GEO 五大關鍵：如何讓 AI 引用你的網站？提升 AI 可見度的完整攻略
隨著 Google 的 AI Overview、ChatGPT 和 Perplexity 等生成式 AI 工具成為使用者搜尋資訊的新管道，傳統的 SEO（搜尋引擎優化）正在迎來一場革命。現在，我們必須關注一個新興領域：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）。
GEO 的核心目標是讓您的網站內容被 AI 系統選中，作為權威來源進行引用和推薦 。這不僅能帶來流量，更能建立您在特定領域的品牌權威。本文將根據最新的產業觀察與研究報告，為您揭示影響 AI 引用的五大關鍵因素，並提供一套完整的實戰攻略，助您掌握 GEO 的致勝先機 。
AI 搜尋的風向轉變：從社群平台到權威網站
在 AI 搜尋發展初期，我們觀察到一個有趣的現象。許多 AI 模型，包括 AI Overview，在回答關於科技、軟體或產品推薦等問題時，非常依賴 Wikipedia 和 Reddit 這類社群平台的內容作為參考來源 。這一度讓論壇、社群等使用者生成內容（UGC）的平台前景大好，因為 AI 似乎偏好真實用戶的分享與討論 。
然而，這個趨勢正在快速改變。近期數據顯示，單單在 10 月份，來自 ChatGPT 或 AI Overview 到 Reddit 的流量就下降了高達八成 。這意味著 AI 引擎正在調整策略，減少對單一社群平台的過度依賴，轉而尋求更穩定、更具權威性的資訊來源 。這也為專業網站和品牌內容創造了新的機會。
掌握 GEO：影響 AI 引用的五大關鍵因素
一份針對 ChatGPT、Perplexity 等主流 AI 工具的深入研究報告，揭示了 AI 在選擇引用來源時的五個核心考量因素 。
1. 權威性與網域歷史：「大者恆大」的現實 (Rich Get Richer)
AI 引擎普遍偏愛那些權重高且建立時間悠久的網域 。這和傳統 SEO 中「權威性」（Authority）的概念非常相似。新聞媒體、政府機構或像 Wikipedia 這樣的知名網站，因為其長期的信譽累積，更容易被 AI 視為可信賴的來源 。雖然經營自己的部落格有幫助，但效果遠不如被這些高權威網站報導或引用 。這個「大者恆大」的現象，意味著建立品牌權威比以往任何時候都更加重要 。
2. 引用來源的集中性 (Domain Diversity)
研究發現，生成式引擎在尋找資料時，並不會從大量不同的網站中廣泛取材 。相反地，它們傾向於反覆引用少數幾個固定的、大品牌的網站 。在某些主題上，甚至有高達七成的引用資料都來自同樣的幾個網域 。因此，您的目標應該是成為您所在領域中，那少數幾個被 AI 引擎持續信賴的「首選資訊來源」。
3. 內容新鮮度 (Freshness)
不同的 AI 工具對內容時效性的偏好有所不同 。
- Perplexity：這個以 AI 搜尋為核心的工具，非常看重內容的「新鮮度」。如果您發布了最新的新聞或產業動態，Perplexity 捕捉到您內容的機率會更高 。
- ChatGPT & Google AI：這類大型平台則採取相對保守的策略 。它們的流量巨大，為了確保資訊的穩定性和可靠性，會更傾向於引用那些經過時間驗證的、較舊的權威網站，而不是輕易推薦新網站 。
4. 提問敏感度 (Prompt Sensitivity)
AI 的理解方式與人類不盡相同。用戶提問時的微小字詞差異，就可能導致 AI 產出完全不同的答案和引用來源 。例如，搜尋「best laptops 2025」和「top laptops for 2025」，雖然語意上極為相近，但 AI 系統可能會因為對詞彙的不同解讀，而引用截然不同的網站 。這提醒我們，在優化內容時需要測試更多樣的關鍵字組合。
5. 多語言適應性 (Multilingual Adaptation)
AI 系統會根據使用者的地理位置和語言，優先引用本地化的內容 。例如，在香港地區用中文提問，AI 自然會傾向於引用香港本地的中文網站作為來源 。這對於經營本地市場的企業來說是一個好消息，但也意味著提供符合目標市場語言的內容至關重要。
提升 AI 可見度：四大 GEO 實戰攻略
了解了 AI 的運作原理後，我們可以透過以下四個策略來實際優化網站，提升被引用的機率。
1. 權威性工程 (Authority Engineering)
積極爭取「贏得媒體」（Earned Media） 。除了經營自有內容外，更要設法讓您的品牌、產品或觀點被外部的權威媒體報導，並獲得相關的連結（Backlink） 。每一次來自新聞網站、產業報告或知名部落格的引用，都在為您的網站累積 AI 眼中的「信任分數」 。
2. 機器可讀性 (Machine Scanability)
確保您的網站內容能被 AI 語言模型（LLM）輕易地理解和解析 。其中最有效的方法之一就是導入「結構化資料」（Structured Data） 。
- 強烈推薦使用 FAQ 結構化資料：許多使用者的搜尋行為本質上就是在「問問題」 。透過
FAQPageschema，您可以明確地告訴 AI「這是一組問答內容」，讓您的答案能精準匹配用戶的提問，從而大幅提高在 AI Overview 中出現的機率 。即使在前端頁面上看起來只是普通的問答列表，但在後端加入結構化資料後，AI 就能更準確地解讀其意涵 。
3. 引擎與語言適應 (Engine & Language Adaptation)
針對您的核心業務，在不同的 AI 系統（如 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview）上反覆測試相關的提問 。例如，如果您是會計公司，可以嘗試搜尋「會計公司推薦」或「中小企業會計服務」等 。如果 AI 的回答中沒有引用您的網站，您就需要回頭檢視並優化您的內容，使其更能滿足 AI 的需求 。
4. 專家可見度 (Visibility & Expertise)
對於希望建立領導地位的品牌，一個高階策略是發布原創的數據報告、產業統計或開放資料集（Open Data Set） 。當您的網站提供了獨家、具備專家見解的數據時，AI 系統會更傾向於將您視為該領域的權威來源，並在回答相關問題時引用您的發現 。
結論：立即行動，迎接 GEO 新時代
GEO 不再是遙遠的未來，而是正在發生的現實。其核心精神回歸到內容行銷的本質：建立真正的專業與權威，並透過技術手段讓內容更容易被機器理解。
從今天起，檢視您的網站，開始規劃您的 GEO 策略。特別是導入「FAQ 結構化資料」，這是一個低成本、高回報的切入點。立即行動，才能在 AI 搜尋的新浪潮中站穩腳步，讓您的品牌成為 AI 信賴的權威之聲。
