在過去近二十年的時間裡，B2B 行銷一直被一個不變的真理所支配：如果你想被找到，就必須精通搜尋引擎優化 (SEO)。我們的職涯建立在理解關鍵字和反向連結之間錯綜複雜的關係上，以迎合 Google 的演算法。

但這片曾經穩固的土地，如今正經歷劇烈的變動。我們熟悉的搜尋結果頁面正在被人工智慧即時改寫，這要求我們的思維必須進行根本性的演變。

單純「搜尋」的時代正逐漸被「綜合分析」的時代所取代。生成式 AI 已將搜尋引擎轉變為答案引擎。這一轉變要求我們超越 SEO，進入兩個全新且關鍵的領域：生成式引擎優化 (GEO) 和更廣泛的大型語言模型引擎優化 (LEO)。

這不是一場關於未來理論的討論；而是 B2B 科技品牌必須面對的全新營運現實。

在本指南中，您將了解：

• GEO 和 LEO 的定義
• 為什麼自然搜尋正在改變
• GEO 與 SEO 的異同之處
• 為什麼 GEO 對 B2B 很重要
• GEO 的好處
• AI 如何處理您的內容
• GEO 優化寫作的逐步指南
• 如何審核及升級現有內容
• 成功的衡量指標
• 與 SEO 和付費搜尋的整合策略

搜尋新時代的詞彙表

什麼是生成式引擎優化 (GEO)？

生成式引擎優化 (Generative Engine Optimization, GEO) 是一種優化數位內容的實踐，目的是讓 AI 模型能夠理解、引用並摘要您的內容，以回應使用者的提問。GEO 確保您的內容能夠被用於 SGE、Perplexity 和 ChatGPT 等工具中的 AI 生成回覆。

如果說 SEO 是讓你的內容被「收錄」，那麼 GEO 就是讓你的內容被「納入」AI 生成的答案中。

可以這樣想：

• 傳統的 SEO 旨在讓您的網站在一長串的連結中名列前茅，希望有人會點擊您的連結。
• GEO 則是讓您網站的資訊變得如此清晰可信，當有人向 AI (如 Google 的 AI 總覽或 ChatGPT) 提問時，AI 會使用您的資訊來生成答案，並理想地將您列為來源。

什麼是大型語言模型引擎優化 (LEO)？

大型語言模型引擎優化 (LLM Engine Optimization, LEO) 是一門全面的學問，旨在優化您品牌的知識和資料，以便在整個大型語言模型 (LLM) 生態系中被發現並準確呈現。

這不僅包括搜尋引擎，還延伸至 LEO，確保公共圖書館員、私人企業圖書館員 (例如大型公司內部的 AI)，以及專業研究員 (例如金融或科技領域的 AI 工具) 都能獲得關於您的相同且正確的資訊。

LEO 確保無論 AI 驅動的對話發生在何處——企業聊天機器人、AI 驅動的 API，還是專有的 AI 研究工具——您品牌的聲音都能保持一致和權威。

可以將它視為 GEO 的進階版：

GEO 專注於公共圖書館員 (類似於 Google 搜尋或 Bing)。您希望他們向公眾提供關於您的正確資訊。

整體理解：

• SEO：被搜尋引擎找到 – 人類優先
• GEO：被生成式 AI 引用 – 機器優先
• LEO：被所有 AI 系統理解 – 模型優先

為什麼自然搜尋正在改變，以及這對能見度意味著什麼

要理解這項轉變的迫切性，我們必須先了解其背後的運作機制。這不僅僅是演算法的更新，而是由大型語言模型 (LLM) 驅動的徹底使用者體驗變革。

從搜尋引擎到答案引擎的演變，是為了提供更直接、更有效率的使用者體驗。

走在最前線的是 Google 的搜尋生成體驗 (Search Generative Experience, SGE)。當使用者輸入一個典型的 B2B 研究複雜查詢時，SGE 會在頁面最頂端生成一個全面、敘事性的「AI 快照」。

