「網站自然流量不如以往怎麼辦？」、「越來越多人會用 AI 找答案，品牌內容行銷策略是否需要調整？」相信許多有在做 SEO 的品牌都已感受到網站流量有明顯變化。隨著 AI 搜尋普及，過去依賴關鍵字排名來導流的做法正面臨轉變。由於大型語言模型能快速整合多方資訊，在一次對話中提供完整答案，讓使用者不必再點開多個網站，進而形成所謂的「零點擊搜尋」，在這樣的趨勢下，品牌官網流量與內容策略勢必受到影響。面對 AI 搜尋時代來臨，究竟這樣的變化會不會進一步影響商店轉換率？又該如何調整內容佈局，從 SEO 延伸至 AEO / GEO 呢？本文將帶你一次瞭解箇中關鍵。
在進入到該如何規劃 AEO / GEO 策略之前，建議先從「AI 搜尋引擎運作的底層邏輯」瞭解，它是如何針對你的問題給出答案，跟傳統搜尋引擎有何不同呢？
AI 搜尋與傳統關鍵字搜尋差異是什麼？AI 又是如何運作的？
先說傳統搜尋引擎（如 Google）的搜尋邏輯，就是經演算法比對「關鍵字與網頁內容」後，提供一連串網站連結的搜尋結果頁（SERP），讓用戶自行決定瀏覽哪一個網站。
【傳統搜尋引擎運作機制】：用戶輸入關鍵字 → 演算法比對關鍵字與網頁內容 → 顯示搜尋結果排名 → 用戶僅能瀏覽片段網頁資訊，想瞭解更多要點進網頁中查看。
而對於 AI 搜尋引擎來說，它的運作流程與傳統搜尋引擎有很大的不同，簡單來說，AI 會先理解問題，再調用知識來源，並針對資料進行推理與統整，最終直接給用戶答案。
【AI 搜尋引擎運作機制】：用戶自然語言提問 → 理解語意 → 調用知識來源（訓練資料＋即時查詢） → 統整資料 → 直接提供整理好的答案給你。
| 項目 | 傳統關鍵字搜尋 | AI 搜尋 |
|---|---|---|
| 搜尋方式 | 輸入關鍵字 | 用自然語言提問 |
| 搜尋邏輯 | 比對「關鍵字與網頁內容」 | 理解「問題語意與上下文」 |
| 答案呈現方式 | 提供一串網站連結 | 直接生成完整答案 |
| 搜尋體驗 | 使用者「找網站」得答案 | AI 直接幫你「找答案」 |
| 流量影響 | 能提升自然流量 | 會降低自然流量，造成零點擊搜尋 |
比較兩條路徑在提供答案的差異，最大的不同就是，傳統搜尋是「你要自己找網站讀資料後理解」；AI 搜尋則是「幫你讀了一大堆資料給你答案」。假如要探討答案的正確性，或許你會更相信自己做功課後的整理，加上在 AI 搜尋剛崛起時，出現過許多荒謬的錯誤答覆（常被稱為「AI 幻覺」），但隨著這幾年搜尋巨頭 Google 等加速戰局與技術迭代，回覆正確性也有明顯提升，讓越來越多人，開始依賴 AI 給出的答案。
有鑑於此，當 AI 搜尋能直接解答了用戶問題，用戶自然會節省閱讀跟整理的時間，減少點擊參考網站的可能，所以這也是自 AI Overview（AI 摘要）/ AI Mode（AI 模式）等陸續於全球上線後，眾多資訊型網站自然流量下滑的原因之一。
AI 搜尋引擎「找答案」的方式是什麼？
在瞭解完兩種搜尋方式的機制後，或許你會發現：「可以被 AI 搜尋到並引用成答案」這件事相當重要！這就與 AI 在理解你的問題後，進行「調用知識」階段有很大的關聯。
以下簡單說明 AI 找答案的方式：當你問 AI 一個問題後，基本上它會先調用「訓練資料」，若「訓練資料」無法為用戶解答，它便會透過 RAG 技術（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成），即時查找更多權威知識庫資料，優化最終產出的答案。所以大致上 AI 提供的答案主要為「訓練資料直接解答」或是「訓練資料＋RAG 找到的資料＝統整答案」
