q10：這些最佳化技巧是否也能幫助我的內容出現在 Google 的搜尋生成體驗 (SGE) 中？ 是的。Google 的 SGE 使用類似的信號（E-E-A-T、清晰度、權威性）。針對 LLM 進行優化與 SGE 非常吻合。
Q11：我們如何在人工智能和多樣化的平台上維持對品牌敘事的控制？ 一致的品牌訊息、強大的數位公關、積極的社群參與、準確的結構化資料，以及確保所有平台的品牌凝聚力，都是至關重要的。主動的聲譽管理是 GAIO 和 SEvO 的關鍵。
Q12: 我該如何掌握這些快速變化的最新資訊？ 關注行業刊物、參加會議、嘗試使用新工具、監控技術巨頭的更新，並與 Mercury Technology Solution 等致力於引導這些演變的知識淵博的解決方案提供商合作。
共同踏上人工智能驅動的多平台未來之路
AI 驅動搜尋的曙光與多平台客戶旅程的現實，代表著令人振奮的演進。透過了解 LLM 的運作方式、採用整體的 SEvO 策略，以及專注於高價值、權威性和適應性的內容，您的企業可以大幅提升其知名度和影響力。
在 Mercury Technology Solution，我們熱衷於為企業提供工具和策略，讓企業在不斷發展的數位世界中取得成功。無論您是希望透過以下方式完善您的 AI 存在 我們專業的 LLM-SEO/GAIO 服務無論是實施全面的 Search Everywhere Optimization (SEvO) 策略，或是利用我們的 AI 內容與業務營運工具，我們都能協助您加速數位化。
讓我們一起遨遊這個新領域！