您過去透過 SEO 爭取的黃金版位，現在被 AI 佔據了。早期關於 SGE 影響的數據顯示，對於某些查詢，自然搜尋點擊量可能下降 34.5%，因為使用者無需向下滾動就能得到答案 (eMarketer)。

這一點至關重要，因為 B2B 買家正積極尋求更有效率的獲取答案的方式。高達 77% 的 B2B 買家表示，他們最近一次的採購過程非常複雜或困難，這清楚地表明買家正在尋求更有效率的解決方案 (Gartner，「Smarter GTM for a Smarter B2B Buyer」)。

生成式 AI 提供了這種效率。

它能將產品評論、技術文件和價格頁面綜合整理成一個段落。如果您的內容結構混亂、鎖在 PDF 檔案中，或充滿了模糊的行銷術語，AI 將會忽略它，轉而選擇競爭對手更清晰、結構更佳的內容。

單靠 SEO 已無法應對這種深度的機器理解需求。

GEO 與 SEO 的相似與不同之處

GEO 是 SEO 的演進，而非取代。兩者內在相連，但目標和策略有所不同。

相似之處

• 以優質內容為基礎：兩者都依賴於高品質、相關且經過充分研究的內容，以滿足使用者的意圖。
• E-E-A-T 的重要性：Google 的「經驗、專業、權威、信賴 (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness)」原則對兩者都至關重要。AI 模型被明確訓練來尋找這些信號以驗證資訊。
• 技術健康度：一個技術上健全的網站 (載入速度快、適合行動裝置、使用安全協定) 對於爬蟲和 AI 模型有效存取您的內容至關重要。
• 理解使用者意圖：從核心上講，SEO 和 GEO 都是關於深入理解您的受眾正在問什麼問題，並提供最好的答案。

不同之處：GEO vs SEO

主要目標

SEO：在搜尋引擎結果頁 (SERP) 上獲得盡可能高的排名。

GEO：被準確地納入並引用於 AI 生成的答案中 (綜合分析與收錄)。

焦點

SEO：專注於匹配特定關鍵字並爭取排名。

GEO：專注於展現對特定實體和概念及其相互關係的深入了解。

受眾

SEO：採用「人類優先」的方法，內容為人類編寫，並為爬蟲進行優化。

GEO：採用「機器優先」的方法，內容為 AI 進行結構化，然後由 AI 綜合呈現給人類。

關鍵策略

SEO：從其他網站獲取反向連結，作為權威性的主要信號。

GEO：使用結構化資料 (Schema)，提供明確的、機器可讀的上下文，作為清晰度的主要信號。

成功指標

SEO：點擊率 (CTR)——點擊您連結的使用者百分比。

GEO：綜合分析佔有率 (Share of Synthesis)——您在 AI 生成答案中被提及的頻率和準確性。

為什麼 GEO 對 B2B 行銷人員很重要

B2B 買家現在將 AI 作為值得信賴的研究助理

在與銷售團隊交談之前，潛在客戶會使用 Gemini、Grok 和 Google 的 AI 總覽等 AI 工具來做出重要的商業決策。他們依賴這些工具來：

• 研究產品和供應商。
• 比較不同的解決方案和功能。
• 建立一份要聯繫的公司短名單。

這個新現實意味著買家期望獲得即時、摘要式且有專家級資訊支持的答案。

如果您的品牌沒有出現在這些 AI 生成的結果中，您在他們購買旅程最早、最關鍵的階段就是隱形的。

GEO 確保您的品牌出現在這些答案中。

在 B2B 科技領域，這種轉變的影響因幾個關鍵原因而被放大：

• 複雜的購買決策：B2B 科技採購涉及高風險、多方利益關係人和廣泛的研究。買家會提出複雜、多部分的問題——這正是觸發 AI 生成快照的那種查詢。
• 資訊密度高：您的買家是技術專家，需要深入、可信的資訊。GEO 讓您能夠結構化這些密集的資訊 (例如，規格表、整合指南、安全協定)，以便 AI 能夠準確地呈現它。
• AI 在職場的興起：您的目標受眾已經在使用 AI。一份 2024 年的報告顯示，72% 的高階主管正在使用生成式 AI 進行工作，這表明您的潛在客戶已經習慣於向 AI 尋求研究和答案 (Deloitte，「The State of Generative AI in the Enterprise」)。您的行銷必須在這個新場域與他們相遇。
• 不斷演變的搜尋版圖：隨著像 ChatGPT、Gemini 和 Google 的 AI 總覽等 AI 驅動的搜尋技術變得越來越普遍，GEO 對於維持能見度和競爭力至關重要。

