​

這張圖的內容是客人問 AI 的，不是我問AI的，完全沒有造假。真心不騙。

​

先說我為什麼會拿到客人的AI 對話內容

因為這位半導體廠的業務，是我十多年不見的車友。

​

他今天下午來到 MTSK 新竹店的時候，還以為認錯人了，怎麼會這麼面熟？還好我還記得他，雖然我已經十幾年沒騎公路車了。

​

他說：「我問 AI 哪裡有皮鞋推薦，出現的第一名就是你們。」

沒想到，竟然是認識的。

​

我問他能不能把問 AI 的推薦截圖給我，結果他直接把與Gemini 的對話連結直接傳給我，一字不改。

​

以下我就把這個活生生一個業務買皮鞋的用戶旅程，拆解真實、現子時的 AI 搜尋邏輯。

​

■ 人、貨、場，通通告訴AI

​

在AI搜尋，消費者不再只是搜關鍵字「皮鞋推薦」。

​

而是直接告訴AI：「我想要買上班穿的皮鞋，我是半導體廠的業務，有推薦的平價皮鞋嗎？」。

​

－人：半導體廠的業務

​

－貨：平價皮鞋

​

－場：上班穿

​

這代表什麼意思？

​

流量漏斗的頂端的結構已經不一樣了。

​

以前，品牌大、商品多，產品規格不要太爛，SEO把搜尋量大的關鍵字「皮鞋推薦」做好，要出現在前幾名、被消費者找到，並不是太難的事。

​

但是，現在要透過內容佈局建立情境標籤，讓 AI 能在特定的「人、貨、場」交集時，精準將你的產品視為最佳解算出來。

​

以這個例子來說，要有「業務」、「上班穿」與「平價皮鞋」的相關內容，AI 才能精準將你的產品當作最佳解，算出來，推薦給消費者。

​

​

■ 第三方網站成為 AI 信任來源

​

眼尖的朋友大概就會發現，AI 推薦的四個品牌，所帶的連結引用，沒有一個來自於品牌官網。

​

一個都沒有！

​

這不是巧合，這是因為「推薦」這件事情，AI 才不想聽品牌老王賣瓜、自賣自誇。

​

這裡有兩個重點：

​

1.中小企業的品牌必須打破「自家官網建好就有流量」的迷思，必需將行銷資源戰略性地投資於外部口碑、KOL 評測與 UGC 平台，建構外部信任包圍網。務實的做法是，自家官網內容建好之後，就要開始往外發揮影響力。

​

2.只會在官網寫自己好棒棒的品牌，沒有比較內容、沒有幫用戶做決策的內容，在「比較」這一站，就會失去用戶。

​

​

小小廣告一下：AI 推薦的四個皮鞋品牌中，一個來自「最準行銷」，但其他兩個其實也是來自於「最準行銷」的內容網站。三年多了，一樣有效！

真誠推薦　＃最準行銷　的AI SEO 方案。

​

​

■ 平價推薦，是身份定義的高 CP 值

​

這位業務明明問的是「平價皮鞋推薦」，但 AI 推薦的品牌是在 2,500 到 6,000 元之間，完全跳過夜市或量販店一千出頭的廉價皮鞋。

​

注意到了嗎？

​

在 AI 的語意計算中，「半導體業務」這個身分的平價標準是：「耐穿、不失禮、能承受高頻耗損的性價比」，不是那種單純比數字的低價。

​

也就是說，AI 會分依照用戶的「身分」重新定義價格帶。

​

這裡我出賣一下這位車友，他的車架、輪組跟身上的裝備，加一加差不多可以買一台四輪國產車。

​

他的那一雙卡鞋，差不多可以買三雙 MTSK 的皮鞋。

​

​

■ AI 扮演虛擬業務員

人很容易相信機器給出的答案，特別是AI 提供白底黑字的信任背書效果。

​

一句「兩雙平價真皮皮鞋輪流穿，壽命長三倍」，表面上是傳達行業知識與避坑指南，但實際上卻漂亮扮演超級業務員進行Upselling 的作用。

​

品牌的內容要建立具備說服力的「專業使用邏輯」，AI 才能免費替你在售前完成顧客教育、拉高客單價。

​

對了，這位車友，一次就買三雙皮鞋！感恩啊～

​

■ 看完 AI 給清單後，消費者的下一步是什麼？

​

這才是半導體業務買皮鞋最最最關鍵的重點：看完AI給的清單後的下一步是什麼？

​

答案不在圖片裡。

​

答案是「用 google map 搜尋 #MTSK手工牛皮皮鞋」

​

Google 我的商家上面的評論好不好？連結有沒有設對？電話有沒有寫錯？

​

這是收網前，線上的最後一哩路。

​

AI 搜尋已經在網路上替店家完成了 90% 的說服與篩選，但是消費者還是會看評論，再決定要不要打電話預約或進店。

​

顧客走進店裡時不是來「逛逛」，而是真的要來買的，只差試穿與付錢而已。

​

​

＝＝＝＝＝＝

​

過去的SEO，想著怎麼買關鍵字把流量「洗」進官網；

但在生成式 AI 的時代，當消費者進店的那一刻，這筆交易已經在線上完成了 90%。

​

做 對 AI SEO，不只引流、獲客，AI 還會免費變成 Upsell 的超級業務員。

很多人都把 Channel、Source、Medium、Campaign 這些東西搞混在一起，但這些其實是做數位行銷工具使用上一個很重要的基本概念，尤其是你使用 GA4 或是 Meta 廣告後台的時候，搞混了，就會牛頭對馬嘴或是跟協作伙伴雞同鴨講。

