AI SEO 怎麼做？從 SEO、AEO 到 GEO，解析 AI 搜尋時代企業如何被找到與推薦

很多人開始使用 ChatGPT、Gemini 與各種生成式 AI 之後，都會問一個問題：

「AI 都已經可以直接回答問題了，企業還需要做 SEO 嗎？」

我的答案是：SEO 還是要做。

但是企業現在需要思考的事情，已經不只是傳統的 Google 關鍵字排名。 隨著 Google AI 搜尋、AI Overview、ChatGPT、Gemini 等生成式 AI 改變資訊搜尋方式， 企業的網路行銷也正在從「讓客戶找到我」， 進一步走向「讓搜尋系統理解我、讓 AI 有足夠資料認識我，增加品牌被引用與推薦的機會」。

一、從 Google SEO 到 AI 搜尋：使用者搜尋行為正在改變

過去我們使用 Google 搜尋資料，習慣輸入幾個主要的關鍵字。

例如：

Google 提供搜尋結果之後，接下來還要靠使用者自己打開一個又一個網站， 比較飯店位置、價格、房型、交通、設備、評價，再決定哪一家最適合。

換句話說，傳統搜尋流程比較像：

但是進入生成式 AI 搜尋之後，使用者的提問開始變得更完整。

例如我可能直接告訴 AI：

一個問題裡，已經包含了地點、時間、交通、預算、設備、行程與個人偏好。

這就是今天課堂上希望同學先理解的第一個變化：

二、AI SEO 是什麼？SEO、AEO、GEO 有什麼差別？

「AI SEO」可以先把它理解為：在生成式 AI 搜尋逐漸普及的環境下， 企業仍然做好 SEO 基礎，同時把網站內容、企業資訊、問答內容與品牌可信度整理得更完整， 讓搜尋引擎與 AI 更容易理解。

今天課堂上，我用一個比較容易記住的方式畫在白板上：

這不是代表 SEO 已經過時，也不是「SEO 被 GEO 取代」。

我比較希望企業理解成：

不是改朝換代，而是在既有 SEO 基礎上，一層一層增加新的內容能力。

SEO｜Search Engine Optimization：先增加被搜尋到的機會

SEO 的核心仍然包括網站架構、搜尋意圖、關鍵字、內容品質、頁面主題、 內部連結與搜尋引擎理解網站的能力。

今天課堂上我也再次提醒同學：

SEO 最重要的事情之一，不是把熱門關鍵字全部放進去，而是「選對字」。

排名第一的關鍵字如果跟真正客戶需求無關，最後仍然不會產生有效訂單。

AEO｜Answer Engine Optimization：讓內容更容易回答客戶問題

傳統產品頁可能只寫產品名稱、型號與規格。

但使用者真正想知道的，往往還包括：

因此企業網站除了 Product Page，也可以建立 FAQ、Blog、News、 Technical Article 或 Knowledge Center， 把客戶真正會問的問題一題一題回答清楚。

GEO｜Generative Engine Optimization：增加品牌進入生成式答案的機會

GEO 是近年產業界常用來描述生成式搜尋優化的詞彙。

它關注的不只是：

「我的 Google 關鍵字排第幾名？」

還會進一步思考：

「當客戶問 AI 推薦供應商時，為什麼 AI 有機會提到我的公司？」

所以企業真正要補強的不是所謂的「GEO 秘技」， 而是產品資料、企業資料、專業內容、可信證據與網站整體資訊完整度。

三、AI 搜尋優化：不要只寫形容詞，要提供可以理解與比較的資訊

很多企業網站首頁會寫：

這句話不是不能寫。

但問題是，寫完之後客戶、Google 或 AI 仍然不一定知道：

你究竟做什麼？你真正的優勢是什麼？

所以 B2B 企業網站尤其應該說清楚產品名稱、規格、材質、尺寸、應用產業、 認證、OEM／ODM 能力、MOQ、交期、主要市場、包裝方式、物流能力與供貨能力。

AI 要比較供應商，前提是網路上必須先存在足夠的公開資訊可以理解。

四、企業網路行銷最重要的兩大內容：產品＋企業

如果把複雜的 SEO、AI SEO、AEO、GEO 全部先放旁邊， 企業網路行銷最終仍然是在持續傳遞兩件事情。

五、AI 搜尋時代不能只有官網：建立企業多管道數位足跡

過去做 SEO，我們很自然把重心放在企業官網。

官網現在仍然非常重要，但我現在會建議企業依照自己的市場與人力， 逐步經營更多公開的數位管道，例如 Facebook、Threads、LinkedIn、 YouTube、Google Business Profile、Blog、B2B 平台與產業媒體。