GEO 的好處

• 在 AI 快照中增加能見度：主要好處是在頁面頂部寶貴的 AI 生成答案中贏得一席之地。
• 提升品牌權威性：被 AI 引用為來源，會將您的品牌定位為該領域值得信賴的權威。
• 改善潛在客戶品質：透過預先提供清晰、準確的資訊，您可以預先篩選潛在客戶。
• 那些真正點擊進來的訪客通常資訊更充足，意圖也更強烈。
• 讓您的內容不過時：今天建立結構化、以實體為中心的內容，能讓您的數位資產在未來的 AI 發展中保持彈性和價值。
• 創造競爭差異化：當您的競爭對手仍只專注於傳統排名時，GEO 提供了顯著的先行者優勢。
• 為產品開發提供更好的數據：分析使用者向 AI 提出的問題，可以為了解客戶需求和痛點提供寶貴的見解。
• 一致的跨平台訊息 (LEO)：採用 GEO/LEO 方法可確保貴公司的資訊在不同平台上呈現一致，無論是出現在 Google SGE、Microsoft Teams Copilot，還是客製化的內部聊天機器人中。
• 直接互動：GEO 確保當使用者搜尋相關資訊時，您的品牌會出現在 AI 生成的結果中，這可能帶來與潛在客戶的直接互動。
• 品牌一致性：GEO 有助於在不同的 AI 平台上維持品牌一致性和訊息傳遞，確保 AI 生成的回應能準確反映您的品牌形象。

AI 如何「閱讀」您的內容——它注意什麼，忽略什麼

生成式 AI 的閱讀方式與人類不同——它使用大型語言模型 (LLM) 來解析內容，以識別實體並理解它們之間的關係。與傳統搜尋引擎爬取頁面以尋找關鍵字和反向連結不同，AI 專注於意義和結構。

例如，如果您的產品是 QuantumLeap CRM，AI 會提取：

• 實體：QuantumLeap CRM
• 屬性：SaaS 平台、分級定價
• 關係：與 Microsoft Outlook 整合、與 Salesforce 競爭

AI 會注意：

• 結構化格式 (H1、H2、項目符號、常見問題) 以及最重要的，詳細的 Schema 標記。
• 清晰的定義、自然的語言：當您明確定義一個術語——「零信任網路架構 (Zero-Trust Network Architecture, ZTNA) 是…」——AI 會將此識別為高價值資訊。
• 數據與歸因：它會主動尋找數據點及其來源，以驗證說法。注意使用連至已驗證來源的外部連結，並添加作者和發布日期的元數據。
• 上下文連結：它會分析內部和外部連結，以理解一段內容在更廣泛的知識體系中的位置。

AI 會忽略：

• 關鍵字堆砌：在內容中過度填充關鍵字，這是一種過時的 SEO 策略，現在被視為低品質、無益內容的負面信號。
• 模糊的語言：像「世界級」或「革命性」等含糊的行銷術語對 AI 毫無意義，會被捨棄。空洞或充滿行話的內容也是如此。
• 沒有替代文字的圖片：AI 看不見圖片；它依賴描述性的替代文字 (alt text) 來理解其內容和上下文。
• 非結構化數據：埋藏在複雜資訊圖表或格式不佳的 PDF 中的資訊通常是看不見的。
• 失效連結和過時數據：無法作用的連結或過時的數據會降低您內容的可信度，並向 AI 發出信號，表示您的資料可能不可信或不是最新的。

將 GEO 與 SEO 整合 (策略)

