我們深入分析了Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity等主要AI搜尋平台的發展現狀，探討了傳統SEO策略在AI時代的適用性，並基於最新的行業數據和專家觀點，提出了企業在AI搜尋環境中的優化策略。研究發現，儘管AI搜尋帶來了新的挑戰，但傳統SEO的核心原則依然有效，不管是AEO還是GEO，本質都是搜尋活動，只是媒介中從原本的搜尋引擎加入了人工智慧，因此關鍵在於如何適應新的用戶行為模式和技術要求。我們為數位行銷專業人員提供了全面的AI搜尋優化指南，幫助企業在這個快速變化的環境中保持競爭優勢。
一、AI搜尋時代的來臨
在數位資訊爆炸的時代，搜尋引擎一直是人們獲取資訊的主要門戶。然而隨著人工智慧技術的突破性發展，傳統的搜尋體驗正在經歷一場前所未有的革命。從ChatGPT的對話式搜尋到Google的AI Overviews，從Perplexity的智慧問答到各種生成式AI工具的興起，我們正站在一個全新搜尋時代的門檻上。
如圖下的Google AI Overviews，有些像以前的精選摘要 (Featured Snippets)，但因為是使用AI來摘要，似乎更貼近搜尋需求。
這場變革不僅改變了用戶獲取資訊的方式，更對整個數位行銷生態系統產生了深遠的影響。對於依賴搜尋引擎優化（SEO）來獲取流量的企業和內容創作者而言，AI搜尋的興起既是挑戰也是機遇。
可能有些網站會因此而喪失曝光機會，也可能有些網站會因此而增加曝光機會，端看是否能夠認知改變而調整策略。例如Google在美國新推出AI Mode，讓許多網站面臨搜尋流量下跌的狀況。
一方面，傳統的SEO策略面臨著重新審視的需要；另一方面，新的技術環境也為品牌建立權威性和可見性提供了前所未有的機會。 根據最新的數據，Google每天處理約140億次搜尋查詢，而ChatGPT等AI平台每天也處理著數千萬次的資訊請求[1]。這些數字背後反映的是用戶搜尋行為的根本性變化：從簡單的關鍵字查詢轉向更複雜、更具對話性的資訊需求；從滿足於藍色連結的列表轉向期待直接、準確的答案；從單一的文字搜尋轉向多模態 (文字、圖像、影音) 的資訊獲取方式。
在這個轉型期，許多行銷專業人員感到困惑和焦慮。他們擔心多年來積累的SEO知識和經驗會變得過時，擔心AI搜尋會完全顛覆現有的數位行銷策略。然而深入分析Google官方網站、行業專家觀點以及最新的研究數據，我們發現事實遠比這些擔憂來得複雜。
AI搜尋的發展並非一夜之間的革命，而是搜尋技術長期演進的自然結果。更重要的是，許多傳統SEO的核心原則在AI時代不僅沒有失效，反而變得更加重要。 我們將系統性的分析，幫助讀者理解AI搜尋的真實現狀，識別其中的機遇與挑戰，並提供實用的優化策略。我們將探討Google AI搜尋功能的技術演進歷程，分析各大AI平台的特點和用戶行為模式，檢視傳統SEO策略的適用性，並基於最新的數據研究提出具體的優化建議。
二、AI搜尋的技術演進與現狀
(1) Google AI搜尋的發展歷程
要理解當前AI搜尋的現狀，我們必須首先回顧其發展歷程。許多人認為AI搜尋是近年來突然出現的新技術，但實際上，它是Google等搜尋引擎公司十多年來持續技術創新的結果。
Google在其官方開發者部落格中明確指出，AI搜尋體驗如AI Overviews和AI Mode的成功基礎，正是Google長期以來一直倡導的核心原則：專注於用戶需求，提供獨特且有價值的內容[2]。
這一觀點揭示了一個重要事實：AI搜尋並非對傳統搜尋的完全顛覆，而是在保持核心價值觀的基礎上的技術升級。
回顧Google搜尋技術的演進歷程，我們可以清楚地看到AI搜尋的發展脈絡。
2009年，Google推出了Rich Snippets（豐富摘要），這是第一次嘗試在搜尋結果中提供更豐富的資訊展示。
2011年，Knowledge Graph的推出標誌著Google從"字串匹配"轉向"實體理解"的重要轉折，這一技術讓搜尋引擎開始理解"事物"而不僅僅是"字串"。
2013年的Hummingbird更新引入了對話查詢的語義理解能力，使得搜尋引擎能夠更好地理解自然語言查詢的意圖。
2014年，精選摘要 (Featured Snippets) 的推出將直接答案放在了搜尋結果的"零位置"，這可以說是AI Overviews的前身。
2015年，Google同時推出了People Also Ask（PAA）功能和RankBrain算法，前者預測用戶的後續問題，後者使用機器學習來解釋模糊的查詢。
2019年BERT的推出代表了自然語言處理技術的重大突破，讓搜尋引擎能夠更好地理解查詢的上下文。
2021年的MUM（Multitask Unified Model）被稱為"增強版BERT"，具備了處理多語言、多模態資訊的能力。
2023年SGE（Search Generative Experience）的推出標誌著AI Overviews的正式誕生。
2025年，正在推出AI Mode (台灣尚未推出)，讓AI搜尋正式成為Google搜尋的重要一環。
這一發展歷程清楚地表明，當前的AI搜尋功能並非突然出現的革命性技術，而是Google十多年來在語義理解、機器學習、自然語言處理等領域持續投入和創新的結果。每一個技術節點都為下一步的發展奠定了基礎，形成了一個連續的技術演進鏈條。
以搜尋引擎起家的Google，自己將SEO加上AEO、GEO，結果並不會讓SEO消失，而是擴大了SEO的範圍而已。