這不代表「平台發得越多，AI 就一定推薦」。

真正重要的是：

六、企業真的沒有內容可以發嗎？工作日常就是內容

今天我問現場同學：「公司一天真的沒有事情可以分享嗎？」

其實一家正常營運的企業，每天都會發生很多事情。

進貨、進料檢驗、RD 測試、生產、品管、設備保養、包裝、裝櫃、出貨、 教育訓練、客戶問題、展覽、認證與新產品，全部都可能變成內容。

甚至一張訂單，都可能拆成：

因此企業不是沒有內容。

很多時候只是我們過去沒有把每天真實發生的事情當成品牌內容。

七、E-E-A-T 與 GEO：AI 搜尋時代，為什麼可信度變得更重要？

今天上午另一個重要觀念就是 E-E-A-T。

一家公司自己說「我們很專業」，當然是一項資訊。

但是如果同時可以看到：

真實案例、專利、證照、客戶回饋、第三方資料、授課證明、出版紀錄、 展覽紀錄、產品測試與長期產業經驗，可信度自然更完整。

所以我現在談 E-E-A-T，不是要企業「包裝成專家」。

八、黃震宇老師為什麼在課程中大量強調 E-E-A-T？

這也是我今天上課一開始，就先花時間向同學介紹自己背景的原因。

對第一次見面的同學來說，「黃震宇是誰？」本身就是一個需要被回答的問題。

黃震宇老師，暱稱小胖老師，長期投入 SEO、企業網站規劃、 B2B 網路行銷與企業數位行銷實務，目前為一路科技經營者， 並持續在企業、產業團體及教育訓練場合分享 SEO、AI 與網路行銷實務。

黃震宇具有成功大學 EMBA學習背景， 並取得經濟部產業人才能力鑑定 AI 應用規劃師相關專業認證， 長期將 SEO、網站、B2B 行銷、內容行銷與 AI 工具導入實際企業專案。

