AI Overview / AI Mode
先讓頁面能被抓取、理解和核驗。
- 抓得到索引與摘要正常
- 讀得懂可見內容與 Schema 一致
- 找到重點核心頁面內鏈清楚
AI GEO / AI 搜尋優化
讓 AI 找得到，
讓 AI 找得到，
也看得懂你的品牌
面對 Google AI、ChatGPT、Copilot 等搜尋入口，把抓取、內容證據、結構化數據和監控連成一套可執行方案。
- 不承諾固定排名
- 搜尋發現與訓練授權分開處理
AI 回答
綜合多個可驗證來源
答案不是憑空生成，
而是從可信頁面找到依據。
清楚的業務說明、實施細節和真實證據，決定品牌是否有機會進入答案。
Google AI
ChatGPT
Copilot
抓取與索引
實體與語義
證據與引用
來源訪問
詢盤與轉化
先把概念說直白
GEO 不是給 AI
GEO 不是給 AI
塞關鍵字
它更像一套內容與技術整理：先讓平台進得來，再讓它知道你是誰、做什麼、憑什麼可信。
-
01
先能抓取
robots、網站地圖、內鍊和狀態碼沒有把重要頁面擋在門外。
-
02
再能理解
頁面主題、品牌實體、產品、服務與作者關係清楚，不靠模糊口號猜意義。
-
03
然後可引用
直接答案、真實案例、數據、來源和更新時間組成可以檢查的證據。
-
04
最後看轉化
區分 AI 引用、來源存取和有效詢盤，避免把「被提到」當成業務結果。
四個平台，四個重點
同一套基礎，按平台分別優化
點開平台，看看它最在意甚麼。沒有神秘標籤，也沒有保證引用的捷徑。
我們具體做什麼不是加一個文件，
不是加一個文件，
而是把六件事連起來
技術、內容和監測必須說同一種話。只改標題、只堆問答，或只上傳 llms.txt，都不是完整方案。
抓取與索引體檢
檢查 robots、noindex、canonical、狀態碼、網站地圖與重要頁面內鏈。
頁面與實體架構
整理品牌、服務、產品、市場、作者和案例之間的關係，減少同義頁面互相競爭。
直接答案與內容證據
先回答用戶問題，再用實施細節、數據、案例和來源支撐，不寫空泛的「產業領先」。
結構化數據與一致性
讓 Service、FAQ、Article、Organization 等 Schema 與頁面真實可見內容保持一致。
新鮮度與發布機制
標註作者、更新時間和變更內容，建立重點頁面複查、網站地圖與 IndexNow 更新流程。
引用、訪問與轉換監測
結合 Search Console、Bing AI Performance 和來源訪問，觀察哪些頁面真正帶來詢問。
實施順序
先診斷，再決定改哪裡
不建議一上來全站改寫。先找阻塞抓取和理解的關鍵問題，再從高價值頁開始。
- 01
診斷
核對抓取、索引、頁面主題、Schema、內容證據和當前 AI 引用。
- 02
策略
確定重點主題、頁面角色、平台控制與可衡量的觀察指標。
- 03
實施
修技術問題，重組頁面，補證據和結構化數據，並處理發布流程。
- 04
監測
按月複查索引、引用、AI 來源存取、詢問品質和內容更新機會。
我們會做
- 找出抓取、索引和內容結構問題
- 建立更清楚的答案與證據頁面
- 分別處理搜尋發現和訓練控制
- 配置可用的 Schema 與更新流程
- 持續觀察引用、存取和詢盤
不會承諾
- 保證進入某個 AI 的答案
- 保證固定排名或固定見效日期
- 用隱藏文字或批量低質頁面作弊
- 把 llms.txt 或 WebMCP 當排名開關
- 用虛構數據取代真實證據
規則依據以平台公開文件為準，持續複查。
常見問題
先回答最容易
先回答最容易
被誤解的部分
GEO 仍在快速變化，能確認的規則和不能保證的結果，都應該寫在方案前面。
不會。AI 搜尋仍依賴可抓取、可索引、內容質素及頁面體驗。GEO 是在這些基礎上，把實體關係、直接答案、證據來源和引用監察整理得更清楚。
不會。llms.txt 可作補充目錄，但目前並不是通用排名要求。抓取、索引、內容證據和結構化資料仍然更重要。
不能保證。來源會按查詢、時效和使用情境變化。我們能做的是減少技術障礙、補足可引用證據並持續觀察真實曝光。
不等於。平台可以把搜尋發現和模型訓練分開控制，例如 OpenAI 的 OAI-SearchBot 與 GPTBot。
沒有固定時間。平台需要重新抓取和處理內容，較合理的做法是按月觀察索引、引用、AI 來源訪問和重點頁面轉換。
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