(2) 主要AI搜尋平台的特點比較
當前的AI搜尋市場呈現出多元化的競爭格局，每個平台都有其獨特的特點和優勢。
Google搜尋依然是市場的絕對領導者，每天處理約140億次查詢，在整體搜尋市場中佔據89%的份額，在移動搜尋市場中更是高達93%[3]。Google的AI功能主要體現在AI Overviews和新推出的AI Mode中，這些功能在保持傳統搜尋結果的同時，提供了更聰明的資訊整合和呈現。
Google Gemini作為Google的另一個AI產品，專注於更複雜的推理和多模態理解任務。與AI Overviews不同，Gemini更像是一個獨立的AI助手，能夠處理更複雜的查詢和任務。 而使用Google Gemini為核心的Google AI Studio，對開發者來說更是一個不可或缺的平台。
ChatGPT作為生成式AI的代表，每天處理約3750萬次"搜尋"請求，雖然與Google的規模相比仍有差距，但其快速增長的用戶基數和獨特的對話式體驗為品牌提供了新的曝光機會[4]。
這裡說的是「新的曝光機會」，而不是指原本傳統自然搜尋曝光就消失了。
ChatGPT的特點在於其強大的對話能力和上下文理解，用戶可以進行多輪對話來深入探討某個話題，這種互動方式與傳統搜尋有著本質的不同。
Perplexity作為專門的AI搜尋引擎，結合了搜尋和生成式AI的優勢，能夠提供帶有引用來源的詳細答案。其特點是在生成回答的同時提供可驗證的資料來源，這在一定程度上解決了AI生成內容的可信度問題。
企業需要根據自身的目標受眾和內容特點，選擇合適的平台進行重點優化。但是不管如何，使用者會透過搜尋，AI工具也在搜尋，因此搜尋活動其實是成長的，只是網站曝光的呈現不同，因此需要更新的策略來優化曝光度。
這麼多的AI工具，許多人都很難選擇應該使用哪個? 對於企業使用者而言，應該挑選幾個付費的AI工具，而不能僅使用免費的，因為付費的功能還是比較強大。
(3) 用戶行為模式的變化
AI搜尋的興起不僅改變了技術層面的搜尋體驗，更重要的是引發了用戶行為模式的深刻變化。這些變化對於理解如何在AI搜尋環境中進行有效優化具有重要意義。
首先，用戶的查詢模式發生了顯著變化。在傳統搜尋中，用戶習慣使用簡短的關鍵字組合，如"今天天氣"或"iPhone價格"。而在AI搜尋環境中，用戶開始使用更長、更具體、更接近自然語言的查詢，如"今天的天氣如何，適合戶外運動嗎？"或"iPhone 15和Samsung Galaxy S24哪個更適合攝影愛好者？"
這種變化要求內容創作者在優化時考慮更多的長尾關鍵字和自然語言表達。
其次，用戶的資訊獲取行為變得更加深入和連續。在傳統搜尋中，用戶通常會點擊一個結果，獲取所需資訊後結束搜尋。而在AI搜尋中，用戶更傾向於進行後續的深入提問，形成一個連續的資訊探索過程。
例如，用戶可能首先問"什麼是區塊鏈？"，然後繼續問"區塊鏈在金融領域有哪些應用？"，再問"投資區塊鏈相關股票有什麼風險？"這種行為模式要求內容不僅要回答直接問題，還要預測和滿足用戶的後續資訊需求。
第三，多模態搜尋成為新的趨勢。用戶開始結合文字、圖片、語音等多種方式進行搜尋。
例如，用戶可能會拍攝一張植物的照片並詢問"這是什麼植物？如何養護？"這種搜尋方式要求內容創作者不僅要優化文字內容，還要重視圖片、影片等多媒體內容的品質和相關性。
第四，用戶對搜尋結果的期望發生了變化。在AI搜尋環境中，用戶期待獲得更直接、更準確、更個性化的答案，而不僅僅是一系列相關連結。這種期望的變化對內容的品質、權威性和實用性提出了更高的要求。
根據Google的數據，從AI Overviews點擊到網站的用戶表現出更高的參與度，他們在網站上停留的時間更長，這表明AI搜尋能夠為網站帶來更高品質的流量[5]。
這一發現對於重新評估AI搜尋的價值具有重要意義：雖然總體點擊量可能會減少，但每個點擊的價值可能會增加。
最後，用戶的搜尋頻率和滿意度都有所提升。AI搜尋的便利性和準確性鼓勵用戶更頻繁地使用搜尋功能，同時對搜尋結果的滿意度也有所提高。這為品牌提供了更多的曝光機會，但同時也意味著競爭的加劇。
三、傳統SEO策略的重新審視
(1) SEO專家對AI搜尋威脅論的反駁 :
在AI搜尋快速發展的背景下，行業內出現了兩種截然不同的聲音。一方面，一些行銷人員和所謂的"專家"大肆宣揚AI搜尋將完全顛覆傳統SEO，聲稱企業必須立即轉向"GEO"（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）策略，否則將面臨被淘汰的風險。另一方面，具有深厚行業經驗的SEO專家則對這種恐懼行銷提出了強烈的質疑和反駁。
Greg Boser，作為搜尋行銷領域的資深專家和先驅人物，在最近的一篇文章中對這種過度渲染AI搜尋威脅的做法進行了尖銳的批評[6]。
他指出許多宣揚"SEO已死"論調的人對SEO的理解停留在2000-2006年的水準，他們將SEO簡化為購買反向連結和關鍵字堆砌等過時的策略，並試圖說服人們唯一的關鍵績效指標（KPI）就是排名。
特定關鍵字的搜尋排名不應該再是SEO操作的重要KPI，應該追求的是整體的流量、曝光、與轉換率。
這種對SEO的狹隘理解忽略了一個重要事實：SEO作為一個學科和實踐領域，在過去二十年中已經發生了根本性的變化。現代SEO早已超越了簡單的技術操作，發展成為一個涵蓋內容策略、用戶體驗、技術優化、品牌建設等多個層面的綜合性學科。
將當前的SEO實踐等同於早期的技術操作，就如同將現代醫學等同於古代的放血療法一樣荒謬。