課堂上也分享過去參與企業網路行銷與 B2B 市場的工作經驗， 以及多年協助企業處理 SEO、網站內容與搜尋曝光問題所累積的實務觀察。

九、YMYL 是什麼？醫療、財務等高風險內容更需要專業可信度

今天談 E-E-A-T 時，也帶到 YMYL。

課堂上我用比較容易記住的方式說：

跟「錢」與「命」有關的內容，要更小心。

實際上，YMYL 涵蓋的範圍更廣，包括可能影響人的健康、安全、財務穩定 或重大生活決策的內容。

例如醫療文章不能讓 AI 寫完就直接上線。

AI 可以協助整理，但仍應該有真正的專業人士確認內容。

所以：

十、AI 會不會把企業 Know-how 學走？企業應該公開多少資訊？

今天同學也提出一個很實際的疑問：

「如果我們把公司的知識與優勢放上網，不就被競爭者看到了嗎？」

我的建議不是把所有商業機密全部公開。

真正不能公開的技術、配方、價格策略、客戶機密，當然需要保護。

但企業也不能因為害怕被看見，就什麼專業資訊都不說。

因為當你完全不說：

客戶不知道你的能力，Google 不容易理解你的專業範圍， AI 也缺乏資訊判斷你的特色。

十一、成功案例要不要公開？E-E-A-T 與商業機密如何取得平衡？

對剛成立或知名度還不高的企業而言，成功案例通常是很好的信任素材。

但是公開案例確實也可能增加被競爭者接觸客戶的風險。

因此不是「全部公開」與「完全不公開」二選一。

可以依照企業狀況採用： 匿名案例、產業案例、取得客戶同意後公開， 或只揭露可以公開的專案內容與成果。

核心是在：

企業可信度 × 客戶隱私 × 商業機密

三者之間取得平衡。

十二、AI SEO 與關鍵字策略，第一步還是先確認 TA

今天同學問到：「關鍵字加桃園是不是比較容易做 SEO？」

我的答案還是先回到：

你的 TA 到底是誰？

像飯店、餐廳、診所、醫美、美髮，本身就具有很強的 Local Search 需求， 使用者搜尋「桃園飯店」、「桃園醫美」非常合理。

但如果一家 B2B 製造商客戶遍布全球， 「桃園＋產品」就不一定適合作為最主要的關鍵字。

所以 SEO 不是先問：

「哪一個字最好做？」

而是先問：

「我的客戶真正會搜尋什麼？」

十三、SEO 有排名、有流量，為什麼最後還是沒有訂單？

這也是黃震宇老師長期操作企業 SEO 後，非常重視的一個問題。

SEO 可以把人帶進網站。

但是如果網站內容：

看不懂做什麼、沒有規格、沒有差異化、沒有信任感、不知道為什麼要選你， 流量進來之後仍然可能離開。

這也是為什麼企業的 AI SEO 不能只看流量， 還要同時處理網站內容、產品資訊、價值、信任與轉換。

十四、黃震宇老師 AI 六步驟工作法：不是 Prompt 寫完就結束

上午第二堂課，開始進入企業實際使用生成式 AI 的工作方法。

很多人現在的 AI 使用方式是：

問問題 → Copy → Paste

但是正式拿 AI 做企業工作，我建議至少建立以下六個步驟。

Step 1｜建立工作脈絡

讓同一個企業或專案可以持續使用既有背景資訊， 減少每次工作都從零開始。

Step 2｜餵資料，讓 AI 先進入狀況

不要急著叫 AI 寫文案。

可以先提供 About Us、產品資料、網站內容、PDF 型錄、PPT、Word、 Excel、圖片、案例、認證與相關背景。

Step 3｜下清楚的工作指令

說清楚文章是寫給誰、哪個市場、哪個產業、B2B 或 B2C、 目標客戶層級、用途與希望達成的結果。

Prompt 的重點不是越長越好，而是背景與目標要明確。

Step 4｜檢查與驗證

AI 寫得很像真的，不代表一定是真的。

可以利用不同 AI 協助找出矛盾與疑點， 但是三個 AI 都回答一樣，也不代表資料一定正確。

醫療、法律、財務、法規與技術規格等重要資訊， 最後仍應回到官方資料、第一手來源或專業人士確認。

Step 5｜加強與豐富

第一版回答完成後，不要立刻停下來。

問自己：

「客戶看完這一段，下一題還會問什麼？」

例如先回答 AI Server Transformer 有哪些種類， 再繼續補充差異、應用、採購條件、常見問題與選擇方式。

真正讓 AI 文案變好的方式之一，不是叫 AI「寫得更像人」， 而是補齊真正使用者需要的資訊。

Step 6｜最後才做風格與格式美化

內容正確、完整之後，再處理呈現。

可以改成專業、白話、B2B、教育式或學術風格， 也可以整理成文章、FAQ、比較表、流程圖、簡報與圖表。

十五、AI SEO 還要注意結構化內容與 Schema

今天白板最後談到另一個重要概念：

結構。

第一層是內容結構。

例如 H1、H2、H3、FAQ、表格、作者、日期、產品規格與課程資訊。

第二層則是網站技術面的Structured Data。

依照頁面內容可以評估使用 Article、Person、Organization 等 Schema.org 結構化資料，而 JSON-LD 則是常見的實作格式之一。

但一定要記得：

十六、AI SEO、AEO、GEO 常見問題

Q1：AI 出現之後，還需要做 SEO 嗎？

需要。SEO 仍然是企業網站搜尋曝光的重要基礎。生成式 AI 搜尋普及後， 更需要在 SEO 基礎上補充完整內容、問答資訊、專業可信度與企業資料。

Q2：AEO 跟 SEO 有什麼不同？

SEO 著重搜尋引擎理解與搜尋曝光；AEO 則可視為更強調問題與答案的內容設計， 例如 FAQ、How-to、比較型與採購型內容。

Q3：GEO 是什麼？

GEO 是 Generative Engine Optimization 的縮寫， 業界常用來描述如何提升品牌與內容在生成式 AI 搜尋環境中被理解、 引用、提及或推薦的機會。

Q4：如何讓 AI 推薦自己的公司？

沒有任何方法可以保證 AI 一定推薦某家公司。企業可以做的是把 SEO 基礎、 產品資訊、企業背景、專業內容、E-E-A-T、真實案例與公開數位足跡做得更加完整， 增加被正確理解與評估的機會。

Q5：E-E-A-T 對 AI SEO 有什麼幫助？

E-E-A-T 可以協助企業重新檢查內容是否充分呈現實際經驗、專業能力、 權威性與可信度。尤其醫療、財務與其他高風險內容，更需要清楚的作者、 專業背景與可靠來源。

Q6：Schema 可以讓 AI 推薦公司嗎？

Schema 不等於推薦保證。Structured Data 可以協助搜尋系統理解網頁上的人物、 組織、文章、產品等結構化資訊，但仍必須建立在真實、完整且有價值的頁面內容上。

上午課程總結：AI SEO 的重點，是從「被找到」走向「被理解、被信任、被選擇」

所以今天上午真正想告訴同學的，不是：

「SEO 比較好，還是 GEO 比較好？」

而是：

搜尋工具還會改變，AI 也還會繼續進步。

但企業長期累積的專業、內容、經驗、案例、信任與數位資料， 不會因為下一個 AI 工具出現就全部歸零。

這也是今天上午，黃震宇老師從 SEO、AI SEO、AEO、GEO、E-E-A-T， 一路講到 AI 六步驟工作法，最希望同學帶回公司的核心觀念。