GEO 怎麼做？讓 AI 推薦你品牌的五個步驟
GEO（生成式引擎優化）是讓 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI 摘要在回答中提到你、引用你網頁的做法。從 AI 答案的來源講起，用五個步驟說明 GEO 怎麼做：量測、選主題、寫內容、讓 AI 讀得到、追蹤調整。
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GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）是讓 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI 摘要這類 AI 工具，在回答問題時提到你的品牌、引用你的網頁的做法。GEO 怎麼做？答案是一個五步驟的循環：先量測 AI 現在怎麼說你，選出 AI 還答不好的主題，寫成好引用的內容，確認 AI 讀得到你的網站，約 4 週後再量測一次看有沒有效果。
GEO 不是一套新技術，而是一組「讓 AI 找得到、讀得懂、願意引用」的內容與網站習慣。這篇文章先說明 AI 的答案從哪裡來，再逐一說明五個步驟。
為什麼現在要做 GEO？
使用者正在從「點連結」轉向「直接看 AI 的答案」。當答案直接寫在 AI 的回答裡，沒被提到的品牌就等於不存在。
- Google 搜尋出現 AI 摘要時，使用者點擊傳統搜尋結果的比例是 8%，沒有 AI 摘要時是 15%；點摘要裡連結的只有 1%（Pew Research Center，2025 年 7 月）。
- Google AI 摘要（AI Overviews）每月有超過 20 億使用者（Alphabet 2025 年第二季財報）。
- ChatGPT 每週有 8 億活躍使用者（TechCrunch，2025 年 10 月）。
GEO 這個詞來自 2023 年的研究論文（Aggarwal 等，GEO: Generative Engine Optimization，後來發表於 KDD 2024）。GEO 和 SEO、AEO 的差別，可以看 GEO、AEO、SEO 的定義與差異。
AI 的答案從哪裡來？
AI 的回答有兩個來源：模型以前學過的「訓練資料」，和回答當下上網查到的「檢索結果」。GEO 主要影響的是檢索結果。
| 來源 | 是什麼 | 更新速度 | 答案會附來源連結嗎 |
|---|---|---|---|
| 訓練資料 | 模型製作時讀過的大量文字，記在模型裡 | 慢，要等下一版模型 | 不會 |
| 檢索結果 | 回答前先搜尋，讀幾個網頁再作答 | 快，網頁一被索引就可能被用上 | 會，通常標在句子旁或答案下方 |
主要的 AI 工具在回答需要最新資訊的問題時，都會先上網搜尋：ChatGPT 搜尋用自己的爬蟲 OAI-SearchBot 收錄網頁（OpenAI 爬蟲說明），Google AI 摘要引用的是 Google 已索引的網頁，而且沒有額外的技術要求（Google 搜尋中心）。
訓練資料很難在短時間內改變，檢索結果則取決於你現在網路上有什麼。所以 GEO 的重點是：讓你的網頁在 AI 搜尋時被找到，而且值得引用。
AI 怎麼挑選要引用的頁面？
AI 不會照搜尋排名依序引用，而是從取回的網頁裡，挑出最能回答問題的段落。一個網頁要被引用，得先「被找到」，再「被挑中」。
GEO 論文把同一批網頁用不同寫法改寫，再讓 AI 作答，量測每種寫法在答案中占了多少份量：
| 寫法 | 做了什麼 | 整體分數 |
|---|---|---|
| 未優化 | 原本的網頁 | 19.5 |
| 堆疊關鍵字 | 重複塞入搜尋關鍵字 | 17.8 |
