常見對 AI 搜尋的誤解
很多人對 AI 搜尋有很多誤解，以為他與傳統搜尋完全無關，是橫空出世的一種全新搜尋，其實並不是這樣的。
例如這篇文章"AI traffic is up 527%. SEO is being rewritten"，作者說他研究了19個網站的GA資訊，發現在短短幾個月內這些網站的流量因為AI 搜尋而成長了527%，他認為SEO已經分成兩大部分，傳統搜尋與 LLM-driven (大語言模型驅動) 的搜尋。
以上的論點沒有太大問題，因為他並沒有說觀察的是什麼網站，因此無法論斷527%成長是否太誇張，而他說SEO已經分成兩大部分，這個論點就有些值得討論。
「That playbook was built for Google’s crawling and indexing cycle – a system that rewards patience, backlinks, and slow iteration. But LLMs don’t care about that process. They don’t crawl the same way. They don’t rank in the same order. They don’t wait for your canonical tag to propagate.」
他說那套操作方式是為了 Google 的爬取與索引週期所設計的 ~ 一個需要耐心、仰賴反向連結、並且透過緩慢迭代才能見效的系統。 但大型語言模型並不在乎這個流程，它們並不是用相同的方式爬取網頁，它們的排名順序也不一樣，它們不會等待你的 canonical 標籤生效。
我覺得作者把 AI搜尋搞錯了，以上他的說法有些錯誤。
AI 搜尋的運作原理
AI 搜尋是什麼？ 簡單來說，它是在傳統搜尋的基礎架構上，透過大型語言模型（LLM, Large Language Model）解析與整合資訊而產生結果的搜尋方式。
這裡說的傳統「搜尋架構」，不一定指 Google 或 Bing，也可能是 ChatGPT、Perplexity 等 AI 平台自建的搜尋系統。
在傳統搜尋中，搜尋引擎會派出爬蟲抓取各個網站的內容，將網頁資料索引到資料中心，並在使用者搜尋之前就完成評分與篩選的工作。 同樣地，ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜尋工具，也會進行類似的資料蒐集與處理，只是它們的爬取與處理方式，可能與傳統搜尋引擎不同。AI 平台的爬取與索引規模、更新頻率、資料格式，也可能與傳統搜尋引擎不同。
不管是傳統搜尋或 AI 搜尋，都必須先將網頁資料做預先處理。這些處理好的資料，可以作為大型語言模型的訓練素材，或是查詢時用來解析與生成答案的依據。
RAG 與即時資料的角色
因此，大型語言模型還是跟爬取與索引有關，而不是憑空得到資料，除非大型語言模型的訓練資料早就已經有相關資訊。不過要讓使用者可以搜尋得到最正確、最更新的解答，現在大型語言模型大多會在生成答案之前，先去「檢索」外部資料，也就是RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成)。不過 RAG 生成的結果，準確度依賴檢索來源的可信度與資料完整性，不代表透過RAG就能得到最正確的資訊。
例：「2025 年台灣的主要出口產品是什麼？」這個答案很可能不在訓練資料中，因此就必須先經過「檢索階段」再進入「生成階段」。
我們再舉個實際的例子來說明AI搜尋的過程 : 詢問ChatGPT「台灣颱風最新消息」
(1) 理解問題語意
LLM 先判斷你要的是即時新聞 + 台灣地區 + 颱風狀況，會推斷你可能想知道颱風位置、路徑、影響、政府警報等。
(2) 決定資料來源與搜尋方式