Boser特別強調了一個關鍵觀點：Google早就不是一個"十個藍色連結"的搜尋引擎了。事實上，Google提供直接答案的做法並不新鮮，這一趨勢在過去十五年中一直在持續發展。從2009年的Rich Snippets到2014年的Featured Snippets，從2015年的People Also Ask到2023年的AI Overviews，Google一直在嘗試為用戶提供更直接、更有用的答案。
更重要的是，Boser指出了當前關於AI搜尋討論中的一個重要問題：許多人將Query Fan-out（查詢扇出）技術描述為革命性的創新，但實際上這與Google多年前推出的People Also Ask（PAA）功能在本質上非常相似，只是Google將其整合到了AI Mode的結果中。這種對技術發展歷史的忽視導致了對AI搜尋影響的過度誇大。
當你詢問「SEO是什麼」的時候，PAA會出現「如何自己做SEO？」、「SEO文章一篇多少錢？」，而Query Fan-out則是「SEO 有哪些主要類型？」、「如何開始做 SEO？」之類的，這些同樣都是根據使用者的問題進行分析而來。
(2) 傳統SEO原則在AI時代的延續性 :
深入分析Google官方網站和SEO專家觀點，我們可以清楚地看到，傳統SEO的核心原則在AI時代不僅沒有失效，反而變得更加重要。
Google在其開發者部落格中明確表示，AI搜尋體驗成功的基礎仍然是Google長期以來一直倡導的原則：專注於用戶需求，提供獨特且有價值的內容[7]。 簡單來說，都是要符合搜尋意圖，提供最佳的搜尋經驗。
首先，內容品質和獨特性的重要性不僅沒有降低，反而得到了進一步強化。
在AI搜尋環境中，由於AI系統需要從大量內容中篩選和整合資訊，高品質、權威性強的內容更容易被AI系統識別和引用。Google明確指出，企業應該專注於創建獨特的、非商品化的內容，這些內容對搜尋訪客和自有讀者都具有幫助性和滿意度。
其次，技術SEO的基礎要求依然重要。無論是傳統搜尋還是AI搜尋，搜尋引擎都需要能夠發現、爬取、索引和理解網站內容。這意味著網站的技術基礎設施、頁面載入速度、移動端適配、結構化數據等技術要素在AI時代仍然是成功的必要條件。
第三，用戶體驗的重要性得到了進一步提升。Google強調，即使是最好的內容，如果呈現在一個雜亂、難以導航或難以找到主要資訊的頁面上，也會讓用戶感到失望。在AI搜尋環境中，由於用戶對直接、準確答案的期望更高，優秀的頁面體驗變得更加關鍵。
第四，結構化數據的作用得到了強化。結構化數據幫助搜尋引擎以機器可讀的方式理解內容資訊，這在AI搜尋中變得更加重要。AI系統需要準確理解內容的含義和結構，才能在適當的情境中引用和呈現這些內容。
第五，多模態內容的重要性日益凸顯。隨著AI搜尋支援圖片、影片等多種媒體形式的查詢，高品質的多媒體內容成為了SEO策略的重要組成部分。Google建議網站用高品質的圖片和影片來支援文字內容，並確保Merchant Center和Business Profile資訊的及時更新。
(3) 恐懼行銷與實際情況的差距 :
在分析當前關於AI搜尋的討論時，我們發現存在著明顯的恐懼行銷現象。一些服務提供商和自稱專家的人士故意誇大AI搜尋對傳統SEO的威脅，目的是為了推銷他們的"GEO"服務或新的優化方案。
這種恐懼行銷通常採用以下幾種策略：
首先，將SEO描述為過時的、僅適用於早期網際網路時代的技術；
其次，將AI搜尋描述為突然出現的革命性變化，忽視其漸進式發展的歷史；
第三，誇大AI搜尋對網站流量的負面影響，忽視其帶來的機會；
最後，將問題描述得過於複雜和可怕，然後提出自己的解決方案作為"唯一的希望"。
然而，實際情況遠比這些恐懼行銷所描述的複雜和樂觀。
根據Google提供的數據，從AI Overviews點擊到網站的用戶實際上表現出更高的參與度，他們在網站上停留的時間更長，這表明AI搜尋可能為網站帶來更高品質的流量[7]。
此外，AI搜尋的發展也為內容創作者和品牌提供了新的曝光機會。
AI Overviews以多種方式顯示連結，並在結果頁面上展示更廣泛的來源範圍，這實際上為更多的網站提供了獲得曝光的機會。對於那些能夠提供高品質、權威性內容的網站來說，AI搜尋可能會帶來比傳統搜尋更好的曝光效果。 重要的是要認識到，搜尋技術的演進是一個持續的過程，而不是一次性的革命。
正如Boser所指出的，適應變化一直是SEO工作的一部分。從桌面搜尋到移動搜尋，從文字搜尋到語音搜尋，從單一關鍵字到語義搜尋，SEO專業人員一直在適應技術的變化。AI搜尋只是這一演進過程中的最新階段，而不是對整個行業的顛覆。
另一個需要注意的是，不同行業和不同類型的查詢受AI搜尋的影響程度是不同的。對於一些需要深入分析和專業知識的領域，AI搜尋可能會增加對權威內容的需求；而對於一些簡單的事實性查詢，AI搜尋可能會減少用戶點擊到原始網站的需要。企業需要根據自身的行業特點和目標受眾來評估AI搜尋的影響，而不是盲目地接受一刀切的判斷。
四、AI搜尋優化的核心策略
(1) 內容品質與獨特性的重要性 :
在AI搜尋環境中，內容品質和獨特性的重要性不僅沒有降低，反而得到了前所未有的強化。這一變化的根本原因在於AI系統的工作機制：它們需要從海量的網路內容中篩選、分析和整合資訊，然後為用戶提供準確、有用的答案。
在這個過程中，高品質、權威性強、獨特性高的內容更容易被AI系統識別、理解和引用。
Google在其官方網站中明確指出，企業不應該問"Google想要什麼內容"，而應該問"什麼內容能滿足人們的需求"[7]。
