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課程資訊
AI搜尋與需求方思維實戰:從SEO、AEO、GEO到企業業務開發的課程紀錄
當使用者開始透過 ChatGPT、Gemini、Google AI 搜尋及其他生成式 AI 工具尋找答案,企業面對的問題已不只是「網站能不能排到 Google 前面」,而是進一步思考:AI 是否認識企業、是否理解企業的產品與服務,以及是否願意在答案中引用或推薦企業品牌。
本篇內容整理自黃震宇老師於新北市工業會授課的前兩個單元,從 Google 與 AI 的資料判讀邏輯開始,延伸至 SEO、AEO、GEO、EEAT、結構化資料、多管道內容經營,以及企業業務如何由「供應方思維」轉向「需求方思維」。
本篇課程紀錄將回答哪些問題?
- Google 搜尋與生成式 AI 的運作邏輯有什麼差異?
- SEO、AEO、GEO 之間是取代關係,還是累積關係?
- 企業為什麼需要提供規格、認證、交期與採購條件等完整資料?
- EEAT、Google 商家評論與第三方資料為什麼會影響信任?
- 業務與行銷如何從供應方角度轉向需求方角度?
- 如何定義目標客戶、找出痛點並選擇正確的曝光管道?
一、Google搜尋與AI搜尋,最大的差異是什麼?
傳統 Google 搜尋的核心任務,是先爬取網站內容、辨識網頁中的文字與主題,再依照使用者輸入的關鍵字,呈現一系列可能相關的搜尋結果。使用者取得的通常是多個網站連結,仍須自行點擊、閱讀、比較及判斷。
生成式 AI 的使用情境則有所不同。使用者不一定只輸入單一關鍵字,而是會直接以自然語言描述情境、預算、地點、需求與限制。AI 再根據可取得的網站、社群、資料庫與公開資訊進行整理,產生較接近「完整答案」的結果。
| 比較項目 | Google傳統搜尋 | 生成式AI搜尋 |
|---|---|---|
| 使用者輸入 | 關鍵字、關鍵詞 | 問題、情境與自然語言 |
| 主要輸出 | 多個網頁連結 | 整理後的答案或建議 |
| 使用者行為 | 逐一瀏覽與比較 | 先閱讀AI整合結果 |
| 企業目標 | 取得排名與點擊 | 被理解、引用與推薦 |
二、SEO、AEO、GEO不是互相取代,而是逐層累積
AI 搜尋時代來臨,不代表 SEO 已經失效。相反地,企業官網、產品頁、FAQ、案例與專業文章,仍是搜尋引擎與 AI 理解企業的重要公開資料來源。
讓搜尋引擎正確理解網頁,提升關鍵字排名、曝光與網站點擊機會。
透過清楚問答、摘要與結構化內容,提升被搜尋摘要或回答系統採用的可能性。
讓生成式AI能理解品牌、產品、價值與可信度,增加被引用或推薦的機會。
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AEO:讓系統能直接回答你的內容
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GEO:讓生成式AI願意引用與推薦你
三、AI行銷不能只寫「品質很好」,必須提供可判讀的完整資料
許多企業網站常使用「本公司品質優良」、「服務值得信賴」或「嚴格品質管理」等文字,但這類敘述缺乏明確主體、測試條件與佐證內容,無論對採購人員或 AI 而言,都很難形成有效判斷。
例如,與其只寫「產品通過嚴格測試」,更具體的寫法應該說明測試項目、測試溫度、濕度、時數、標準與結果。企業提供的資訊越具體,AI 越容易理解產品是否符合使用者需求。
結構化資料的前提,是網頁本身先有完整內容
課程中特別提到 Schema 結構化資料。Schema 可以協助搜尋引擎理解頁面中的課程日期、講師、主辦單位、文章作者、產品、FAQ與其他重要欄位。
然而,程式人員無法從空白內容中產生有價值的結構化資料。企業必須先在網頁內清楚寫出資訊,工程師或網站系統才能進一步將內容轉換為搜尋引擎容易辨識的格式。
四、AI不只比對規格,也會評估EEAT與第三方信任
企業官網可以完整介紹自己的產品與服務,但官網本質上仍屬企業自行發布的內容。當使用者或 AI 想判斷企業是否值得信任時,還可能參考 Google 商家、客戶評論、協會、媒體、學校、政府單位、授課紀錄、專業證照與其他第三方公開資料。
實際專案、客戶經驗、操作過程與成果。
專業知識、證照、技能與產業理解。
第三方引用、授課、媒體與機構認可。
可驗證資訊、公開評價、真實案例與透明資料。
Google 商家評論的價值不只在星等。評論中是否提到準時交貨、庫存充足、產品名稱、瑕疵處理及服務效率,也會影響潛在採購者對企業的理解。
企業若遇到負面評論,也不應只是刪除或忽略,而應以具體事實回應,說明原因、處理方式及改善措施。公開而專業的回應,不只是在回覆留言者,也是在向後續搜尋企業的客戶展示處理問題的態度。
五、人可能感性選擇,AI則傾向依條件理性比對
人在進行消費或合作選擇時,可能受到設計風格、品牌印象、個人喜好與情緒影響;AI則會傾向依照使用者提供的預算、規格、地點、交期、認證、供應能力與其他條件進行比對。
這也代表企業不能只依靠漂亮的網站視覺,而必須同時補足可供理性判斷的內容。視覺可以提升第一印象,但完整資料才能協助AI判斷企業是否真正符合需求。