從既有的索引資料 (indexed data) 中尋找最新的颱風相關頁面 (可能來自 Google 或 AI 平台自己的索引)。 如果需要更即時資料，會去查詢授權新聞 API (例如中央氣象局、BBC、CNN、中央社)。
(3) 檢索候選頁面
篩選出最相關的新聞連結，例如： 中央氣象局警報頁、中央社「台灣颱風速報」、BBC News、「台灣颱風即時更新」，並依照「時間最新、來源權威、內容完整」排序。
(4) 讀取與解析內容
從候選頁抓取標題、段落、數據 (如風速、雨量、影響地區)， 過濾廣告、重複資訊與非關鍵內容。
(5) 生成回覆
AI 將多個來源的內容整合成一段自然語言回答， 有些 AI 搜尋會附上引用來源連結。
(6) 提供延伸探索 (像 Google Web Guide)
可能額外生成相關主題區塊讓你選擇： 「颱風路徑即時圖」、「交通影響與航班取消」、「防災準備清單」等。
最後ChatGPT給了答覆「截至 2025 年 7 月 7 日，中度颱風丹娜絲在嘉義布袋登陸，帶來高雄、屏東、台南等地的豪雨與強陣風，共造成 2 人死亡、超過 600 人受傷、上萬戶停電。 另因西南氣流影響，7 月 28 日至 8 月 4 日南台灣累積降雨達 2,900 mm，引發大規模淹水與土石流，目前已撤離近 6,000 人。中央氣象署目前無颱風警報中，建議持續關注官方最新發布。」
AI 搜尋 vs 傳統搜尋差異
因此說「大型語言模型並不在乎爬取與索引這些流程」，絕對是錯誤的，大型語言模型同樣必須依賴爬取與索引流程，差異只在大型語言模型是否使用傳統搜尋引擎的資料來源。如果不使用，他就必須自己製造一個不同的資料來源。
AI搜尋與傳統搜尋的差異是什麼? 最大差異是「資料來源」、「結果的彙整與呈現方式」。
傳統搜尋的資料來源主要依靠搜尋引擎已索引資料庫，並按關鍵字與演算法排序；而AI搜尋則依賴已索引資料 + AI 模型訓練知識 +（有需要時）即時資料/授權 API，可能同時擷取多個來源整合。
以上的即時資料通常仍透過已建立的索引或授權 API 取得，並非直接隨機爬全網。
傳統搜尋結果呈現方式，顯示「連結列表 + 簡短摘要」讓使用者自行點擊進入閱讀；AI搜尋直接以自然語言生成整合後的答案，有時附引用來源或以分類地圖（如 Google Web Guide）呈現。
也有人說，AI搜尋與傳統搜尋的差異是AI搜尋較能「理解使用者意圖」，其實並不一定，傳統搜尋也都使用AI來解析使用者搜尋意圖及彙整資訊了，說AI搜尋較能「理解使用者意圖」並不完全正確。AI搜尋還要看使用哪種大語言模型，才能知道是否真的比較「理解使用者意圖」。
對網站經營的啟示
了解 AI 搜尋與傳統搜尋的差異後，可以發現，要在 AI 搜尋中獲得良好成效，基礎策略依舊離不開傳統 SEO 的核心原則，只是各項操作的權重與優先順序會有所不同。
內容品質與結構化：AI 搜尋更重視能被模型理解與引用的內容，因此標題清晰、段落分明、具備結構化資料 (Schema.org)會比以往更重要。
資料可信度與權威性：AI 在生成答案時傾向引用權威來源，確保你的網站內容具備專業性、可信度 (E-E-A-T 原則)。
更新頻率與即時性：AI 搜尋若結合 RAG 或即時資料，會傾向抓取最新內容，定期更新可以提升被引用機會。
多來源可見性：你的內容不只要在 Google/Bing 有良好排名，也要有機會被 AI 平台自建索引或授權資料庫收錄。
語意與關鍵字結合：除了關鍵字佈局，也要讓內容涵蓋完整的語意範疇，方便 AI 模型做語意匹配。
簡單來說，AI 搜尋時代的網站經營，不是放棄傳統 SEO，而是在原本基礎上強化內容結構、可信度、更新速度與多平台曝光，讓你的內容更容易進入 AI 的「答案庫或是參考資料」。
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