- 【參考訓練資料】：可想像成 AI 原本就讀了很多書，你詢問它後，它用本身的知識來回答你。
- 【RAG 技術找資料】：可想像成 AI 本身的知識無法直接回答你感興趣的話題，它可以臨時快速找到最新跟最精準的資料，再將這些資料與它原本的知識（訓練資料）整合後給你。
而從 RAG 技術的應用這點就可以發現，它就像協助你一次進行多種「長尾關鍵字」搜尋後（例如「其他人也搜尋了….」裡面有的關鍵字），將答案整理在一起。這裡用 AI 搜尋引擎 Perplexity 為例，假設我向它提問：「如果我預算有限，大概 500 元台幣，想買實用又有好評的手機支架，可以推薦我嗎」，因為本身訓練資料可能無法回覆問題，它便應用了 RAG 技術即時查找資料，可見下圖示意：
- 搜尋預算 500 元台幣內實用且高評價的手機支架推薦：「手機支架推薦」、「手機配件偏好」、「預算購物習慣」、「台灣購物平台」
- 搜尋網路平台上預算 500 元內實用高評價手機支架推薦：「手機支架 推薦 500 元以內 台灣 好評」、「實用手機支架 蝦皮 PChome 低於 500 台幣」、「懶人手機架 便宜 穩定 評價高」
所以關鍵來了，過去經營的網站內容行銷與 SEO 佈局重不重要？它相當重要，因為它不僅會隨時間推進被 AI 當作「參考的訓練資料」，同時也是 AI 切換到 RAG 找資料時，可能會引用的來源。
以 Gemini 舉例，它是由 Google 開發的模型，所以核心的訓練資料庫就源自於 Google，但涵蓋的時間範圍不見得是你提問當下（你可以直接問 Gemini 目前訓練資料的時間範圍），且要變成 AI 的訓練資料，除了能被 Google 爬取以外，資料也會進行清洗，像是過濾重複內容、垃圾訊息、低品質內容等，再經後續標記與訓練來完整「訓練資料」，而這也代表網站內容想變成「訓練資料」，其「內容品質」與「權威性」相當重要。
另一方面，假如 AI 遇到「記憶斷層」時（訓練資料無法回答），則會透過 RAG 技術來補足，所以你的網站原先 SEO 做得好、網站架構也是 AI 友善、甚至有累積一定的網站權重，勢必也會有更高的機率，讓你的網站變成 AI 在 RAG 搜尋時的參照資料。
所以，看到這裡可以先得出一個小結論：
「在做後續的 AEO / GEO 優化時，網站 SEO 結構與內容品質仍是『基本功』，過去產出有權威性的內容格外寶貴，持續耕耘絕對沒問題，只是在未來洞察流量變化時，可能需要參考更多指標來評估成效。」
品牌該如何做好 AEO / GEO 來引流呢？試看看這 5 種方法
在文章前半段中，可以瞭解到整個 AI 搜尋的底層邏輯，或許你腦海中已經有了優化網站流量的方法，而這裡也分享一些建議做法：
一、洞察自身產業在 AI 搜尋曝光的機會點
首先，要規劃 AEO / GEO 策略，一定要先瞭解以下資訊：
- 自己網站有多少頁面「已在 AI 搜尋中曝光」？
- 品牌所處產業有哪些「內容」與「內容形式」會出現在 AI 搜尋結果中？
如何知道自己網站有多少頁面「已在 AI 搜尋中曝光」？
對於如何知道網站有多少頁面被 AI 引用，現階段（2026.3）Google 本身的 Search Console 是無法看到的，GA4 也只能篩選 Referral 流量，並設定為「AI 搜尋引擎（如 ChatGPT 等）來檢視進站流量，無法得知被引用的頁面數量。