先來一個情境題：你朋友結婚，你在婚宴上問新郎：「你們是怎麼認識的？」

他可以這樣回答：

• 「朋友介紹的。」

• 「小明介紹的。」

• 「相親認識的。」

• 「去年跨年那場聯誼。」

四個答案都對，但它們回答的是四個不同的問題。

而這四個問題，就是 Channel、Source、Medium、Campaign。

🗂 Channel 是抽屜，Source 是抽屜裡的東西（Channel 跟 Source 差在哪）

台灣很多人把這兩個當成同一件事，這是最常見的誤會。

Channel（管道）＝ 大分類。「朋友介紹」「網路認識」「工作上認識」。

Source（來源）＝ 具體是誰、哪裡。「小明介紹的」「在某個交友軟體上」。

「網路認識」是 Channel，「某個交友軟體」是 Source。網路認識底下還有交友軟體、社團、朋友的限時動態。

Channel 是抽屜，Source 是抽屜裡面的東西。

對到 GA4 就是：

• Source ＝ google、facebook、newsletter，也就是「誰把人送來」

• Channel ＝ Organic Search、Paid Search、Paid Social、Email，是 GA4 把一堆 source／medium 組合起來歸的大類

🚶 Medium 是你用什麼方式接近她（GA4 的 organic 跟 cpc 差在哪）

同樣是「小明介紹」，可以是正式的相親，也可以是硬把你拉去一場飯局。方式不一樣。

Medium（媒介）講的就是方式。對到 GA4：organic（自然搜尋）、cpc（付費點擊）、email、referral（從別人的網站連過來）。

所以 Source 跟 Medium 通常一起看：

• google / organic ＝ 從 Google 自然搜尋來的

• google / cpc ＝ 從 Google 廣告來的

同一個 Source，Medium 不一樣，意義天差地遠。一個是你不用付錢的，一個是你每一次點擊都在付錢。

🎪 Campaign 是哪一場活動（廣告活動名稱該怎麼取）

「去年跨年那場聯誼」「七夕那一檔」。

Campaign（廣告活動）就是這個：哪一波、哪一檔。母親節檔、雙十一檔、新品上市那一波。

你要能分得出哪一檔有效，明年才知道要重做哪一個。所以命名的時候不要叫「測試1」「新的」「最終版」，寫得讓三個月後的你看得懂。

🔍 那我想知道客人到底從哪來，該怎麼看？

照這個順序：

1. 先看 Channel，抓大方向：是自然搜尋帶人來的多，還是社群廣告？

2. 再看 Source／Medium，找出到底是誰：是 Google 自然搜尋，還是 Facebook 廣告？

3. 最後看 Campaign，判斷哪一檔有效。

一句話記：Channel 看方向，Source／Medium 看是誰，Campaign 看哪一檔。

⚠️ 最常見的錯：沒掛 UTM（為什麼廣告流量會被算成直接流量）

如果你在 Facebook 貼了一個連結，或在 LINE 發了一則訊息，連結上沒有掛 UTM 標籤，那這些人進到你的網站之後，很可能會被算成「直接進站」（Direct）。

Direct 的意思就是「不知道從哪來的」。

然後你打開報表，看到社群帶來的人數少得可憐，就下結論說「社群沒效」「LINE 沒效」。

其實有效。只是你沒有在連結上貼標籤，所以系統認不出來是誰帶來的。

用相親講：新郎自己都不記得是誰介紹的，那你叫他紅包要包給誰。

所以，出門之前先貼好名牌

掛 UTM 這件事花不到十分鐘，但它決定了你之後所有的判斷準不準。

只要是你自己貼出去的連結，廣告、社群貼文、LINE 群發、EDM、合作夥伴的頁面，出門之前都先貼上名牌。

不然三個月後你打開報表，只會看到一大塊「不知道從哪來的」，然後憑感覺做決定。

這系列會一篇一篇把數位行銷的名詞用談戀愛的方式來講。如果有你想聽的題目，留言跟我說。

上一篇最後我說，你除了廣告以外還得補什麼。這一篇就講那個「還得補什麼」。

我看過太多老闆，預算開了、素材做了、投手也找了，第一個月燒完，結論就四個字：廣告沒效。

但很多時候問題不在廣告。是廣告很成功地把人帶過來了，然後那個人到了現場，看三秒就走。

用相親講：你花錢請媒人安排了一場，媒人也真的把人約出來了。結果你穿著睡衣就下樓，人家問你在做什麼，你講了兩分鐘還講不清楚，最後她想留個聯絡方式，你說「我再想想」。