一個成功的策略不是在 SEO 和 GEO 之間做選擇，而是將它們整合起來。

• 進行關鍵字研究，然後對應到實體：繼續您傳統的關鍵字研究，以了解使用者需求。然後，再進一步識別這些關鍵字中的核心實體 (產品、人物、概念)，並圍繞它們建立您的內容策略。
• 用結構化資料提升頁面 SEO：在為 SEO 優化了您的標題標籤、Meta 描述和內文後，實施強大的 TechArticle、FAQPage 和 SoftwareApplication Schema，使同樣的內容對 AI 來說完全易讀。
• 利用連結建立作為權威信號：繼續建立高品質的反向連結。對於 GEO 來說，這些連結的上下文更加關鍵。來自一個高權威、主題相關的來源的連結，是一個 AI 模型會認可的強大 E-E-A-T 信號。
• 用 GEO 策略強化支柱頁面：您以 SEO 為導向的支柱頁面和主題叢集是 GEO 的絕佳基礎。透過添加結構化的常見問題解答區塊、清晰的術語定義以及引用可驗證的數據來增強它們，使其成為 AI 綜合分析的主要來源。

如何為 GEO 撰寫新的、機器可發現的內容？

轉向以 GEO 為中心的策略需要一個刻意、多面向的方法。我們將此方法分為五個核心支柱，為 B2B 科技品牌提供建立競爭優勢的藍圖。

• 支柱一：奠定權威基礎與強化版 E-E-A-T
• 支柱二：語意結構與極致的機器可讀性
• 支柱三：從關鍵字轉向以實體為中心的內容策略
• 支柱四：掌握對話關聯性與提示詞優化
• 支柱五：在機器邏輯與人性溫度之間取得平衡

支柱一：奠定權威基礎與強化版 E-E-A-T

Google 的 E-E-A-T (經驗、專業、權威、信賴) 概念對 SEO 一直很重要，但對於 GEO 而言，它更是絕對的基石。生成式 AI 模型容易產生「幻覺」，也就是捏造資訊。為了對抗這一點，它們的演算法正被積極訓練，以識別並優先考慮那些展現出無可挑剔可信度的來源內容。

您組織的整體數位形象必須極力彰顯可信賴度。

• 展示第一手經驗：超越泛泛之談。展示真實世界的應用案例。對於一家網路安全公司來說，這意味著發表詳細的事件應對個案研究，或由親自部署過解決方案的工程師撰寫文章。
• 展示您的專家：您員工的專業知識是您最寶貴的 GEO 資產。作者簡介不應是事後才想到的東西；它們應該是詳細的頁面，連結到他們的專業檔案 (例如 LinkedIn)、學術出版物或會議演講經歷。使用 Person Schema 來標記您的作者，將他們明確地與您的組織連結起來。
• 建立可驗證的權威：權威是關於您在行業中被認可的地位。這包括在信譽良好的行業刊物中被提及、在 Gartner Peer Insights 等平台上的評論，以及與其他知名技術領導者的合作夥伴關係。這些第三方信號是 AI 模型強而有力的驗證。
• 建立不容置疑的信任：信任建立在透明度之上。您的網站需要有易於存取的「關於我們」和「聯絡我們」頁面。發表您的原創研究和數據，並清楚說明您的研究方法。如果您提出一個主張，請用連結支持它，無論是連結到您自己的數據還是受尊敬的第三方報告。

支柱二：語意結構與極致的機器可讀性

要讓 AI 使用您的內容，它必須能零歧義地理解。這就是技術精確性成為競爭優勢的地方。您的內容結構不僅要為人眼設計，更要為機器消化而設計。

您武器庫中最强大的工具是 Schema 標記。

這是一種結構化資料的詞彙，您可以將其添加到網站的程式碼中，以準確地告訴引擎您的內容是什麼，而不僅僅是它說了什麼。

• 超越基本的 Schema：每個 B2B 科技行銷人員都應該使用 Article、Breadcrumb 和 Organization schema。要用 GEO 取得領先，您需要實施更具體的類型：
• TechArticle：此 schema 比 Article 更具體，可用於表示技術內容，向引擎表明其性質。
• SoftwareApplication：對於您的產品頁面，這是不可或缺的。用它來詳細說明您的應用程式類別 (designApplication, securityApplication)、功能 (featureList) 和相容性 (operatingSystem)。這使得 AI 能夠進行準確的比較。
• HowTo & FAQPage：用此 schema 來結構化您的教學和常見問題。它直接對應生成式搜尋的對話性質，讓 AI 極其容易地將您的逐步說明或答案提取到快照中。