六、業務開發的關鍵:從供應方思維轉向需求方思維
許多企業規劃產品與服務時,習慣先盤點自己擁有的技術、設備、資本與人力,再思考可以提供什麼。然而,這種方式容易讓企業受限於目前會做的事情,而忽略客戶真正想解決的問題。
需求方思維則是先確認目標客戶是誰,再了解他在乎哪些條件、遭遇哪些痛點,以及平時會在哪些地方搜尋資訊。企業再根據這些需求調整產品、內容、通路與服務方式。
從既有技術、機器、資金及人力決定服務範圍。
從客戶的任務、困難、採購條件與期待成果設計服務。
需求方思維不代表所有事情都必須自己完成
當客戶提出企業目前沒有設備或技術的需求時,不一定只能直接拒絕。企業可以評估建立合作夥伴、整合供應鏈、外包執行或新增服務,讓客戶不必再自行尋找多個窗口。
課堂中以一路科技的服務發展為例,最初從 SEO 操作開始,後續因應客戶對網站設計、影片、社群、口碑與 AI 應用的需求,逐步整合不同專業服務。這種發展方式並非單純增加服務項目,而是持續降低客戶解決問題的成本。
七、目標客戶分析:先知道對方是誰,才知道他在乎什麼
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找出客戶在乎的條件與痛點
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確認客戶經常出現的管道
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提供符合需求的價值與內容
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增加詢問與成交機會
第一步:定義目標客戶
企業可從市場、內外銷、產業、公司規模、職稱、預算、年齡、收入、使用情境與決策角色等面向,建立較清楚的目標客戶輪廓。
第二步:找出客戶在乎的條件與痛點
不同客群在乎的價值並不相同。預算有限的消費者可能重視份量、價格與 CP 值;企業採購則可能更重視準時交貨、供應穩定、品質認證、異常處理與售後服務。
第三步:確認客戶經常出現的地方
確定客群後,才能選擇正確的曝光管道。一般上班族、學生、高階主管、海外採購與高資產族群,接觸的媒體、活動、社群平台與搜尋方式可能完全不同。
第四步:先照鏡子,再決定要服務哪一群客戶
課堂中提出「照鏡子」的概念:企業應先客觀盤點目前的品牌、價格、能力、案例與服務水準,找出現階段最適合服務的客群。若未來想承接更高階的客戶,就必須反向了解該客群在意的條件,再調整專業、形象、服務流程與信任證明。
八、企業可以立即開始的AI行銷與需求方操作流程
- 盤點企業現況:整理產品、規格、設備、認證、客戶案例與服務市場。
- 定義目標客戶:釐清產業、規模、預算、職稱、地區與採購角色。
- 整理需求與痛點:找出客戶在意的交期、價格、品質、風險與成果。
- 補充官網內容:不要只寫形容詞,要補足規格、數字、測試與條件。
- 建立問答內容:將客戶經常詢問的問題整理成FAQ與專業文章。
- 強化EEAT:公開證照、案例、授課、媒體、評論與第三方信任訊號。
- 布局多管道:同步經營官網、Google商家、Facebook、LinkedIn、YouTube等公開平台。
- 持續檢查AI結果:搜尋公司名稱、產品與服務,觀察AI是否正確理解企業。
黃震宇老師|網路行銷與AI應用實務講師
黃震宇老師長期投入企業網站規劃、SEO、數位行銷與AI應用,並以企業實務、網站案例、授課紀錄、專業證照及公開內容,協助企業建立可被搜尋引擎、生成式AI與目標客戶理解的品牌資訊。
九、課程常見問題
SEO、AEO與GEO有什麼不同?
SEO著重搜尋排名與網站曝光;AEO著重讓內容能被回答系統直接理解與引用;GEO則進一步提升品牌被生成式AI採用及推薦的機會。
AI時代還需要做SEO嗎?
需要。企業官網、產品頁、FAQ與專業內容仍是AI理解企業的重要公開資料來源。SEO是AI搜尋優化的重要基礎之一。
為什麼企業網站要寫交期、MOQ與供應能力?
因為企業採購與AI比對不只看產品名稱,也會評估是否符合數量、交期、物流、付款及認證等實際採購條件。
Google商家評論對B2B企業也重要嗎?
重要。海外客戶、採購人員與合作夥伴可能透過Google搜尋公司名稱,評論與業主回應能成為第三方信任訊號。
什麼是需求方思維?
需求方思維是先理解目標客戶要完成什麼任務、遇到什麼痛點及在乎哪些條件,再設計產品、服務、內容與通路。
企業如何開始進行AI行銷優化?
先補充官網的產品與企業資料,再建立FAQ、案例、EEAT與多平台公開內容,並定期檢查AI對公司與產品的理解是否正確。
課程總結:先讓AI認識你,再讓客戶相信你
AI行銷並不是在網頁中大量重複「AI、SEO、GEO」等關鍵字,而是透過完整、具體、公開且一致的資料,讓搜尋引擎、生成式AI與目標客戶都能理解企業。
企業一方面需要建立可被判讀的規格、應用、採購與EEAT資訊;另一方面也必須從需求方角度理解客戶,回答客戶真正關心的問題。當「被找到」、「符合需求」與「值得信任」三個條件同時成立,才更有機會將搜尋曝光與AI推薦轉換為實際詢問及合作。