那不是媒人的問題。

投廣告之前，有五件事要先做好。

👔 你講得出自己是誰嗎？（廣告落地頁的第一段該寫什麼）

相親坐下來的前三十秒，對方只在判斷一件事：這個人到底是做什麼的，跟我有沒有關係。

網頁上也一樣。人點進來的前三秒，只想知道三件事：

• 你是誰

• 你幫誰解決什麼問題

• 為什麼是你，不是別人

聽起來很基本。但我看過的頁面裡，超過一半的第一段在講「本公司成立於民國幾年，秉持著⋯⋯」。真的沒人想看這些，好嗎？

☕ 你要約在哪裡見面？（廣告該連到首頁還是landing page）

這是最多人做錯、也最好修的一件事。

很多人的廣告點進去是首頁。首頁就像把人約到你家客廳，然後客廳裡同時擺著你所有的產品、所有的服務、所有的公告。

人家是為了某一件事來的，你卻要他自己在客廳裡找。

廣告要連到的，是一個只講那一件事的頁面。他為什麼點進來，這一頁就只回答那件事，然後給他一個明確的下一步。

🗣 別人會怎麼說你？（Google 評論跟成功案例為什麼重要）

相親之前，對方一定會先去問人。這是人性。

放到生意上，就是他會去搜你。而且他搜的通常不是你的產品，是「你的公司名字 評價」「你的公司名字 ptt」，甚至是「你的公司名字 是不是詐騙」。

如果他搜完什麼都找不到，或者找到的第一筆是三年前的一則負評，那你前面花的廣告費，等於是在幫那則負評買曝光。

所以廣告開跑之前，先自己搜一次你自己。你看到什麼，客人就會看到什麼。

🔍 不投廣告的時候，還有人找得到你嗎？（廣告跟 SEO 的差別）

廣告有一個很殘酷的特性：錢一停，人就不見了。

自然搜尋不一樣。你今天寫的一篇文章、整理好的一個頁面，明年還在替你接人。

用相親講：廣告是你每一次都要付錢請媒人幫你排前面；自然搜尋是你自己條件夠好，媒人不用你付錢也會想介紹你。

我不是說廣告不好，兩個本來就該一起做。但如果你到現在為止，只要一停掉預算就完全沒有人找得到你，那你不是在經營一門生意，你是在租一個位子。

📓 你記得住這次約會嗎？（GA4、Pixel、UTM 要先裝好）

最後一件，也是最多人跳過的一件。

如果你不知道人是從哪裡來的、在哪一頁走掉的、有沒有留下聯絡方式，那你等於閉著眼睛在花錢。

三件事一定要在廣告開跑之前裝好：

• 網站分析：知道人來了之後做了什麼

• 追蹤碼：就是前面講的鬼針草，之後才做得了再行銷

• 廣告連結的標籤：讓你分得出這個人是哪一檔廣告帶來的

第三件最常被漏掉，而且漏掉的代價很痛：你的廣告流量會被算成「直接進站」，然後你看著報表說「廣告一點效果都沒有」。

其實有效，只是你沒貼標籤，所以認不出來是誰帶來的。

這一題比較細，下一篇專門講。

所以，先別急著課金投廣告

回到相親。媒人能幫你的，是把你排進名單、把人約出來。剩下的，是你自己的事。

投廣告之前，先問自己這五句：

1. 有人問我在做什麼，我三句話講得完嗎？

2. 廣告點進來的那一頁，只講一件事嗎？

3. 有人去搜我的名字，會看到什麼？

4. 廣告停掉之後，還有人找得到我嗎？

5. 我知道人到底是從哪裡來的嗎？

五句裡面有三句答不出來，先不要開預算。先把睡衣換掉。

這系列會一篇一篇把數位行銷的名詞用談戀愛的方式來講。如果有你想聽的題目，留言跟我說。

如果你的網站後台在「生成式AI 」這塊是空白的，或是數據幾有小貓二三隻，怎麼辦？

這代表著，Google 的 AI 搜尋目前還沒有引用你的網站內容來回答網友的問題。

如果是新網站，這在剛開始很正常，不用太過焦慮。

如果是一年以上的品牌網站，那以下幾點值得你看：

－基本成績還不夠好： AI 比較喜歡好學生。如果你的網站在一般 Google 搜尋還排不上前幾名，也就是傳統的SEO沒做好，AI 暫時還不敢放心引用你的內容。

－產業性質比較敏感： 如果你的品牌涉及金錢與生命安全的醫療、投資理財或法律等領域，Google 為了避免 AI 講錯話惹麻煩，通常會特別保守，寧願不顯示 AI 答案。但是你再要看一下，是不是你的同業都能被 AI 引用，只是你沒有。

－文章寫得太像「抒情文」： AI 其實看不懂太感性、發散的文字。如果你的網站內容沒有明確的重點、比較數據以及對用戶有用的價值，AI 抓不到用戶需要的資訊，也就不受引用你的網站內容。

－不小心關上了大門： 要檢查後台設定robots.txt ，是不是有「拒絕 AI 進入讀取」的設定。


總結，現階段 GSC 的生成式 AI 功能已開放給所有網站。

GSC 的下一步，會提供一個開關，讓你決定是否要讓自家內容出現在 Google 的 AI 搜尋摘要中（包如 AI Overviews、AI Mode 等），但關閉不會影響網站在傳統 Google 搜尋的排名與曝光。