以下是一個如何巢狀化 schema 以建立豐富上下文的範例。

一篇由貴公司專家撰寫的文章：

上面的程式碼區塊明確地告訴 AI：「這篇技術文章是由一位具名的專家撰寫的，您可以驗證他的資歷，並且由這個特定的組織發布。」

這就是機器的信任語言。

支柱三：從關鍵字轉向以實體為中心的內容策略

AI 模型以實體和概念來思考，而不僅僅是關鍵字字串。

一個實體是一個單一、定義明確的事物，例如一家公司 (「微軟」)、一個軟體類別 (「客戶關係管理」)、一項技術 (「Kubernetes」) 或一個人 (「薩蒂亞·納德拉」)。您的內容需要展現出對您領域中關鍵實體及其之間關係的深入理解。

• 定義並繪製您的知識圖譜：首先識別定義您市場的核心實體。關鍵的產品、技術、問題和競爭對手是什麼？您的目標是建立一個全面覆蓋這些實體的內容生態系，將您的網站建立為一個「知識中心」。
• 圍繞實體建立主題叢集：以廣泛實體 (例如，「數據可觀測性」) 的核心支柱頁面來組織您的內容，並圍繞它建立一個深入探討相關子實體 (「數據血緣」、「Schema 異動」、「時間序列數據中的異常偵測」) 的「叢集」內容網絡。這種內部連結結構向 AI 模型表明您對該主題有全面的理解。
• 實踐消歧：要極致清晰。當您提到一個有多重含義的術語時，請提供上下文來消除歧義。例如，在數據科學的背景下寫到「python」時，要明確您指的是程式語言，而不是爬行動物。這種精確性對於機器的正確解釋至關重要。
• 從實體開始，而非關鍵字：在草擬任何一個字之前，先定義您內容的核心實體。這可能是一個產品、一個問題、一項技術或一個概念。您的目標是創建一個清晰、結構化的資源，直接對應 B2B 買家——以及延伸開來的 AI 引擎——想要理解的內容。
• 為問題而寫，而非為關鍵字：找出您的受眾最可能對該實體提出的 5-10 個問題。這些問題應反映真實的買家意圖，例如「這項技術如何與現有系統整合？」或「此解決方案有哪些安全風險？」將這些問題用作您的副標題，使您的內容與生成式搜尋的自然語言模式保持一致。
• 像機器一樣思考來結構化：使用邏輯性的標題層級 (H1, H2, H3) 來分解內容。優先考慮易讀性——短段落、項目符號列表和清晰的格式有助於人類和機器快速解析您的訊息。
• 使用精確、易懂的語言：避免行銷廢話和含糊的最高級形容詞。明確且清晰地定義技術術語。如果必須使用行業術語，請用淺顯的語言解釋它。清晰不僅僅是為了可讀性——它也是對生成式引擎的信任信號。