| 引用來源 | 加入可查證的來源 | 24.9 |
| 加入數據 | 把模糊描述換成具體數字 | 25.9 |
| 加入引述 | 引用有公信力的人或機構說的話 | 27.8 |
引用來源、加入數據、加入引述三種寫法，相對未優化的網頁提升約 30–40%；堆疊關鍵字反而變差。同樣加上來源，原本在搜尋結果排第 5 名的網站，份量提升了 115.1%。AI 看重的是內容好不好引用，不只是網站大不大。
GEO 的五個步驟
GEO 是一個重複的循環：量測現況、找出缺口、補上內容、讓 AI 讀得到、再量測一次。少了量測，就無法知道改動有沒有用。
| 步驟 | 要回答的問題 | 產出 |
|---|---|---|
| 第一步 量測 | AI 現在有沒有提到我？引用的是誰的網頁？ | 一份「哪些問題有、哪些沒有」的清單 |
| 第二步 選主題 | 哪些問題 AI 還答不好，而我答得最好？ | 一個優先要寫的主題 |
| 第三步 寫內容 | 怎麼寫才容易被挑中？ | 一篇好引用的文章 |
| 第四步 讓 AI 讀得到 | AI 的爬蟲進得來嗎？看得懂頁面嗎？ | 一個對 AI 開放、結構清楚的網站 |
| 第五步 追蹤與調整 | 發布後，AI 的回答有沒有變？ | 下一輪要改什麼 |
第四步是網站層級的設定，通常做一次就好；其他四步每個主題都要走一遍。第一次做時，建議先檢查第四步，否則內容寫得再好，AI 也讀不到。
第一步 量測：先知道 AI 現在怎麼說你
量測的方法是用一組固定的問題，定期去問幾個 AI 工具，記下它們怎麼回答。問題要是客戶真的會問的話，而且不能包含你的品牌名稱，否則量不出你在「沒人提示時」的能見度。
AI 每次回答都有些微不同，同一題問 3 次以上，算「3 次裡有幾次提到」。每份回答記下五件事：有沒有提到、提到的位置、是推薦還是順帶一提、語氣、引用來源裡有沒有你的網站。最值得注意的是「完全沒人被提到」的空白題目，以及「有提到但引用別人網頁」的題目。
第二步 選主題：找 AI 還答不好的問題
最值得寫的主題，是「客戶常問、AI 的答案還很弱、而你剛好最懂」的問題。判斷方法有兩個：
- 看稀缺度：把主題拿去問幾個會上網的 AI，數一數引用了幾個不同的網站。幾乎沒有來源的主題，機會最大。
- 找內容缺口：記下 AI 沒答到、答得模糊或答錯的地方，例如具體費用、步驟順序、地區或法規差異。這些就是你的文章要補的。
選定主題後，把對應的問題加入第一步的量測清單，發布後才看得到變化。
第三步 寫內容：讓 AI 好引用的寫法
AI 挑段落時，偏好「一眼就看得出答案、而且有依據」的內容。七個寫法：
- 開頭 200 字內直接回答，不用「本文將介紹」這類過場話
- 用具體數字，而且寫清楚單位與適用條件
- 至少 3 個外部來源，其中至少 1 個是政府、學術或官方機構
- 比較用表格，流程用有序步驟清單
- 文末放常見問題，每題有一句話的直接答案
- 寫上真實的更新日期與作者
- 不要堆關鍵字
每個寫法的細節與範例，見 AI 引用優化的 5 個實戰技巧。
第四步 讓 AI 讀得到、看得懂
內容寫得再好，AI 讀不到就等於沒寫。這一步檢查網站本身，只需要做一次：
- 不要擋掉 AI 的爬蟲：檢查 robots.txt 是否放行 OAI-SearchBot、Googlebot、PerplexityBot、Claude-SearchBot 等爬蟲。OpenAI 的訓練爬蟲 GPTBot 與搜尋爬蟲 OAI-SearchBot 分開控制，可以只放行搜尋。
- 讓文字直接寫在網頁裡：在瀏覽器「檢視原始碼」裡搜尋文章中的一句話，找不到就代表內容要等程式執行後才出現，部分爬蟲會漏掉。
- 加上結構化資料：用 Schema.org 格式標示 Article（作者、日期）與 FAQPage（常見問題），內容必須和畫面上看得到的一致。