以下圖片是一個 9 個月的醫療主題網站，每天 3萬次＋的 GEO 。

SEO基本功作的好，GEO 免煩腦。

上一篇講完 Google 廣告像相親、Meta 廣告像街頭搭訕之後，最多人來問我同一句話：

「那我的品牌想投廣告，應該投哪一個？」

我的答案通常讓人有點意外：這不是比較哪個平台比較強的問題。

是先問你自己一件事：你的客人，現在知不知道他要什麼？

知道的，你去相親。不知道的，你得去搭訕。

💍 什麼樣的生意適合去相親？什麼樣的生意比較適合投 Google 關鍵字廣告？

適合相親的生意有一個共同點：對方已經知道自己要找什麼，而且會主動開出條件。

第一種：急著要解決問題的

水電維修、搬家公司、法律諮詢。

今天半夜水管爆了，沒有人會躺在沙發上滑 IG 等靈感。他會直接拿起手機搜「台北 水電 24小時」。

我手邊就有一個律師客戶，專門處理被詐騙、還有洗錢防制法相關的案子。他的當事人很多是年輕人，因為網路交友、幫朋友一個忙、或是網路購物，就掉進了詐欺陷阱：帳戶收到贓款、銀行帳放被凍結、被列成警示帳戶，甚至人頭帳戶，收到警察局通知要去做筆錄的公文。