支柱四：掌握對話關聯性與提示詞優化

最後一個支柱是將您的內容與新的使用者行為對齊：對話。

B2B 買家正在向 AI 提出詳細、多部分的問題。您的內容需要以一種易於 AI 解析和呈現的格式包含這些答案。

• 以問答方式思考：將您內容的關鍵部分結構化，以直接回答您的買家正在問的自然語言問題。將您的標題變成問題。使用常見問題解答區塊——並用 FAQPage schema 標記——來處理常見的疑慮、功能比較和實施問題。
• 為「提示詞」而非僅為關鍵字優化：使用 AlsoAsked 和 AnswerThePublic 等工具，但要從使用者向 AI 提問的角度來審視結果。一個關鍵字可能是「雲端成本管理」，但一個提示詞會是「在不影響效能的情況下，降低 AWS 支出的最佳策略是什麼？」
• 您的內容應該被優化以直接回應後者。這就是實現「提示詞與市場契合度 (Prompt-Market Fit)」的精髓。
• 擁抱比較性和解釋性內容：B2B 研究的很大一部分涉及比較。創建直接比較解決方案、用簡單術語解釋複雜技術概念以及定義行業術語的內容。這對於尋求提供全面答案的生成式引擎來說是高價值的燃料。
• 為上下文進行內部連結：在頁面之間建立有意義的連結。連結到其他相關的內部內容，以幫助 AI 引擎理解您的領域專業知識和您知識的更廣泛背景。

支柱五：在機器邏輯與人性溫度之間取得平衡

最後，請記住人類讀者。

雖然您的結構應支持機器理解，但您的語氣和敘事仍應感覺自然、引人入勝且值得信賴。

GEO 優化的內容不一定要聽起來像機器人——它只需要清晰明瞭。

如何審核及升級現有內容以符合 GEO

您現有的內容庫是一項寶貴資產。系統性的審核可以將您最重要的內容提升至符合 GEO 的標準。

• 依據表現和相關性排定優先順序：從流量最高、最具策略性的內容開始。
• 進行清晰度檢查：頁面的核心實體是否一目了然？重寫以求精確，並移除含糊的行銷術語。
• 進行結構審核：使用 Google 的複合式搜尋結果測試來分析您目前的 Schema 標記，並找出添加更具體類型的機會 (例如，在問答部分添加 FAQPage schema)。
• 執行信任審核：所有主張是否都有引用支持？數據是否為最新？添加或增強作者簡介以顯示專業性。
• 找出綜合分析的缺口：閱讀您的文章並問自己：「使用者接下來可能會問什麼問題？」如果您的內容沒有回答，AI 就會去別處尋找。填補這些空白，使您的內容更全面。使用像 Schema.org、ChatGPT 或 Perplexity 這樣的工具來測試您的內容在 AI 工具中的呈現方式。

在 GEO 時代衡量成功

隨著我們的策略演變，我們的衡量指標也必須跟進。在 AI 驅動的世界中，僅僅依賴自然流量和 SERP 排名會讓您對自己的表現產生不完整的了解。

B2B 行銷人員必須開始追蹤一套新的關鍵績效指標 (KPI)：

• AI 快照中的品牌與來源提及：您是否在 SGE 和其他答案引擎中被引用為來源？已有工具開始追蹤這一點，但目前仍需要對您最重要的 SERP 進行手動、質化的分析。
• AI 生成摘要的準確性：當 AI 確實引用或摘要您的內容時，資訊是否正確且正面？
• 不正確的摘要可能表明您的內容缺乏機器解釋所需的清晰度和結構。
• 答案引擎內的聲量佔有率：不僅僅是傳統搜尋中的聲量佔有率，還要分析您的品牌在您行業的關鍵概念和問題上作為可信來源出現的頻率。
• 來自「引用來源」的流量：隨著生成式 AI 平台改進其來源歸因，監控您的分析數據中來自這些平台的推薦流量。

清單：您可以立即應用的 GEO 優化內容跡象

• 主要主題 (實體) 在 H1 標題和引言中明確陳述。
• 副標題 (H2, H3) 的措辭是 B2B 買家會問的問題。
• 關鍵技術術語和概念在文本中被明確定義。
• 所有數據點或統計數據都超連結到其原始、可信的來源。
• 頁面使用特定的 Schema 標記 (例如，FAQPage, TechArticle)，您可以使用 Google 的複合式搜尋結果測試進行驗證。
• 作者資訊可見，並連結到專家簡介，以顯示 E-E-A-T。
• 內容在適用情況下直接比較功能、解決方案或概念。
• 縮寫詞在首次使用時會拼出全名 (例如，「客戶關係管理 (Customer Relationship Management, CRM)」)。