然而，目前想查看主要可透過坊間關鍵字研究工具來查詢，如 Ahrefs（需付費）的 Brand Radar 便可將其關鍵字資料庫轉換為數以百萬個 AI 提示詞一次進行搜尋，來看你的網站頁面被 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等實際引用次數與競品比較的佔有率。另外它也能看到「可能出現你網站的搜尋主題」，進而作為內容行銷的方向，但還無法知道自己品牌有哪些「確切」的關鍵字是一定會出現在 AI 搜尋中。
而知道有多少頁面被 AI 引用有什麼意義呢？簡單來說，主要是拿來參考當前品牌內容優化是否在對的方向上，同時也能確認自己網站是能被 AI 爬取的，假設你的內容策略進行一段時間後，發現引用次數越來越多，代表你的網站是被 AI 認定有權威性的，可以持續按策略執行，反之亦然。
如何知道品牌所處產業有哪些「內容」與「內容形式」會出現在 AI 搜尋結果中？
此外，判斷自己產業別被 AI 引用的內容喜好也很重要，目的是確認 AI 針對你的產業，多半都引用「什麼樣的主題內容」，以及多半提供的「資料來源形式」是什麼？
舉例來說，如前面舉的例子：「用 500 元預算購買高評價手機支架」，就可以看到 Perplexity 理解問題後，判斷提問中的購買意圖（有預算限制、在乎評價），因此從大型電商平台進行查找，而這也反映出如果品牌商品沒有佈局大型電商平台，可能就錯失有這類需求的潛在消費者。
至於要怎麼做調查呢？最簡單的做法就是將過往「既有與潛在顧客常問品牌的問題」，整理成口語化後，直接詢問各種 AI 搜尋引擎，然後把 AI 的回覆統整出來。
例如你的潛在顧客常會詢問「商品比較」類型問題，而 AI 搜尋引擎針對這類問題則常推薦「社群論壇（如 Dcard、Reddit 等）」或是「比價網」等形式時，這時就可以規劃這兩種形式的曝光，像是找尋常在與你產業有關的討論版發佈內容的創作者，進行聯盟行銷或業配合作、或是直接聯繫比價網的管理者洽談置入的可能性等，作為內容行銷可嘗試的管道。
二、豐富商品頁面的權威感
如果以電商品牌來說，佈局 AEO / GEO 的目的，一定是希望商品能被 AI 推薦，而從 AI 搜尋的底層邏輯中也能得知，它喜歡有權威性與代表性的內容，所以在商品頁規劃上，達到以下條件則更有機會被引用：
- 【頁面架構清晰】：商品頁能被 AI 搜尋引擎讀取和理解。
- 【商品文案詳細】：商品功能、規格、圖片、使用方式等資訊越完善越好。
- 【商品權威展示】：商品評價、獲獎記錄、使用心得等越豐富越好。
簡而言之，當你把商品詳情頁（PDP）內容做到盡善盡美，一次解決消費者可能會提問的問題，就有機會提高被 AI 引用的機會。
三、分享原創深度產業內容
不管是 AEO / GEO 還是 SEO，所有與「搜尋」有關的演算法、語言模型等，都喜歡「原創且有價值的內容」。
而何謂有價值的內容，除了能滿足用戶的搜尋意圖外，弭平資訊與認知落差的內容更可彰顯其價值。簡單來說，以做學術研究為例，當你發表了一篇打破大眾認知、且具有可驗證性的論文後，獲得更多研究學者「引用」的機會定會大增，再加上論文是你「原創」的內容，更可凸顯你在這項領域的權威感，而這不就是 AI 搜尋引擎喜歡的要素嗎？
「所以持續深耕自己領域的原創內容，仍舊是提高品牌曝光度的關鍵。」
至於該如何產出原創深度內容呢？相信經營許久的品牌都已具備這項能力，因為只要在產業中堅持夠久，把歷年自身洞察做整理，便能得到許多獨到見解的內容。舉例來說，現在很多醫療保健品牌，本身老闆與團隊就是相關科系背景出生，不僅能從開發商品、市場調研與銷售環節中瞭解大眾喜好，同時因為具備深度的知識含量，便能夠比非相關專業的人，產製出更有引用價值的內容。