你想想這個人現在的狀態。他不會滑 IG 找靈感，他會在半夜搜「警示帳戶解除或成為人頭帳戶怎麼辦」。

這種需求急到不能再急，而且他要的不是靈感，是一個立即提供答案與線上諮詢的管理。這種時候你的廣告排在第一個，或是搜尋結果第一名，就是他的救命繩。他不會比價比三天。

第二種：單價高、決策期長的 B2B 服務或高單價的醫療服務

理財規劃、企業管理系統、系統整合服務。

這類生意的對方不是一時衝動，是公司內部已經決定要做這件事，派人出來找廠商。他帶著預算跟需求規格來，跟相親一樣，條件都先寫好了。

或是現在很紅的預防醫學就是典型：基因檢測、EECP、血液淨化這類高階醫療。

會搜這些字的人，通常已經做過功課了。他不是被一張廣告打動才想做，是自己先想做，才開始找誰做得好、找誰值得信任。

這也是相親：條件他自己已經開好了，剩下的只是誰入選。

🌹 什麼樣的生意適合去搭訕？什麼樣的生意適合投Meta廣告？

適合搭訕的生意，共同點是：對方根本還沒想要，或者根本不知道有你這種東西。

第一種：看了才會想要的

流行服飾、美食、美妝、居家設計。

沒有人早上起床會搜尋「今天該買什麼衣服」。但滑到一張好看的照片，就會停下來。這種生意賣的是「我本來沒想到，但看到就想要」。

第二種：全新概念的產品

這種最關鍵，也最多人搞錯。

如果你的產品是一個全新的概念，市場上根本還沒人知道那是什麼，你去投關鍵字廣告會很慘。

但問題不是你排不上去，是根本沒有人知道要搜什麼字。

連要用什麼字找你都不知道的人，你要怎麼在搜尋結果那邊等他？這種只能靠搭訕，主動走到他面前，把「原來有這種東西」這件事演給他看。

第三種：知識型課程與活動推廣

這種最有趣，因為它靠的不是一次搭訕，是搭訕很多次。

你有沒有發現，有些課程廣告會一直出現在你面前，而且每一次都戳在你職場上的同一個痛點：帶不動下屬、簡報講不清楚、薪水卡住上不去。

第一次看到你會滑掉。第三次你會停一下。第十次，你會開始覺得：我好像真的需要這種課。

這就是上一篇講的「處心積慮的浪漫圍剿」，很多品牌在社群上真的就是這樣轟炸出來的。差別只在於，圍剿到最後是心動還是封鎖，取決於你戳的那個痛點對不對。

相親型的人，最怕的不是被刷掉

而是根本沒被排進名單。

Google 廣告能做的，是接住那少數已經開始在搜的人。這件事有價值，但那是最後一哩路。

真正要補的是前面那一段：讓同業提起你的時候，說得出你做過什麼。案例、口碑、實績、在對的場合被看見。

用相親講就是：你可以花錢請媒人把你排在前面，但如果媒人手上根本沒有你的資料夾，排再前面也沒用。你得先讓自己變成「有人會提起的那個人」。

所以下次有人問你該投哪一個

先不要回答平台。先問這三句：

1. 我的客人現在知道自己要什麼嗎？

2. 他知道要用什麼字來找我嗎？

3. 他決定要買之前，會先去問誰？

第一句決定你該去相親還是去搭訕。第二句決定關鍵字廣告有沒有戲。第三句決定你除了廣告以外，還得補什麼。

這系列會一篇一篇把數位行銷的名詞用談戀愛的方式來講。如果有你想聽的題目，留言跟我說。

反應比我預期的好很多，還有幾位品牌主直接跑來問我，那他們的廣告到底該怎麼投。

所以我決定把它做成一個系列：把數位行銷的名詞，一個一個用談戀愛講成人話。這是第一篇。

為什麼要用談戀愛來講

最近幫幾個對數位行銷比較沒概念的品牌主顧問時，發現他們對 Google 關鍵字廣告和 Meta 廣告，傻傻搞不太清楚。

我試過用「搜尋意圖」「興趣受眾」這些詞去解釋。講完對方會點頭，但那個點頭是禮貌性的，眼神是空的。

後來我就請 AI 想一個能夠讓人秒懂的例子，AI 給了我這個「男女談戀愛」的套路。

我一講完，對方馬上說：「喔，我懂了。」

那一刻我確定了一件事：讓人秒懂，比讓人覺得專業更重要。

💍 Google 關鍵字廣告 ＝ 條件明確的「相親結婚」

Google 就像是一個舉辦精準相親的專業媒人。

當女生（消費者）已經決定今年一定要結婚，主動開出條件：「我要找身高 180、在台積電上班的工程師。」

而你（品牌）剛好符合條件，媒人便把你排在相親名單的第一個（搜尋結果第一頁）。

• 核心優勢：成功率極高。因為對方是帶著「明確需求」來見面的，只要條件談妥，很快就能登記結婚（完成購買）。

• 潛在缺點：如果女生沒有主動開口（沒有搜尋量），你連見面的機會都沒有。而且相親市場競爭激烈，條件好的對象大家都想搶，見面禮（點擊成本）會被越炒越高。

🌹 Meta 廣告 ＝ 製造浪漫的「街頭搭訕」

Meta（也就是 Facebook 跟 Instagram）則是一個在東區街頭尋找目標的搭訕高手。

女生今天只是出門跟閨蜜逛街（aka.滑社群軟體），壓根沒有想談戀愛或結婚的打算。

這時你（品牌）在街頭看到她，觀察她的穿搭（興趣標籤），主動走上前遞上一束漂亮的玫瑰花，講了一句超浪漫的撩妹金句（吸睛的圖片或影片）。

• 核心優勢：能讓人一見鍾情。女生本來沒打算買東西，但因為你的搭訕方式太好看、太吸引人，她突然產生了衝動性消費。

• 潛在缺點：被打槍率較高。因為她當下只是想放鬆，如果你太過死纏爛打（廣告頻率過高），只會讓她覺得反感並直接把你封鎖。

🔥 再行銷：製造「命中注定的靈魂伴侶」

「那如果消費者先去 Google 搜尋我，接著在 Meta 上不斷看到我的廣告，這又是什麼情況？」

這叫做「走到那裡都可以看到你，或處心積慮的製造巧遇」，正式的名字是再行銷（Retargeting）。

這絕對不是巧合，而是你（品牌）課金開了外掛：

1. 相親留電話：她在 Google 點擊了你的資料，代表她對你有興趣，這時你放了一個鬼針草一樣，偷偷黏上了她的裙擺（Pixel 追蹤碼）。

2. 街頭巧遇：當她回到日常生活中，開始逛街喝下午茶（滑 FB 或 IG）時，不論走到哪裡，都會「巧遇」這個相親對象。不斷出現在她常看的雜誌（動態消息）、出現在隔壁桌（限時動態）。

這時女生會心想：「天啊，我們連滑手機都能遇到，這一定是命中注定的緣分吧！」然後一衝動，就答應你的求婚（下單購買）了。

這樣好懂嗎？

那我到底該投哪一個？

這是我被追問最多的下一題。那我的品牌想投廣告，應該投哪一個？

它取決於一件事：你的客人，是「已經知道自己要什麼、會主動去搜」的那種人，還是「根本還不知道有你這種東西存在」的那種人。

前者你該去相親，後者你得去搭訕。我們一下篇再來好好談。

這系列會一篇一篇把數位行銷的名詞用談戀愛的方式來講。如果有你想聽的題目，留言跟我說。

「饗 A Joy」，臺灣樓層最高、也最貴的吃到飽自助餐。晚餐一客 3,880 元，加一成服務費，4,268 元。

我兒子今年 9 歲。他坐在 360 度的透明景觀窗旁邊，一手龍蝦、一手雪場蟹，眼睛看著窗外。

往下是臺北市政府、國父紀念館、大巨蛋。往遠一點是松山機場，飛機一架一架起降。再往更遠看，是淡水河口，還有剛蓋好的淡江大橋。

那一刻我一邊享用美食，想起 30 年前的另一頓飯。

▋ 場景一：1993 年，臺北車站前的 45 樓

我是民國 69 年出生的。大概國中的時候，有一年我爸帶我上臺北找舅舅。

舅舅住中永和、在台塑上班，招待我們去當時全臺北最高的大樓吃飯：臺北車站前面的新光摩天大樓，51 層樓，45 樓是福華經營的景觀餐廳「雲采」。

那天吃了什麼，我早就忘了。

但我到現在都還記得，從那扇窗往下看，是總統府、是新公園（現在的二二八和平紀念公園）、是中正紀念堂。

我一個國中生，站在那裡，留下一個印象：原來在天上吃飯是這種感覺。

那是我人生第一次在那麼高級的餐廳吃自助餐，看那麼特別的風景。在當時全臺灣最高的餐廳。

▋ 場景二：2026 年，信義區的 86 樓

30 年後，老婆的公司有餐費補助，他們幾個同事相約來吃飯。我和兒子自費一起跟來吃慕名已久的「響 A Joy」。

我的兒子，今年 9 歲，比我當年還小 4 歲。他的餐桌在 86 樓。

我 13 歲那年，臺北最高的大樓是 51 層。

現在我兒子吃飯的地方是 86 層。King Kong, suicide how are you?　