GEO 對付費搜尋意味著什麼

自然搜尋的變化也正在改變付費媒體的策略。隨著 AI 快照佔據 SERP 的頂部，傳統搜尋廣告的版位和表現將會改變。

策略必須調整：

• AI 快照內的廣告：Google 已經在實驗將廣告直接置於 AI 生成的答案中。這創造了一個全新的、極具價值的廣告版位，需要不同的出價策略和廣告文案。
• 從關鍵字到概念：廣告投放的目標很可能會從簡單的關鍵字轉向更廣泛的概念或使用者意圖，這些意圖更有可能生成 AI 快照。
• 最高成效廣告活動 (PMax) 與 AI：Google 的 PMax 廣告活動已經高度依賴 AI 驅動。在 GEO 世界中取得成功，意味著要為這些廣告活動提供高品質的素材 (文字、圖片、受眾信號)，讓 AI 能有效地在 Google 的所有廣告版位中投放廣告，包括在生成式結果中。
• 品牌搜尋成為新戰場：大多數使用者會透過品牌搜尋來驗證 AI 的推薦。保護並優化品牌關鍵字。
• 基於提示詞的廣告正在興起：像 Perplexity AI 和 OpenAI 這樣的平台正在實驗贊助提示詞，廣告商會針對特定的使用者查詢出現。這個趨勢指向一個未來，即提示詞——而不僅僅是關鍵字——將成為廣告投放的主要單位。行銷人員應開始準備這一轉變，開發與提示詞對齊的內容和訊息框架。
• 需要追蹤的新指標：在 GEO 時代，績效衡量必須超越傳統的點擊率。關鍵的新興指標包括：
• AI 提及帶來的品牌提升
• AI 曝光後品牌搜尋量的增加
• 被納入 AI 總覽、快照和答案引擎中

確保您的 B2B 內容長期可見性的未來策略

• 主宰您的利基市場：專注於成為某個特定、定義明確的利基市場中無可爭議的權威來源。成為「金融科技領域的 AI 驅動網路監控」的第一可引用來源，勝過成為「IT 解決方案」的第 100 個來源。
• 創造原創數據：委託調查、進行研究，並分析您的專有數據。原創研究是 GEO 最有價值的資產之一，因為它本身就是第一手資料。
• 建立多媒體資產庫：開發高品質的圖片、影片和圖表，並附有乾淨、描述性的元數據 (替代文字、標題、描述)。AI 正變得越來越多模態，結構化的媒體至關重要。
• 擁抱持續學習：變化的步伐正在加快。投入資源以隨時了解生成式 AI 的演變，並準備好每季而不是每年實驗和調整您的策略。

重點摘要

搜尋不會消失。但是人們和機器與您內容互動的方式正在快速演變。

擁抱 GEO 的行銷人員將會：

• 透過 AI 工具獲得更多的自然觸及
• 建立更強的品牌能見度
• 為新的付費廣告格式和不斷變化的使用者旅程做好準備

現在就開始。審核您的內容。為被發現而建構。成為一個被機器和人類都信賴的聲音。

資料來源

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• Search Engine Land. “What is Generative Engine Optimization (GEO)?” Search Engine Land, 2024, https://searchengineland.com/what-is-generative-engine-optimization-geo-444418, Accessed 8 July 2025.
• Transmission Agency. “GEO is the New SEO.” Transmission Agency, 2024, https://b2b-marketing.transmissionagency.com/b2b-marketing/geo-is-the-new-seo-machine-discoverable-content, Accessed 8 July 2025.
• HubSpot. “Generative Engine Optimization (GEO).” HubSpot Blog, 2024, https://blog.hubspot.com/marketing/generative-engine-optimization, Accessed 8 July 2025.
• Mailchimp. “Generative Engine Optimization.” Mailchimp Resources, 2024, https://mailchimp.com/resources/generative-engine-optimization/, Accessed 8 July 2025.
• eMarketer. “Google AI Overviews decrease CTRs by 34.5%, per new study” eMarketer, 2025, https://www.emarketer.com/content/google-ai-overviews-decrease-ctrs-by-34-5-per-new-study, 8 July 2025.