以往人们需要在搜索引擎中输入关键字，再一页页比对和筛选资讯，不仅耗时，还需要额外花费时间整理所需的内容。但自从AI 聊天机器人出现后，如今已经越来越多人倾向直接向AI 聊天机器人（如ChatGPT、Gemini、Perplexity 等）提问，只需要在对话框输入问题，AI 便会自动整合多个具备高度可信度的资料来源，生成一篇摘要式回答，并附上参考连结，让搜索变得更快速、更高效，而这些被AI 引用的资料，正是来自那些写得清楚、可靠、结构良好的内容。
那么，内容要如何才能被AI 聊天机器人引用呢？
这正是GEO 的核心目的，我们可以通过有计划的SEO优化，让AI 更愿意引用、推荐你的内容，进而提升品牌的曝光度与专业形象。
GEO 是什么？
GEO，英文全名是「 Generative Engine Optimization」，中文称为「生成式搜索引擎优化」，目的是让内容被AI 模型引用、摘要、推荐，而对内容、结构、表达方式等进行有针对性调整的一种优化策略。
目前常被混用的部分：GEO vs AIO 的差异
在探讨GEO 之前，先针对GEO 和AIO 的定义做个简单说明，两者概念有点类似，都是通过AI 将资料汇整后提供给用户，但触发的位置与应用场景略有不同。
AIO ，英文全名是「 Google AI Overviews」，中文称为「AI 摘要」，是Google 搜索结果页面（SERP）最上方的一段AI 汇整内容，触发条件是当用户输入关键字时，AI 会整合多个网站的资讯，主动摘要出重点内容，并清楚标示所有引用来源。而GEO（Generative Engine Optimization） 则是针对各种生成式AI 聊天机器人（如ChatGPT、Gemini、Perplexity 等）所设计的优化策略，目的是让内容更容易被这些模型理解、引用与推荐，进而让更多人看见你的品牌与专业。
简单来说，AIO 是GEO 的一部分，而GEO 则是基于生成式AI 搜索与对话场景的总体概念，以下将从「对象」、「目标」、「概念」等面向，更详细的比较两者的差异，并以表格呈现。
| 项目 | GEO（生成式搜索引擎优化） | AIO（AI概览优化） |
|---|---|---|
| 对象 | 各种生成式AI 搜索引擎（ChatGPT、Perplexity、Gemini） | Google AI Overviews（Google Search 的AI 摘要模组） |
| 目标 | 让AI 模型引用你的内容，成为回答的组成部分 | 让你的内容被Google 的AI 摘要选为引用来源 |
| 概念 | 通用策略，涵盖跨平台的生成式AI 聊天机器人 | 特定平台策略，属于GEO 的一种应用 |
| 内容焦点 | 结构化、可引用、权威性、上下文可读性 | 与搜索意图匹配、结构化资料Schema、QA(问答)及列点格式内容 |
| 评估方式 | 是否被AI 答案引用、摘要、推荐，并有出现参考连结 | 是否出现在AI Overview、是否被引用、流量变化 |
总结：也就是说，「所有的AIO 策略都属于GEO，但GEO 不只包含AIO。」
别让AI 搜索忽略你！ GEO 是品牌的新声音
当AI 聊天机器人成为新的搜索入口，品牌面对的不仅是关键字之排名的竞争，更是与竞争者的之间「话语权」的再分配。
可从Bain & Company 顾问公司的研究指出，现今八成消费者在有搜索需求时，大约有四成的查询需求倾向直接依赖AI 回答，而这一搜索习惯改变，也使网站自然流量造成了平均下降约25%，且有超过六成消费者在获得AI 回覆后，就停止了更多的搜索动作。
从这组研究数据可以预见，如果你的品牌内容若未被AI 模型引用，就等于在新搜索时代中被迫开启了「静音」模式；而在这样的趋势，仅仰赖传统SEO 已难以维持品牌的曝光与影响力。
因此，GEO 则成为品牌行销一个不可以避免谈论的议题，做好GEO 可协助品牌向更多潜在的目标客群提升曝光的机会，我们可以通过建立可被AI 理解、信任与引用的内容结构，让品牌在对话中被提及、在答案中被看见，并以真实、权威、结构清晰的内容，强化品牌于AI 回答中的信任度与专业形象。
想被AI看见？掌握这些GEO重点，让AI主动找上你！
GEO 可分为两大面向，分别是技术与结构层面、以及内容层面；前者让AI 模型能更有效理解网站内容，后者则决定内容是否具备足够的可信度与价值，能被AI 模型引用与推荐，以下将分别说明两者的优化重点。
先别急着写！技术结构决定AI能不能找到你
与传统搜索引擎相比，生成式AI 不只是「抓取」资料，而是「理解」资料。除了关键字与连结之外，AI 更重视语意脉络与结构化资料，这些元素能帮助AI 模型在生成回答时，能更准确的理解内容意图与上下文。因此，在技术面上可从以下几点着手：
建立 AI 友善的 robots.txt