樓層數，大概多了一倍。

但那種俯瞰整座城市的視野跟震撼，放大的絕對不只一倍。在 86 樓往北看，還看得到當年那棟新光摩天大樓，就站在不遠處。它從曾經的「臺北最高」，變成我窗外風景裡的一小塊積木。

這頓飯我一邊吃，一邊想了四件事。

▋ 第一件事：30 年後，可能不是在「160」層樓吃飯

我 13 歲能在 45 樓吃自助餐、看總統府，這件事在我父執輩眼中是不可思議的。他們 13、14 歲的時候，不要說四、五十層樓，連 10 層樓的房子都少見，那個年代普通人家庭沒有汽車、沒有電視。

我很幸運，13 歲能到台灣最高的樓上吃Buffet。

我兒子更幸運，9 歲就上到 86 樓。

所以我跟孩子說：「等你 40 歲那年，你吃飯的地方，可能不是 160 多層樓的大樓。可能是一個飛行器、一個離地表10000公尺的空中平臺。有可能吃一道菜的時候，窗外是臺北 101；第二道菜的時候，在日月潭上空。」

「這可能嗎？」

我說：可能啊。現在馬斯克連 AI 機房都想搬到大氣層外面去了。SpaceX 那條路要是走得通，坐在飛行器在臺灣上空一邊飛、一邊用餐，真的不是夢。

科技進步的太快了。我 13 歲時想像不到 86 樓，就像我爸 13 歲時想像不到 45 樓。

每一代人的想像力，都會被下一代輕鬆超車。

▋ 第二件事：一頓飯漲了 5 倍，那我的收入呢？

我把兩頓飯的數字擺在一起：

• 1993 年・雲采（新光摩天大樓 45F）：晚餐一客約 NT$780，加一成服務費約 858 元。當年全臺最高的餐廳。

• 2026 年・饗 A Joy（臺北 101 86F）：晚餐一客 NT$3,880，含服務費 4,268 元。現在全臺最高的餐廳。

• 臺灣人均 GDP：1993 年是 10,964 美元（1992 年首度突破 1 萬）；2026 年約 41,000 至 42,000 美元。

同樣是「全臺灣最高樓層的吃到飽」，價格翻了大約 5 倍。

同一段時間，臺灣的人均 GDP 從 10,964 美元，來到 4 萬美元以上，翻了將近 4 倍。

一頓飯漲 5 倍，國民所得漲 4 倍。

這不是壞消息，這叫經濟成長，是應該的。但是，同時物價、房價也翻了好幾翻。

當時忠孝東路的房子一坪大約三、四十萬，現在信義區一坪大約一百五十萬，也差不多跟這兩頓飯漲的倍數接近。

那我就問自已：如果 30 年前一個月賺 2 萬，現在有沒有做到 4 倍、5 倍？

我是 2004 年開始第一份工作，第一份起薪 31,600 元。

雖然薪水的增加不是直線的，上上下下，但是整體趨勢是往上走的。現在一人公司自己創業，蠻慶幸自己有做到當時起薪的四倍到五倍，還好有跟上這樣的漲幅。不然真的吃不起台北天空的自助餐。