這一觀點揭示了AI搜尋優化的核心理念：以用戶需求為中心，而不是以搜尋引擎算法為中心。在AI搜尋環境中，用戶的查詢變得更長、更具體、更接近自然語言，他們期待獲得更深入、更全面的答案。這要求內容創作者不僅要回答用戶的直接問題，還要預測和滿足他們的後續資訊需求。
獨特性在AI搜尋中的重要性體現在多個層面，AI系統在生成回答時會優先選擇那些提供獨特觀點、深入分析或專業見解的內容。
簡單的事實陳述或重複性內容很難在AI搜尋結果中獲得突出位置。
獨特的內容更容易建立品牌的權威性和專業形象，這對於在AI搜尋中獲得長期成功至關重要。
內容的深度和全面性也變得更加重要。在傳統搜尋中，用戶可能會瀏覽多個網站來獲取完整的資訊；而在AI搜尋中，用戶期待從單一回答中獲得全面的資訊。這要求內容創作者在創建內容時要考慮用戶可能的所有相關問題，並在一個內容中提供全面的解答。
權威性是另一個關鍵因素，因為AI系統在選擇引用來源時會考慮內容的權威性和可信度。
這不僅包括網站的整體權威性，還包括內容作者的專業背景、引用來源的可信度、以及內容本身的準確性和客觀性。企業需要投入更多資源來建立和維護其在特定領域的權威地位。
實用性和可操作性也是AI搜尋優化中需要重點考慮的因素。用戶在使用AI搜尋時往往希望獲得可以直接應用的資訊或建議。因此，內容不僅要提供理論知識，還要包含實際的操作指導、案例分析或具體的解決方案。
(2) 技術SEO的持續重要性 :
儘管AI搜尋在用戶體驗層面帶來了革命性的變化，但在技術層面，傳統SEO的基礎要求依然重要。AI系統仍然需要通過爬蟲程式來發現和獲取網站內容，仍然需要解析和理解網頁的結構和含義，仍然需要評估內容的品質和相關性。因此，技術SEO的核心要素在AI時代不僅沒有失效，反而變得更加關鍵。
網站的可訪問性是技術SEO的基礎，Google明確指出，企業需要確保其網頁滿足Google搜尋的技術要求，包括確保Googlebot不被阻擋、頁面正常工作（返回HTTP 200狀態碼）、以及頁面具有可索引的內容。
在AI搜尋環境中，這些基礎要求變得更加重要，因為AI系統需要能夠順利訪問和理解網站內容才能將其納入搜尋結果，頁面載入速度和性能優化在AI時代的重要性進一步提升。雖然AI搜尋可能會減少用戶直接訪問網站的頻率，但當用戶確實點擊進入網站時，他們對頁面性能的期望會更高。
從AI搜尋結果點擊進入的用戶通常具有更明確的資訊需求，如果網站無法快速載入或提供良好的用戶體驗，這些高品質的潛在客戶很可能會立即離開。
移動端優化的重要性在AI搜尋時代得到了新的詮釋。雖然目前的數據顯示大多數AI搜尋平台的流量主要來自桌面端，但移動端搜尋仍然佔據重要地位，特別是在Google搜尋中。更重要的是，隨著AI技術的發展和移動設備性能的提升，移動端AI搜尋的使用量預計會快速增長。
但是要注意的是移動端應用大多是以APP存在，而許多APP內點選網址會以in-app方式顯示網站，這個情況會讓網站的流量分析無法獲得Referrer資訊，也許是大多數AI搜尋平台的流量主要來自桌面端的原因。
結構化數據在AI搜尋中的作用得到了顯著強化。結構化數據幫助搜尋引擎以機器可讀的方式理解內容資訊，這對於AI系統準確理解和引用內容至關重要。Google建議企業使用結構化數據來標記其內容，並確保標記中的所有內容在網頁上也是可見的。
在AI搜尋環境中，結構化數據不僅有助於提高內容在傳統搜尋結果中的表現，還能增加內容被AI系統正確理解和引用的機會。
網站架構和內部連結策略也需要適應AI搜尋的要求。AI系統在理解網站內容時會考慮頁面之間的關係和網站的整體結構。清晰的網站架構和合理的內部連結不僅有助於用戶導航，還能幫助AI系統更好地理解網站的內容層次和主題關聯。
安全性和隱私保護在AI時代變得更加重要。隨著AI系統對用戶數據的依賴增加，網站的安全性和隱私保護措施會影響其在AI搜尋中的表現。使用HTTPS、實施適當的隱私政策、以及遵守相關的數據保護法規都是必要的技術要求。
(3) 品牌在AI搜尋中的可見性策略 :
在AI搜尋環境中，品牌可見性的建立需要採用更加全面和策略性的方法。與傳統SEO主要關注網站排名不同，AI搜尋中的品牌可見性更多地體現在品牌被AI系統引用和提及的頻率和方式上。這要求企業重新思考其數位行銷策略，從單純的網站優化轉向全方位的品牌權威性建設。
權威引用策略是提升AI搜尋可見性的關鍵方法之一。根據多所知名大學研究人員進行的AI搜尋引擎優化研究，在內容中添加來自權威來源的引用是最有效的策略，特別是對於事實性查詢[8]。
使用"根據某某來源"這樣的語言、添加有可信引用的統計數據、或包含知名專家的引言，都能顯著增加內容在生成式AI聊天機器人回應中出現的可能性。
研究數據顯示，這種策略的效果非常顯著：對於在Google中排名第4位的網站，添加權威引用可以增加25.1%在AI回應中出現的機會；對於排名第5位的網站，這一比例更是高達99.7%。
類似地，在內容中添加統計數據也能帶來可觀的效果提升：排名第4位的網站可以獲得10%的可見性增加，而排名第5位的網站則可以獲得97%的可見性增加。
多平台存在策略也是AI搜尋優化的重要組成部分。Reddit、Quora、Wikipedia等知名平台不僅在傳統搜尋中佔據重要地位，也是訓練AI模型的重要數據來源。在這些平台上建立品牌存在感，參與相關討論，提供有價值的資訊，都有助於提升品牌在AI搜尋中的可見性。