- 網站地圖與 llms.txt：網站地圖讓爬蟲不漏掉新文章；llms.txt 是給 AI 看的網站說明檔，目前是社群提案，成本低可以做。
逐項的檢查方法與各家 AI 爬蟲的用途，見讓 AI 讀得到你的網站。
第五步 追蹤與調整：確認改動有沒有用
文章發布後，用第一步那組問題再量一次，比較前後差異。AI 要先收錄新網頁才可能引用它，建議每週照常量測，約 4 週後再比較發布前後。
最直接的訊號是「你的新文章出現在 AI 列出的來源連結裡」。沒有起色時，依序排除：沒被收錄（回第四步）、主題和標題對不上、內容不夠好引用（回第三步）、競爭太激烈（回第二步換更細的主題）。
GEO 常見誤解
| 誤解 | 實際情況 |
|---|---|
| GEO 取代了 SEO | AI 很多時候先用搜尋引擎找資料，SEO 是 GEO 的基礎 |
| 問一次 AI 就知道結果 | AI 每次回答都不同，要問多次、看多週趨勢 |
| 關鍵字塞越多越好 | 實驗中堆疊關鍵字反而變差 |
| 大品牌才會被 AI 推薦 | 排名較後的網站優化後提升最大 |
| 發布後馬上就會被引用 | 通常要幾週才看得到變化 |
| 要特殊技術才能出現在 AI 摘要 | Google 表示沒有額外技術要求 |
常見問題
Q：GEO 是什麼？
GEO 是生成式引擎優化，指讓 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI 摘要等 AI 工具在回答中提到你、引用你網頁的做法。
這個詞來自 Aggarwal 等人 2023 年的論文，論文於 KDD 2024 發表。它不是新技術，而是一組讓 AI 找得到、讀得懂、願意引用的內容與網站習慣。
Q：GEO 怎麼做？
GEO 的做法是五個步驟的循環：量測、選主題、寫內容、讓 AI 讀得到、追蹤調整。
第四步「讓 AI 讀得到」是網站層級設定，做一次即可；其他四步每個主題都要走一遍。第一次做時建議先檢查第四步。
Q：GEO 和 SEO 要選一個做嗎？
不用選，兩者要一起做，SEO 是 GEO 的基礎。
Google 說明網頁必須被索引、且符合顯示摘要的條件，才可能成為 AI 摘要的來源。AI 工具也常先用搜尋引擎找資料再作答，網頁搜不到就不會被引用。
Q：AI 的答案是從哪裡來的？
AI 的答案來自訓練資料與檢索結果兩個來源，GEO 主要影響的是檢索結果。
訓練資料要等下一版模型才更新，而且不附來源連結。檢索結果是 AI 回答當下上網查到的網頁，網頁一被索引就可能被用上，並會附上來源連結。
Q：什麼樣的內容比較容易被 AI 引用？
開頭直接回答、有具體數字、標出可查證來源的內容最容易被引用。
GEO 論文的實驗中，引用來源、加入數據、加入引述三種寫法，相對未優化的網頁提升約 30–40%。堆疊關鍵字的分數是 17.8，比未優化的 19.5 還低。
Q：小網站也有機會被 AI 推薦嗎？
有機會，而且實驗顯示排名較後的網站提升更多。
GEO 論文發現，同樣加上來源，原本在搜尋結果排第 5 名的網站份量提升 115.1%，排第 1 名的反而下降 30.3%。內容的具體程度與可信度，能部分彌補網站規模的差距。
Q：怎麼知道 AI 現在有沒有提到我的品牌？
用一組不含品牌名稱的固定問題，定期去問幾個 AI 工具，記下回答。
同一題問 3 次以上，算有幾次提到你，並記下提到的位置、方式、語氣與引用來源。測試時要開啟上網搜尋功能，才看得到 AI 引用了哪些網頁。
Q：做 GEO 多久會看到效果？
通常要約 4 週才看得到變化。
AI 的搜尋要先收錄新網頁才可能引用它。建議每週照常量測，約 4 週後再比較發布前後；只看單一一週容易被 AI 本身的隨機變化誤導。