▋ 第三件事：不要追飆股，跟上整個經濟體就好

順著經濟成長，我想到投資。

我順手用手機問AI查了 1993 年，那一年的台股，走的是先蹲後跳：

• 年度最低：3,098.33 點（1993 年 1 月 8 日）

• 年度最高：6,120.19 點（12 月 31 日封關當天）

• 全年收在：6,070.56 點

30 幾年後的今天，2026年8月21日（星期五）台股加權指數的收盤指數為 45,224.29 點。

再來看當時最風光的股票：國泰人壽、三商銀、剛掛牌的國巨，還有傳統大型傳產的台塑四寶。

那時候誰想得到後來會有台積電？誰想得到會有 AI？

把時間拉長來看，1993 到 1997 那段時間，我念國中、高中，最大的事件是總統民選跟中共飛彈危機，那時候人心惶惶，覺得天要塌下來。

現在回頭看，那些都是雜音。

長期來看，整個經濟體裡的每一家公司，都想做得比昨天更大、更強。這是經濟發展的必然結果。但「整個經濟體會長大」是必然，哪一家公司會長大卻沒人說的準。

假設當時，我有錢投資，那時候去追熱門股，當年榜上有名的那些，現在股價變成什麼樣子？

所以，這幾年我的投資慢慢轉向ETF、 0050 這類跟著整體經濟走，不用擇時，定期定額的投資標。不追飆股，不想贏過大盤。跟得上整個經濟體一起長大，就夠了。

▋ 第四件事：最金的金飯碗，也會生鏽

這件事跟我舅舅有關，我一直很感謝他。

當年就是他熱情招待，我才有機會上新光摩天大樓吃那頓飯。

他在台塑工作，辦公室就在敦化北路的臺塑大樓，跟王永慶同一棟樓辦公。我考上臺科大念書的第一年，他還帶我去他辦公室看過。

他非常認真、非常勤奮，做到台塑相當高的層級，是那種依規定不能隨便買賣股票的層級。

那個年代，在我們全家人眼中，能在台塑上班，是比公務員、比金飯碗還要金飯碗的工作。

他前幾年才剛退休。我們去年的過年一起聊股票。

這幾年你看台塑跟不上 AI 這一波，加上石化業的競爭跟景氣循環，現在已經沒有人在說「存股就存台塑四寶」了。

如果有，那大概已經是 10 年前的講法了。這就是時代變遷。它不會給你預告。

所以說，台積電到 2060、2055 年，還能不能像現在這麼風光？老實說，我打一個大問號？

▋ 孩子未來的工作？

這四件事串起來，就是我為什麼讓小孩念體制外的學校？

理由很簡單：我不知道 30 年後他會做什麼工作，而且那個工作，很可能現在跟本不存在。

我不是亂說。因為我本身就是一個例子。

我 13 歲在 45 樓吃自助餐的那一年，世界上根本還沒有「SEO」這個東西。我完全不知道自己以後會靠這一行吃飯。

那我現在要一個 9 歲的小孩學什麼技能、要念什麼科系…說真的，太遙遠了。而且很可能都會是錯的。

我能給他的只有三樣：

1. 一顆好奇心

2. 想學習的態度、動機與欲望。

3. 順著興趣去發展，去找到他的熱情跟天賦

因為未來 30 年的變化速度，一定快過過去 30 年，而且幅度會更大。

我 13 歲到 9 歲兒子之間隔了 30 年，樓層從 45 樓長到 86 樓。

下一個 30 年，我猜不會是「長到 160 樓」這種等級的變化。會是換一種形式的變化。

▋ 三十年的天空Buffet?

三十年前，我在忠孝西路上的 45 樓，看著總統府跟中正紀念堂。

三十年後，我在信義區的 86 樓，360 度看整個臺北，看得到淡水河、淡江大橋、圓山大飯店，也看得到當年那棟新光摩天大樓。

三十年後，那頓飯的菜單，可能長這樣：

• 第一道菜：臺北市上空

• 第二道菜：日月潭

• 第三道菜：墾丁鵝鑾鼻

• 第四道菜：東海岸

• 第五道菜：花蓮七星潭

• 第六、第七道菜：宜蘭冬山河跟龜山島

聽起來很像做夢。

但我 13 歲那年，86 樓也很像做夢。

我留下 3 個問題，給自已：

1. 收入，有沒有跟上那頓飯的漲幅？

2. 資產，有沒有跟上整個經濟體的成長？

3. 職涯，手上那個飯碗，30 年後還在嗎？

P.S.科技真的很進步，現在每個人拿一支智慧型手機就能隨便拍照。這張照片，我９歲的兒子坐在 86 樓，窗外是國父紀念館、小巨蛋，還有松山機場起降的飛機，他正在享用龍蝦。