特別值得注意的是Reddit的重要性。Reddit現在正在向AI公司銷售數據許可，這意味著在Reddit上的討論和提及將直接影響AI模型的訓練和回應。
企業應該考慮在Reddit或是類似平台上，進行真實、有價值的參與，當然前提是要透明地披露其品牌關聯。
關於頁面的優化在AI搜尋中具有特殊的重要性。生成式AI模型經常使用企業的關於頁面來理解公司的業務和評估其可信度。如果關於頁面沒有很好地描述業務和產品，AI系統可能會轉而引用法律頁面或其他次要頁面，這可能不利於品牌形象的建立。
長尾關鍵字策略在AI搜尋中變得更加重要。現代基於transformer的大型語言模型是基於詞語共現的統計分析工作的。如果一個實體在訓練數據中頻繁與另一個實體一起被提及，那麼這兩個實體之間存在語義關係的可能性就很高。這意味著企業需要更加關注相關概念之間的關係和相關性，而不僅僅是搜尋量。
跨管道整合策略在AI時代變得前所未有地重要。隨著網站從有機搜尋獲得的點擊量可能減少，多管道策略變得更加關鍵。建立品牌認知不僅有助於推動其他最佳實踐的實施，而且由於AI模型也在社交媒體和行銷內容上進行訓練，擁有一致的跨管道策略只會加強品牌在AI搜尋中的地位。
內容生態系統的建設也是長期成功的關鍵。企業需要建立一個完整的內容生態系統，包括官方網站、部落格、社交媒體、第三方平台等，確保在各個渠道都有高品質、一致的品牌資訊。這種全方位的存在不僅有助於提升品牌在AI搜尋中的可見性，還能建立更強的品牌權威性和可信度。
五、數據驅動的洞察
(1) 桌面vs移動端AI搜尋流量分析 :
BrightEdge企業SEO平台最近發布的數據揭示了AI搜尋領域一個令人意外的現象：絕大多數AI搜尋平台的流量主要來自桌面端用戶，這與傳統搜尋以移動端為主的趨勢形成了鮮明對比[9]。
這一發現對於理解AI搜尋的用戶行為模式和制定相應的優化策略具有重要意義。
具體的數據顯示了這種桌面端主導的明顯趨勢：ChatGPT有94%的流量來自桌面應用，僅有6%來自移動應用；Perplexity的桌面流量比例更是高達96.5%，移動端僅佔3.4%；Bing的桌面流量佔94%，移動端佔4%；Google Gemini的桌面流量佔91%，移動端佔5%。
唯一的例外是Google搜尋，它仍然保持著移動端優勢，53%的流量來自移動設備，44%來自桌面設備。這一差異揭示了Google搜尋與其他AI搜尋平台在用戶使用模式上的根本不同。
對於ChatGPT移動端流量較低的現象，BrightEdge提出了一個可能的解釋：ChatGPT的移動應用顯示應用內預覽，需要用戶執行第二次點擊才能導航到外部網站，這創造了一個在桌面端不存在的推薦瓶頸。
然而，這個解釋並不能完全說明為什麼Perplexity、Bing和Google Gemini也表現出類似的桌面端主導模式。
更深層的原因可能與用戶的使用情境有關。桌面端用戶可能更多地將AI搜尋用於工作相關或研究密集的任務，這些任務通常需要更深入的分析和更長時間的互動。相比之下，移動端用戶的搜尋行為可能更加隨意和片段化，更適合快速獲取簡單資訊。
這種使用模式的差異對內容策略具有重要啟示。針對AI搜尋進行優化的內容應該更多地考慮桌面端用戶的需求特點：更深入的分析、更全面的資訊、更專業的見解。
不過根據我們的實驗，ChatGPT的mobile app點選網址並不是應用內預覽，因此ChatGPT有94%的流量來自桌面應用的現象，還需要更多方面的研究。
同時，內容的呈現方式也應該適應桌面端的閱讀習慣，包括更長的文章、更詳細的圖表、更複雜的互動元素等。
(2) 各大平台的流量分佈特徵 :
不同AI搜尋平台的流量分佈特徵反映了它們各自的定位和用戶群體特點。這些差異為企業制定多平台優化策略提供了重要參考。
Google搜尋作為傳統搜尋引擎的領導者，在整體搜尋市場中佔據89%的份額，在移動搜尋市場中更是高達93%。其移動端流量優勢反映了Google搜尋在日常、即時資訊需求中的主導地位。用戶習慣在移動設備上使用Google搜尋來獲取天氣、交通、本地商家等即時資訊。
ChatGPT的桌面端主導特徵反映了其作為對話式AI工具的定位，用戶更傾向於在桌面環境中進行長時間的對話和深入的探討。
這種使用模式對內容創作者的啟示是：針對ChatGPT優化的內容應該更加注重深度和互動性，能夠支撐用戶的多輪對話需求。
Perplexity作為專門的AI搜尋引擎，其極高的桌面端流量比例（96.5%）表明其用戶主要是需要進行深入研究和分析的專業人士或學者。這個平台更適合那些能夠提供專業見解、詳細分析和權威引用的內容。
Bing通過整合AI功能試圖在傳統搜尋和AI搜尋之間找到平衡點，其94%的桌面端流量反映了用戶對其AI功能的使用主要集中在需要深入分析的場景中。
Google Gemini作為Google的AI助手產品，其91%的桌面端流量表明用戶主要將其用於複雜的任務和深入的分析工作。
這些平台特徵的差異要求企業採用差異化的內容策略。對於Google搜尋，企業需要繼續關注移動端優化和即時資訊需求；對於其他AI平台，則需要更多地關注深度內容和專業分析。
(3) Apple生態系統的潛在影響 :
Apple在移動搜尋生態系統中的控制力為整個AI搜尋市場帶來了巨大的不確定性和機會。BrightEdge的數據顯示，僅iPhone就佔Google移動流量到美國和歐洲品牌網站的57%，而Safari作為近10億用戶的默認瀏覽器，實際上控制著移動網路搜尋的入口。
這種控制力的重要性在於Safari的默認搜尋引擎設置。
