TL;DR: 不要迷失在術語之中。雖然 GEO 和 AEO 等詞彙是談話的一部分，但 LLM SEO 是在 AI 時代贏得知名度的最準確和面向未來的總括術語。它涵蓋了所有的 AI 模型 - 生成型、檢索型和混合型。傳統 SEO 的核心原則並未消亡；它們已經重生，以服務這個新目標。勝利的策略是調整您的統一 SEO 策略，以創造所有 AI 引擎都能輕易找到、理解並引用的實質、值得信賴的內容。
搜尋遊戲已經改變
曾幾何時，破解 Google 演算法是數位行銷的聖杯。您只要灑入正確的關鍵字、建立一些反向連結，就能在 SERPs 中名列前茅。但這個遊戲已經改變了。現在我們有了 GEO、AEO、LLMO--越來越多的縮寫湯聽起來更像是一家律師事務所，而不是一個數位策略。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。如果您聽到 SEO 的死鐘聲又一次響起，您沒有錯，但也不對。SEO 並沒有死，它正在重生。隨著 B2B 買家減少搜尋而增加詢問，企業需要優化的不只是連結，而是答案、對話和創造性體驗。
本指南將說明這些策略各自的意義、為什麼大多數策略都不完整，以及為什麼LLM SEO是最明確的發展路徑。因為及早適應的企業不僅會被發現，還會引領討論。
瞭解縮寫：範圍階層
To cut through the confusion, it’s helpful to think of these terms in a hierarchy. LLM SEO is the broad, umbrella strategy. The other terms represent more specific disciplines or tactics that fall under it. The core objective is always the same: to have your brand, your data, and your expertise featured prominently and accurately in the responses generated by AI models.
期限 | 主要目標 | 最佳化 | 關鍵限制 |
|---|---|---|---|
法律碩士 SEO | 所有 AI 工具的全面可見性 | 整個 AI 生態系統 (檢索、產生、混合) | 最具策略性的保護傘，但需要整合的方法。 |
人工智慧搜尋引擎優化 | AI 驅動搜尋的一般能見度 | 搜尋範圍內的任何 AI 演算法 | 通常使用範圍太廣；缺乏特定的策略重點。 |
GEO | 包含在 AI 產生的敘述中 | 生成模型（例如 ChatGPT、Gemini） | 可以忽略基於檢索的人工智能的即時資料需求。 |
經授權的經濟營運者 | 成為直接、零點擊的答案 | 檢索模型 & 特色片段 | 對於複雜、會話式的 AI 答案而言，範圍太窄。 |
LLMO | AI 模型的有利解釋 | LLM 的訓練資料 & 語意理解 | 更專注於模型的「大腦」，而非面向使用者的引擎。 |
GAIO | 創造完美的 「答案資產」 | 個別內容的結構與品質 | 強大的內容策略，但並非完整的發行策略。 |
為什麼 GEO 和 AEO 會失敗
這些流行的詞彙雖然有用，但卻不完整。它們源自於舊有的框架，無法捕捉現代搜尋的全貌。
- GEO (Generative Engine Optimization) 著重於讓 ChatGPT 或 Claude 等 Generative AI 工具擷取內容。這是有用的，但它排除了日益重要的 檢索型工具，例如 Perplexity 和 Google 的 AI Mode，這些工具可以即時取得新鮮資料。
- AEO (Answer Engine Optimization) 著重於在 direct-answer box 和 rich snippets 中取得特色。這非常適用於檢索工具，但範圍不夠廣泛，無法涵蓋長期模型訓練、引文記憶或產生式模型所提供的複雜、敘述式答案。
為何 LLM SEO 是正確的詞彙
LLM SEO (Large Language Model Search Engine Optimization) 統一了上述所有內容。它指的是在所有由大型語言模型驅動的人工智能工具中，針對可發現性和引用性優化內容的做法，無論這些工具是基於檢索、生成或混合的。
這是唯一一個能全面承認現代買家如何尋找資訊的術語：