可以在robots.txt 中设定，哪些页面可被AI 模型读取与使用，像是OpenAI 的GPTBot 或PerplexityBot 等，这能避免AI 抓取错误的内容或者误判。
新增 llms.txt
llms.txt 是一种新的设定档，用来告诉大型语言模型（LLM）哪些内容可以学习、摘要或引用，就像是主动向AI 「介绍自己」，能用它来帮助AI 模型更了解你的网站结构与主题，有间接的正面作用，以利增加在AI 搜索或问答服务中的曝光度。
值得一提的是，在2025 年泰国曼谷举办的Search Central Live Deep Dive 活动中，Google 团队也针对这个话题做出回应，而官方表示：「不建议使用，也没有必要」，因为Gemini 的重点在于理解与生成内容，并不像Googlebot 那样依循爬取规则，所以llms.txt 对Gemini 的收录或排序，其实不会带来太大帮助。
不过，这只是Google 的立场，其他生成式AI（像ChatGPT、Perplexity 等）目前并没有明确排除这项设定，如果品牌希望内容更容易被不同AI 模型理解或引用，也可以尝试加上llms.txt 作为辅助设定，并持续观察实际成效。
强化网站在服务器端的渲染效能
对AI 模型来说，SSR（Server-Side Rendering，服务器端渲染）就像是先帮它把网页「全部准备好」再送上，这样AI 在读取页面时，就能一次看到完整内容，而不会像一些动态载入的网站（例如SPA 架构）那样，还没来得及载完就漏掉重要资讯。
增加结构化资料，强化AI 理解
对大型语言模型(LLM)来说，光有HTML 架构还不够，它需要靠「结构化资料」这种标注，来判断页面里的内容是谁、在说什么、彼此有什么关联，所以如果内容有适当的加上结构化资料，AI 在整理资讯时就更容易「看懂你」，甚至主动引用你的内容。
内容怎么写，AI才会想引用你？
在内容策略上，GEO 的核心是让AI「愿意引用你」，这代表内容必须具备可信度、可读性与知识价值，同时以AI 容易解析的方式呈现。
你也可以把这想成「写给AI 看的阅读指南」，写一篇文章，每一段落都有主题、有结尾、有重点， AI 模型就能更快理解、也更愿意引用，以下为内容面优化的重点：
加入引述与统计数据
AI 模型在找资料时，会特别偏好「可信、可验证」的内容，所以如果你的文章里包含权威数据、研究来源或专家意见，AI 会更倾向引用这类内容，因为它看起来更可靠、也更值得被整合进回答中。
善用表格、列点、FAQ 格式
清楚的结构能让AI 更快「读懂」内容，像FAQ 问答、条列式重点、或表格整理这类格式，不只让人类读得轻松，也能帮助AI 模型快速抓到资讯层次，增加被摘要或引用的机会。
清楚段落与摘要
AI 在读文章时，就像人一样，希望能一眼看出重点。所以写内容时，每个段落应聚焦单一主题，并搭配一到两句摘要句，这样不仅读者更容易理解，也能让AI 模型更快抓到主题，知道这段在说什么。
加强EEAT
在内容中强化EEAT 的元素，如专家背书、引述专业的数据资源等，都能让内容看起来更可靠，能让AI 更愿意引用你的网站。另外，别忘了在网站上提供完整的「关于我们」和「资料出处」，这些透明资讯能大大提升AI 模型对内容真实性与专业度的评估。
在做GEO 的时候，可以记得一句话：「技术结构让AI 找得到你，内容品质让AI 愿意引用你。」这两个缺一不可，只有同时兼顾网站的技术基础和内容深度，品牌才能在生成式AI 的新搜索时代中，被持续看见、也被信任。
SEO 已死？才没有！ GEO 和SEO，要一起走才走得远
在生成式AI 的新搜索时代中，品牌的挑战不只是「让人找到你」，而是要「让AI 也懂你、愿意引用你」，但这不代表传统SEO 就没用了。
根据SE Ranking 的研究，有92.36% 的Google AI Overviews 至少会引用一个自然搜索排名前10 的网站，而63.19% 的情况下，被引用的页面本身也在前10 名，也就是说，想被AI 看见，先在搜索结果中站稳脚步仍是关键。
你可以这么理解，GEO 是下一步，但SEO 还是地基，两者缺一不可；SEO 帮助「让AI 找得到你」，而GEO 则是「让AI 想引用你」，所以，在做GEO 的同时，建议品牌也该：
一样要维持好SEO 基础功，包括网站速度、结构和内容品质。
再同步优化GEO 方向，让AI 更容易理解、吸收并引用你的内容。
此外，KOL、媒体或专家引用，其实是「第三方信任背书」的一种表现，除了持续经营传统SEO 基础与GEO 优化，品牌也可适度建立第三方信任讯号，例如与具专业背景的KOL 或媒体合作，让品牌内容更容易被引用与提及，这些外部声音将有助于强化AI 模型对品牌的信任度与识别力喔！
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