目前，Google是Safari的默認搜尋引擎，這為Google帶來了巨大的流量優勢。然而，隨著Apple自身AI能力的發展和對隱私保護的重視，這種默認設置可能會發生變化。
Apple的Apple Intelligence項目表明該公司正在開發自己的AI能力，這可能會影響其對第三方搜尋引擎的依賴。如果Apple決定將Safari的默認搜尋引擎從Google切換到其他提供商，比如Perplexity，這將對整個搜尋市場產生巨大影響。
Perplexity特別強調了這種變化的潛在影響。如果Apple選擇Perplexity作為Safari的默認搜尋引擎，Perplexity將立即獲得接近10億用戶的訪問權限，這將徹底改變AI搜尋市場的競爭格局。
對於企業而言，Apple生態系統的這種潛在變化帶來了既是挑戰也是機會的雙重影響。一方面，如果默認搜尋引擎發生變化，企業需要快速適應新的搜尋環境和優化要求；另一方面，新的搜尋引擎可能會為一些在Google搜尋中表現不佳的企業提供新的機會。
更重要的是，Apple對隱私保護的重視可能會推動整個搜尋行業向更加注重用戶隱私的方向發展。這可能會影響AI搜尋系統的數據收集和使用方式，進而影響搜尋結果的個性化程度和優化策略。
企業需要密切關注Apple在即將到來的全球開發者大會（WWDC）上的任何相關公告，並準備好快速適應可能的變化。同時，企業也應該考慮在多個搜尋平台上建立存在感，以降低對單一平台的依賴風險。
(4) 優化效果的量化分析 :
基於最新的研究數據，我們可以對AI搜尋優化策略的效果進行量化分析，這為企業制定優化策略提供了科學依據。
權威引用策略的效果最為顯著。研究顯示，在內容中添加來自權威來源的引用可以大幅提升內容在AI搜尋結果中的出現機率。對於在Google中排名第4位的網站，這種策略可以帶來25.1%的提升；對於排名第5位的網站，提升幅度更是高達99.7%。
這一數據清楚地表明，權威引用不僅對排名較低的網站有顯著幫助，對排名相對較好的網站也有明顯的促進作用。
統計數據的使用也能帶來可觀的效果提升。在內容中添加有可信引用的統計數據，可以為排名第4位的網站帶來10%的可見性增加，為排名第5位的網站帶來97%的可見性增加。
這一發現強調了數據驅動內容在AI搜尋中的重要性。
這些量化數據揭示了一個重要趨勢：AI搜尋優化策略對於排名較低的網站具有更大的槓桿效應。這為那些在傳統搜尋中表現不佳的企業提供了新的機會，通過採用正確的AI搜尋優化策略，它們可能在AI搜尋環境中獲得更好的表現。
從投資回報率的角度來看，這些數據也提供了有價值的參考。考慮到實施權威引用和統計數據策略的相對低成本，以及它們帶來的顯著效果提升，這些策略具有很高的投資回報率。企業可以優先實施這些策略，然後再考慮其他更複雜或成本更高的優化方法。
然而，需要注意的是，這些數據主要基於英文內容和西方市場的研究。對於中文內容和台灣市場，效果可能會有所不同。企業在應用這些策略時需要結合自身的市場環境和目標受眾特點進行調整。
此外，這些量化數據也提醒我們，AI搜尋優化不是一個一次性的工作，而是需要持續監測和調整的過程。隨著AI技術的發展和用戶行為的變化，優化策略的效果也可能會發生變化。企業需要建立持續的監測和評估機制，及時調整優化策略以保持競爭優勢。
六、實用的AI搜尋優化指南
(1) 內容優化的具體方法 :
基於前述分析和研究數據，我們可以提出一套具體的AI搜尋內容優化方法。這些方法不僅基於理論分析，更重要的是經過實際測試和數據驗證，具有很強的實用性和可操作性。
深度研究和分析方法
首先，企業應該使用AI搜尋工具來研究自己的品牌和競爭對手。具體做法是在ChatGPT、Perplexity、Gemini等平台上詢問關於品牌的問題，例如"告訴我關於[公司名稱]"、"[行業]最好的品牌是什麼，為什麼？"、"[公司/產品]的優缺點是什麼？"等問題。
通過這種方法，企業可以了解AI系統目前如何理解和描述其品牌，以及它們引用了哪些來源。
這種研究方法的價值在於它能夠揭示AI系統的資訊來源和偏好。
例如，如果發現AI系統經常引用企業的法律頁面而不是關於頁面，這表明關於頁面需要改進，應該包含更豐富、更有行銷價值的資訊。
權威引用和統計數據整合
在內容創作中，企業應該系統性地整合權威引用和統計數據。具體方法包括：使用"根據[權威來源]"的表述方式；引用知名專家的觀點和言論；提供有可信來源支撐的統計數據；引用學術研究和行業報告的發現。
這種方法的實施需要企業建立一個可靠的資訊來源庫，包括行業權威機構、知名研究機構、專業媒體、學術期刊等。企業應該定期更新這個來源庫，確保引用的資訊是最新和最權威的。
長尾關鍵字和語義關聯優化
由於AI搜尋更注重語義理解而不是簡單的關鍵字匹配，企業需要重新思考關鍵字策略。重點應該放在理解相關概念之間的關係和相關性上，而不僅僅是搜尋量。
具體方法包括：研究目標關鍵字的相關概念和同義詞；分析用戶可能的後續問題和深入需求；創建涵蓋完整資訊旅程的內容；使用自然語言和對話式的表達方式。
多模態內容策略
隨著AI搜尋對圖片、影片等多媒體內容的支援增強，企業需要開發全面的多模態內容策略。這包括：為文字內容配備高品質的相關圖片；創建解釋性的圖表和資訊圖；開發教學影片和演示內容；確保所有多媒體內容都有適當的標籤和描述。
(2) 技術實施的最佳實踐 :
AI搜尋優化的技術實施需要在傳統SEO基礎上進行適當的調整和強化。
以下是一些關鍵的技術實施要點：