- Retrieval-Based LLMs 如 Perplexity 和 AI 概要
- Generative LLMs 例如 ChatGPT、Claude 和 Gemini
- 混合/RAG 模型混合使用兩者
這些工具使用您內容的方式各有不同，但它們都會決定 當買家提出問題時，您的品牌是否會出現。
一個真實的例子：Seer Interactive 的知名度提升 40
這不只是理論。Seer Interactive 最近報告指出，在統一的 LLM SEO 策略下，針對 AI-first 格式優化內容 - 同時運用 GEO 和 AEO 原則 - 與標準的 SEO 策略相比，在產生式搜尋平台上的能見度增加了 40%。甚至沒有出現在 Google 第 15 頁的品牌，在幾天或幾週內突然出現在 AI 答案中。這就是全面的 LLM SEO 策略的力量。
大辯論：這一切只是 SEO 的偽裝嗎？
身為行銷人員，您想知道是否需要做大量不同的事情才能針對 AI 進行最佳化。簡短的答案是不需要。傳統 SEO 與 LLM SEO 有著大量的重疊。
他們實際上相同的地方 (劇透：幾乎所有東西)
- 內容品質是最重要的：所有優化方法都以高品質、權威性的內容為優先考量。
- 結構無處不重要：清晰的標題和邏輯流程有助於搜尋引擎和 AI 系統理解您的內容。
- 權威信號是通用的：反向連結、網域權威和專業信號在所有平台上都很重要。
- 使用者意圖驅動一切：無論在哪個平台，真正能幫助人們的內容通常都會表現良好。
兩者的實際差異 (少數真正的差異)
這些差異比市場行銷所說的要小，但卻很重要：
- 未連結的品牌提及更重要：這是最明顯的差異。傳統 SEO 非常重視反向連結。然而，LLM 則從字詞的普遍性和上下文中獲取權威。在可信文章中的非連結提及可加強您的品牌與主題的聯繫。
- 連結 vs. 引用：在 AI 最佳化中，您在網路上被引用的位置比您擁有的連結更重要。
- 流量 vs. 引用：SEO 明顯是著重於推動流量，而 AI 優化表面上是要在 AI 回應中獲得引用。
- 回覆格式：AI 最佳化的內容著重於針對特定問題提供直接、可引用的答案，而不只是長篇幅的內容。
- 量測挑戰：量測 AI 能見度需要更新的工具和不同的指標，例如品牌提及頻率和情感分析。
LLM SEO 實際上是什麼樣子
- 針對 AI 的可讀性組織您的內容：使用 H1/H2 標題，並使用清楚、以問題為基礎的措辭，在頂端包含摘要段落，並使用真實的買家查詢撰寫常見問題部分。
- 將內容轉移至高權威性網域：LLMs 瀏覽值得信賴的第三方研究門戶網站多於您的公司部落格。在 AI 模型已經信任的網路中分發資產。
- 使用標準的品牌語言：連續重複您的價值主張，並將您的訊息傳達與理想客戶提示 AI 工具的方式一致。
- 追蹤新的能見度訊號：監控品牌搜尋尖峰、使用工具追蹤引文，以及比較零點擊 AI 轉介的流量來源。
- 創作既快速又長效：同步化內容，以便立即納入以檢索為基礎的工具，同時維持一定量的權威內容，供未來的模型訓練使用。
如何向您的老闆/股東解釋這一切
您的 CMO 並不在乎縮寫。他們在乎的是您的品牌是否顯眼。以下是對話的框架：
- 以現實引導：以 「我們的客戶正在從 AI 系統中獲得答案，而我們需要確保我們是這些答案的一部分 」開頭。
- 對不確定性保持誠實：不要假裝您對 AI 引擎的運作有完美的解讀。說："有些因素是經過驗證的，例如權威性、相關性、清晰度。其他則是新興的因素，我們正在測試中"。
- Anchor to Business Impact：將話題從流量轉移到營收、管道和品牌提升。
- 強調雙贏的投資：列出在各處都有效的行動：更深入的受眾研究、回答就緒的內容，以及在可信賴的來源中建立品牌提及。
- 將擴展定位為優勢：當競爭對手仍只專注於傳統搜尋時，將擴展定位為在 AI 系統中建立權威的 6-12 個月時間窗。
結論：專注於策略，而非語義
GEO 和 AEO 有助於開啟這場對話，但它們只是更大拼圖的一部分。LLM SEO 是一把傘。它捕捉了現代搜尋與買家行為的全部現實。
SEO 的基本原則始終如一：瞭解您的受眾、創造有價值的內容、邏輯地組織內容以及建立權威。改變的是傳送機制。最有效率的行銷人員將會是那些在新一代搜尋中執行這些原則的人。您的目標是成為產業中不可或缺的真相來源，建立深厚且可驗證的 「信任層」，其價值之高，讓任何人工智慧 「圖書館」，不論其名稱為何，都能將其視為主要來源。做到這一點，您就贏了。