因此品牌只要將大眾痛點作為切角，配合自身專業知識來解答顧客問題，所產出的內容多半都很有機會成為 AI 搜尋引用的參考資料，但前提是要持之以恆的進行內容曝光。
四、提高網站與權威網站的連結深度
除了發布原創內容，被其他網站引用以外，其實品牌也可以「主動操作」來提高網站與權威網站（如新聞媒體、專家部落格等）的連結，進而提高官網的權威性。
具體做法大致可分為「公關曝光」與「聯盟行銷」：
透過「公關曝光」建立與權威媒體的連結：
「當你的網站被各種權威媒體推薦時，將更有機會提高 AI 搜尋的能見度。」
為什麼呢？其實正與 AI 搜尋底層邏輯有關，假如當你的品牌官網常被權威媒體推薦引用時，當這些資料被收錄成「訓練資料」後，只要相關提問出現，AI 在調用這些資訊時，便會認為你的網站很常被權威媒體提及，可信度相對較高；同時如果 AI 透過 RAG 進行搜尋時，本身擁有眾多權威媒體「外部連結」的網站，不僅本身 SEO 搜尋排名表現通常較好外，當然也會被 AI 判斷是具有信任感的參考資料，進而將其引用後曝光。
至於要發哪些媒體進行合作呢？其實只要去 AI 搜尋引擎中，詢問跟自身品牌與產業有關的問題，查看 AI 都是引用哪些權威媒體，整理起來就可作為合作的名單選擇。
透過「聯盟行銷」來增加受眾觸及廣度：
除了權威媒體公關操作外，當眾多有流量又有品質的網站、部落格引用品牌官網時，也能堆疊品牌的權威感。
對電商品牌來說，「聯盟行銷」本來就是容易執行的行銷方式，加上許多有購買意圖的人，在 AI 搜尋引擎中多會以「尋求商品推薦」等方向來提問，所以常會出現大型電商平台，或是部落客開箱比較文、YouTuber 開箱影片等。
而大型電商平台可視作銷售通路的選擇，但部落客開箱文與 YouTuber 合作等，就可作為聯盟行銷的合作對象，加上 YouTube 目前還有開放 YouTube Shopping 等功能，能直接在創作者頻道中連結官網，所以當潛在消費者在 AI 搜尋中點擊並前往觀看影片，看得時候甚至能從影片中直接前往購買商品，達到品牌原先的目的。
五、提供強化購物體驗的服務
綜觀上述四種做法，多半是以「內容」優化為主，而最後一點則是針對「解決潛在顧客問題」來規劃，那就是提供 AI 現階段無法複製的工具與服務。
舉例來說，AI 語言模型雖然能幫你合成衣服實穿照，但是需要建立在你提供自己照片跟服裝照片後，輸入提示詞來進行合成，但如果服飾品牌直接在網站中提供「虛擬試穿工具」、或是 「AI 尺寸推薦」等功能，勢必就會比其他未提供相關服務的網站，更容易出現在潛在顧客詢問如：「我身形……，適合什麼樣的健身服飾…」的問題答覆中。
同理，像是油漆品牌、木地板品牌會透過「虛擬實景」功能，來讓消費者上傳自家照片以得到合成實景照，那當潛在顧客詢問 AI：「我房間適合什麼樣的油漆顏色、地板顏色」時，有提供這項服務的網站就更有機會被 AI 引用。
因此，品牌可以從「滿足消費者實際問題」著手，建立一些可強化購物體驗的服務與功能，這樣當 AI 透過 RAG 來找尋資料來解決消費者複雜問題時，便可能會以你的網站作為參考，進而為品牌官網帶來更廣泛的潛在流量。
總結
看完以上內容，相信你應該對 AEO / GEO 的佈局有了基本認識，如果目前品牌網站流量尚未受到明顯影響，那代表現有的引流策略仍具效果，可以持續優化並保持；倘若品牌網站確實已面臨流量下滑的情況，建議可嘗試看看上述做法，或許能為網站帶來更多高品質流量。
而面對 AI 搜尋時代的到來，唯有持續優化內容策略，才能讓品牌在消費者搜尋與決策過程中保持曝光，進而成為不可或缺的購物選擇。