爬蟲訪問和索引優化 - 企業需要確保AI爬蟲能夠順利訪問和索引網站內容。這包括：檢查和更新robots.txt文件，確保不會阻擋重要的AI爬蟲；確保網站的技術架構支援各種爬蟲的訪問；監控網站的爬取狀況，及時發現和解決技術問題。
需要注意的是，一些企業在AI搜尋興起初期曾經阻擋AI爬蟲，現在如果希望在AI搜尋中獲得可見性，需要重新配置這些設置。
結構化數據的深度應用 - 結構化數據在AI搜尋中的重要性進一步提升，企業需要更加系統性地應用結構化數據標記。具體包括：使用Schema.org標準標記所有相關內容；確保結構化數據與頁面可見內容完全一致；定期驗證結構化數據的正確性；針對不同類型的內容使用適當的結構化數據類型。
頁面體驗和性能優化 - 由於從AI搜尋點擊進入的用戶通常具有更高的期望和更明確的需求，頁面體驗的重要性進一步提升。優化重點包括：提升頁面載入速度，特別是首屏內容的載入時間；優化移動端體驗，確保在各種設備上都能良好顯示；改善頁面導航和資訊架構，讓用戶能夠快速找到所需資訊；減少干擾元素，突出主要內容。
預覽控制和可見性管理 - 企業可以使用Google提供的預覽控制工具來管理其內容在AI搜尋中的顯示方式。這包括：使用nosnippet、data-nosnippet、max-snippet等標籤來控制內容摘要的顯示；使用noindex標籤來阻止特定頁面被索引；根據內容的性質和商業目標選擇適當的可見性設置。
(3) 品牌建設的跨平台策略 :
在AI搜尋環境中，品牌建設需要採用更加全面和協調的跨平台策略。這不僅包括傳統的網站和社交媒體，還需要擴展到各種AI訓練數據的來源平台。
多平台內容生態系統建設
企業需要在多個平台上建立一致且高品質的內容存在。重點平台包括：Wikipedia - 作為最權威的百科全書平台，在AI訓練中佔據重要地位；Reddit - 作為重要的討論平台，其內容被多個AI公司用於訓練；Quora - 作為問答平台，其內容格式與AI搜尋的問答模式高度匹配；行業專業論壇和社群 - 在特定領域建立專業權威性。
至於台灣市場而言，討論平台與問答平台可以是ptt、dcard、mobile01等。
在這些平台上的參與需要遵循真實性和價值導向的原則。企業應該透明地披露其身份，並專注於提供有價值的資訊和見解，而不是進行直接的產品推廣。
關於頁面和企業資訊優化
關於頁面在AI搜尋中具有特殊的重要性，因為AI系統經常使用這些頁面來理解企業的業務和評估其可信度。優化要點包括：提供全面而準確的企業描述；包含關鍵的業務資訊和聯繫方式；突出企業的獨特價值主張和競爭優勢；包含相關的獎項、認證和成就；定期更新資訊以保持準確性。
跨管道一致性管理
在多個平台和管道上保持品牌資訊的一致性對於AI搜尋優化至關重要。這包括：統一的品牌描述和價值主張；一致的聯繫資訊和業務詳情；協調的內容主題和專業領域；統一的品牌聲音和溝通風格。
權威性和可信度建設
在AI搜尋環境中，權威性和可信度的建設需要長期的努力和多方面的投入。具體策略包括：與行業權威機構建立合作關係；參與行業研究和報告的發布；邀請知名專家參與內容創作；獲得媒體報導和第三方認可；建立和維護專業的思想領導地位。
監測和反饋機制建立
企業需要建立系統的監測機制來追蹤其在AI搜尋中的表現。這包括：定期在各個AI平台上搜尋品牌相關資訊；監測品牌在AI回應中的提及頻率和方式；追蹤從AI搜尋平台來的網站流量；分析用戶從AI搜尋進入網站後的行為模式；收集用戶對AI搜尋體驗的反饋。
通過這種監測，企業可以及時發現問題並調整策略，確保在快速變化的AI搜尋環境中保持競爭優勢。
七、未來展望與建議
(1) AI搜尋發展趨勢預測 :
基於當前的技術發展軌跡和市場動態，我們可以對AI搜尋的未來發展做出一些合理的預測。這些預測不僅有助於企業理解未來的競爭環境，更重要的是為制定長期策略提供指導。
技術能力的持續提升 - AI搜尋技術將在多個維度上持續改進。
首先，語義理解能力將變得更加精確和細緻，AI系統將能夠更好地理解查詢的細微差別和上下文含義。其次，多模態整合能力將得到顯著增強，AI搜尋將能夠更自然地處理文字、圖片、音頻、影片等多種形式的輸入和輸出。第三，個性化程度將進一步提升，AI系統將能夠根據用戶的歷史行為、偏好和情境提供更加個性化的搜尋結果。
用戶行為模式的演進 - 隨著AI搜尋技術的成熟和普及，用戶的搜尋行為將發生更深層的變化。對話式搜尋將成為主流，用戶將習慣於與AI系統進行多輪對話來獲取資訊。查詢的複雜性將持續增加，用戶將更頻繁地提出需要綜合分析和推理的複雜問題。即時性需求將進一步強化，用戶將期待AI搜尋能夠提供實時更新的資訊和動態分析。
競爭格局的重塑 - AI搜尋市場的競爭格局將持續演變。傳統搜尋引擎巨頭如Google將繼續投入巨資來維護其市場地位，同時新興的AI搜尋平台如Perplexity、Claude等將尋求差異化定位來獲得市場份額。更重要的是，Apple、Microsoft、Amazon等科技巨頭的參與將使競爭更加激烈，可能會出現新的市場領導者。
監管環境的影響 - 隨著AI搜尋的普及，相關的監管政策也將逐步完善。隱私保護法規將對AI搜尋的數據收集和使用方式產生重要影響，可能會限制某些類型的個性化功能。內容真實性和可信度的監管將加強，AI搜尋平台將需要承擔更多的內容審核責任。反壟斷監管可能會影響大型科技公司在AI搜尋領域的擴張策略。
(2) 企業應對策略建議 :
面對AI搜尋帶來的機遇和挑戰，企業需要制定全面而靈活的應對策略。這些策略應該既考慮當前的實際需求，也要為未來的發展做好準備。
