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？」

黃震宇（小胖老師）的答案很明確：SEO 還是要做。 但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、生成式 AI、ChatGPT、Gemini 等工具改變資訊搜尋方式， 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

過去使用 Google 搜尋資料，大家習慣輸入幾個主要的關鍵字， 例如「台中飯店推薦」，接著再打開多個搜尋結果，比較位置、價格、房型、交通與設備。

生成式 AI 搜尋則開始改變這個流程。使用者可以直接描述地點、時間、預算、交通、設備與偏好， 再由 AI 協助整理與比較資訊。

二、AI SEO 是什麼？SEO、AEO、GEO 有什麼差別？

「AI SEO」可以先理解為：在生成式 AI 搜尋逐漸普及的環境下， 企業仍然把 SEO 基礎做好，同時讓網站內容、企業資訊、問答內容與品牌可信度更加完整， 讓人、搜尋引擎與 AI 都更容易理解。

課堂上，黃震宇老師用一個很容易記住的方式畫在白板：

不是改朝換代，而是在 SEO 基礎上，一層一層往上增加。

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

SEO 的核心仍包含網站架構、搜尋意圖、關鍵字、內容品質、頁面主題與內部連結。 黃震宇老師也提醒同學：SEO 最重要的事情之一，不是把熱門關鍵字全部放進網站， 而是要挑對真正符合 TA 搜尋需求的字。

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

傳統產品頁可能只有名稱、型號與規格，但使用者真正想知道的還可能包括：

因此企業除了 Product Page，也可以透過 FAQ、Blog、News、Technical Article 或 Knowledge Center，把真正會影響採購與決策的問題回答清楚。

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

GEO 關注的不只是「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？」

真正需要補強的仍是產品資料、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

很多企業網站都會寫：「本公司秉持專業、品質與服務的精神，是您最佳的合作夥伴。」 但真正的問題是：寫完之後，客戶、Google 或 AI 仍然不知道你究竟做什麼、強在哪裡。

四、SEO 有排名、有流量，為什麼最後還是沒有訂單？

黃震宇老師將企業搜尋與網站轉換拆成三個重要階段：

如果第一關 SEO 做得很好，但第二、第三關內容不足，最後仍然可能出現「有流量、沒訂單」。

五、企業網路行銷最重要的兩大內容：產品＋企業

六、AI 搜尋時代不能只有官網：建立企業多管道數位足跡

官網仍然重要，但企業也可以依照市場與人力，逐步經營 Facebook、Threads、 LinkedIn、YouTube、Google Business Profile、Blog、B2B 平台與產業媒體等公開資訊管道。

真正重要的並不是「平台發得越多越好」，而是：

七、E-E-A-T 與 GEO：AI 搜尋時代，為什麼可信度變得更重要？

一家公司自己說「我們很專業」是一項資訊，但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、展覽紀錄與產品測試， 可信度自然會更完整。

八、黃震宇老師為什麼在課程中大量強調 E-E-A-T？

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、產業團體與教育訓練場合分享 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，持續將 SEO、網站、B2B 行銷、內容行銷與 AI 工具 導入企業實際專案。

九、企業與產品實體建構：E-E-A-T、Schema 與 JSON-LD

AI SEO 不只是文章裡多放幾次關鍵字。企業還要逐步整理「我是誰、產品是什麼、 有哪些規格、服務哪些產業、有哪些認證、經驗與可信佐證」。

內容本身要先做好 H1、H2、H3、FAQ、作者、日期、產品規格等資訊架構， 再依照頁面內容評估 Article、Person、Organization、Product 等 Schema.org 類型； JSON-LD 則是常見的 Structured Data 實作格式之一。

十、黃震宇 AI 六步驟工作法：不是 Prompt 寫完就結束

上午第二堂課進一步進入企業實際使用生成式 AI 的方法。 黃震宇（小胖老師）將自己實際工作的流程整理成「AI 六步驟工作法」。

Step 1｜建立工作脈絡

讓同一個企業或專案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

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、認證與相關背景資料。

Step 3｜下清楚的工作指令

說清楚文章寫給誰、哪個市場、哪個產業、B2B 或 B2C、 目標客戶層級、用途與預期成果。

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 協助找出疑點， 但醫療、法律、財務、法規與重要技術規格，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

第一版完成後繼續問：「客戶看完這一段，下一題還會問什麼？」 再補充差異、應用、選擇方式、採購條件與常見問題。

Step 6｜最後做風格與格式美化

內容正確、完整之後，再整理成專業、白話、B2B、教育式或學術風格， 並轉成文章、FAQ、比較表、流程圖、簡報或其他視覺格式。

十一、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：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」

搜尋工具還會持續改變，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， 不會因為下一個工具出現就全部歸零。