建立AI搜尋優化能力
企業應該將AI搜尋優化作為數位行銷的核心能力來建設。這包括：組建專門的AI搜尋優化團隊，或在現有SEO團隊中增加AI搜尋專業知識；建立AI搜尋監測和分析系統，持續追蹤表現和效果；開發AI搜尋內容創作流程，確保內容符合AI搜尋的要求；建立與AI搜尋平台的溝通渠道，及時了解平台政策和技術變化。
多元化平台策略
企業不應該將所有資源集中在單一平台上，而應該採用多元化的平台策略。這包括：在多個AI搜尋平台上建立存在感，降低對單一平台的依賴風險；根據不同平台的特點調整內容策略，最大化每個平台的效果；建立跨平台的品牌一致性管理機制，確保品牌形象的統一；定期評估各平台的投資回報率，動態調整資源分配。
內容策略的升級
AI搜尋環境要求企業升級其內容策略，從數量導向轉向品質導向。具體建議包括：投資於深度、權威的內容創作，而不是大量的淺層內容；建立專家網路，邀請行業權威參與內容創作；開發多模態內容能力，不僅限於文字內容；建立內容品質評估體系，確保內容符合AI搜尋的要求。
技術基礎設施的強化
企業需要強化其技術基礎設施以支援AI搜尋優化。這包括：升級網站技術架構，確保能夠支援各種AI爬蟲的訪問；實施全面的結構化數據標記，幫助AI系統理解內容；優化網站性能，特別是移動端體驗；建立內容管理系統，支援AI搜尋優化的工作流程。
數據驅動的決策機制
在快速變化的AI搜尋環境中，企業需要建立數據驅動的決策機制。這包括：建立全面的AI搜尋監測體系，追蹤關鍵指標的變化；定期進行競爭對手分析，了解行業最佳實踐；建立A/B測試機制，驗證優化策略的效果；建立快速反應機制，能夠及時調整策略以應對變化。
(3) 長期競爭優勢的建立 :
在AI搜尋時代，企業需要重新思考如何建立和維護長期競爭優勢。傳統的SEO優勢可能會被技術變化所削弱，企業需要建立更加持久和難以複製的競爭優勢。
專業權威性的建立
在AI搜尋環境中，專業權威性將成為最重要的競爭優勢之一。企業應該：專注於特定領域的深度專業知識建設；建立思想領導地位，成為行業討論的引領者；與學術機構和研究機構建立合作關係；參與行業標準和最佳實踐的制定；建立專家個人品牌，提升企業的整體權威性。
品牌資產的積累
強大的品牌資產在AI搜尋中將發揮更加重要的作用。企業應該：建立清晰的品牌定位和價值主張；在多個平台和渠道上保持一致的品牌形象；積累正面的品牌提及和用戶評價；建立品牌與特定概念或領域的強關聯；投資於品牌故事和企業文化的建設。
創新能力的培養
在快速變化的技術環境中，持續創新能力將成為關鍵的競爭優勢。企業應該：建立敏捷的組織結構，能夠快速適應技術變化；投資於新技術的研究和應用；建立創新文化，鼓勵實驗和學習；與技術供應商和合作夥伴建立緊密關係；建立前瞻性的技術監測機制。
用戶關係的深化
在AI搜尋可能減少直接網站訪問的情況下，深化用戶關係變得更加重要。企業應該：建立直接的用戶溝通管道，如電子郵件、社交媒體等；提供個性化的用戶體驗和服務；建立用戶社群，增強用戶黏性；開發用戶價值創造機制，而不僅僅依賴流量；建立用戶反饋和參與機制。
生態系統的構建
成功的企業將不再是孤立的個體，而是生態系統的核心。企業應該：與上下游合作夥伴建立緊密的合作關係；參與行業生態系統的建設和發展；建立開放的平台和介面，吸引第三方參與；與媒體、影響者、專家建立長期關係；參與公共政策和行業標準的討論。
八、結論：擁抱變化，持續創新
AI搜尋的興起標誌著數位行銷進入了一個新的時代。
我們可以得出幾個重要的結論：
首先，AI搜尋並非對傳統SEO的完全顛覆，而是搜尋技術自然演進的結果。傳統SEO的核心原則——專注於用戶需求、提供高品質內容、確保技術基礎——在AI時代不僅沒有失效，反而變得更加重要。企業不應該被恐懼行銷所誤導，而應該在現有SEO基礎上進行適當的調整和升級。
其次，AI搜尋確實帶來了新的機遇和挑戰。從數據可以看出，AI搜尋能夠為企業帶來更高品質的流量，但同時也要求企業提供更高品質、更權威的內容。企業需要重新思考其內容策略，從數量導向轉向品質導向，從關鍵字優化轉向語義優化，從單一平台轉向多平台策略。
第三，技術變化的速度要求企業建立更加敏捷和適應性強的組織能力。在AI搜尋快速發展的環境中，昨天的最佳實踐可能今天就已經過時。企業需要建立持續學習和快速適應的機制，保持對新技術和新趨勢的敏感性。
第四，長期成功將更多地依賴於品牌權威性、專業能力和用戶關係的建設，而不僅僅是技術優化。在AI搜尋環境中，那些能夠提供獨特價值、建立專業權威、深化用戶關係的企業將獲得持久的競爭優勢。
最後，AI搜尋的發展仍處於早期階段，未來還會有更多的變化和創新。企業需要保持開放的心態，既要抓住當前的機遇，也要為未來的變化做好準備。成功的關鍵不在於預測所有的變化，而在於建立能夠適應變化的能力。
在這個充滿機遇和挑戰的新時代，企業最重要的是保持學習的心態和創新的精神。AI搜尋的發展為那些願意擁抱變化、持續創新的企業提供了前所未有的機會。透過深入理解AI搜尋的本質，採用科學的優化策略，建立長期的競爭優勢，企業完全可以在這個新時代中獲得成功。
正如搜尋行銷先驅Greg Boser所說，適應變化一直是SEO工作的一部分。AI搜尋只是這一演進過程中的最新階段，而不是對整個行業的顛覆。
AEO、GEO會取代SEO嗎? 當然不會。對於那些能夠正確理解和應對這一變化的企業來說，AI搜尋時代將是一個充滿機遇的黃金時代。
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