我非常羨慕他。因為我 13 歲那頓飯，一張照片都沒有留下來。那是唯一的遺憾。

2020 年，同一個字跑出來的是確診數、疫苗、防疫規定。

2023 年之後，又變回啤酒了。

同一個關鍵字都能這樣翻來翻去，那你網站的流量掉了，憑什麼一口咬定是「內容寫得不夠多」？

我最常看到的 SEO 反應，是以下兩種。

一種是「內容不夠，來加字數、多發文」。

另一種是「技術有問題、來調 schema、買外連」。

這兩種反應，都像病人還沒照 X 光，醫生就直接開藥。

這支影片的價值，不在教你新技巧

最近看完 Ahrefs 出的一支影片，主題是網站流量下滑要怎麼診斷。

影片連結：

這支影片把 SEO 的數據分析講得很清楚，而且我多年來的做法，也是這樣做的。

我每年花在 Ahrefs 上將近 2,500 美金。光是看到這一段影片，我就覺得這筆錢花得很值得。

因為它真正的價值不是技巧，是一套從現象拆解到商業決策的標準化除錯框架。

整套流程長這樣：

1. 先看現象：流量掉了。

2. 再拆數據：掉在哪、什麼時候掉的、誰把你取代了。

3. 再做歸因：五個原因裡面，是哪一個。

4. 最後做決策：該救、該重做，還是該放掉去打別的。

重點在最後一步。

這四步裡面，最容易被跳過的是第四步，但真正值錢的也是第四步。

因為那是商業判斷，不是技術判斷。

這套框架完整，適合剛入行的人，也適合做了很多年、但還在追技巧與技法的人，用商業的視角來重新看一次做 SEO 的流程。

影片裡的案例都是國外的，所以我再放進自己實際遇到的案例。

第一步：流量掉了，這５個地方出事

流量掉了，不要瞎猜。

原因 99% 落在這五個層面，而且它們的性質完全不一樣：

• 1. 技術：你的網頁還在不在 Google 的名單上（包含演算法更新）

• 2. 市場需求：還有沒有人在搜這件事

• 3. 新技術衝擊：Google 自己把答案講完了

• 4. 使用者意圖：搜的人想看的東西變了

• 5. 競爭環境：有人比你更會回答這個問題

這裡有一個關鍵：這五個層面裡面，只有第 1 個是技術問題。其餘四個，全部都是商業問題。

所以，如果做 SEO 只會處理第 1 個，你能救的流量，最多只有五分之一。

1. 技術層面：網頁被 Google 取消索引

白話翻譯：這不是排名掉，是 Google 把你從名單上劃掉了，根本搜不到你。

怎麼查？

打開 Google Search Console，進「網頁」報表，看看有沒有一大坨「已檢索，目前尚未建立索引」。

這句話的意思很直白：Google 派人來看過了，然後決定不收。

影片裡的例子

有一個加密貨幣的新聞網站，流量長期低迷，怎麼做都排不上去。

講者拆開一看，內容幾乎都是把網路上的資訊搬過來重新排列組合，沒有任何獨家報導，沒有第一手消息。

Google 憑什麼要收一個「別人都已經有」的網頁？

我常常看到的案例是這樣：拿 AI 一天產出幾十篇沒人校對的文章，就說是做 SEO。

那不是內容生產，那是製造垃圾。量是出來了，Google 不收。

然後網站主看著流量掉，還在納悶「明明發了那麼多篇…」。

所以，被取消索引，本質上根本不是技術問題。

那是品質問題穿著技術問題的衣服。

2. 市場需求：關鍵字的搜尋量本身就掉了

白話翻譯：不是你做壞了，是沒人在搜了。

怎麼查？

不要看排名。去拉關鍵字的搜尋量歷史走勢。

然後分兩種：

• 季節性的：每年固定起伏，時間到了就回來。

• 結構性的：話題退燒、產品被淘汰，回不來了。

我手上有一個做戶外體驗服務的客戶，流量從 3 月開始掉，一路掉到 7 月，連續五個月。

如果只看那條往下的曲線，很容易得出一個結論：SEO 做壞了。

但這個產業的旺季在冬季，天氣一熱，需求本來就會整個縮回去。

時間軸一攤開，季節性就寫在臉上。

再往上拉一層看整個市場，這幾年的搜尋需求本來就在退燒。

所以，如果你沒有先看這一層，你會把「市場縮水」誤判成「SEO 做壞了」，然後開始花錢去救一個已經不存在的市場。這是最貴的一種誤判。因為它會讓你連續好幾個月做白工，而且做得很認真。

3. 新技術衝擊：AI Overviews 把點擊攔走了

白話翻譯：使用者在搜尋結果頁上就把答案看完了，沒必要點進你的網站。

影片裡提到的數字：點擊率可能掉 30% 到 58%。

怎麼查（這點影片沒講，是我自己在用的）

去 GSC 比對兩個數字：曝光跟點擊。

如果排名沒動、曝光沒掉，但點擊掉了，那大概率就是 AI Overview 的原因。

這個比對很快，三分鐘就能看出來。

同一個戶外體驗服務的客戶，我把數據拆開之後，抓出大約三成的流量下滑，是被 AI Overview 攔走的。

排名沒退。曝光還在。就是沒人點。

所以，這部分的流量，用傳統 SEO 救不回來。這句話我必須誠實講。

但它同時也在告訴你一件事：凡是一段話能回答的問題，用戶看完，他的任務就結束(Job-To-Be-Done)，本來就不該是你的主戰場。

4. 使用者意圖：搜的人想看的東西變了

白話翻譯：字沒變，人變了。

怎麼查？

把「流量高點那時候」的搜尋結果頁，跟「現在」的攤開來，並排比。

看三件事：

• 誰把你換掉了？

• 他用什麼格式贏的？

• 他多回答了什麼問題？

意圖的改變有兩種，要分清楚。

第一種：格式變了

影片裡有一家監視設備的代理商。「解除綁定設備」這個字，他們原本靠一篇 PDF 操作指南排第一名。

一年之內，流量歸零。

新的搜尋結果頁變成什麼？AI 總覽、好幾支 YouTube 影片、Reddit 跟 Facebook 的討論串。

使用者要的已經不是靜態說明書了。

他要看真人怎麼操作，要看別人踩過什麼坑。

台灣對照組，你一定很有感：現在一堆「怎麼用」「怎麼設定」「推薦」的字，早就被 Dcard 跟 FB 社團吃光了。

你寫再完整的圖文，也擠不進去。

第二種：決策階段變了

影片裡另一個案例，是新加坡一家私人牙醫診所。「牙套」這個字流量大幅流失。

他們原本的頁面提供什麼？「牙套是什麼」，還有「牙套價格表」。

攤開新的搜尋結果頁，贏的那一頁多了什麼？

各類牙套的優缺點比較，還有怎麼挑的指南。

搜的人已經不是要查價格了。

他是要決定「我到底該選哪一種」。

決策階段往下走了一格，頁面沒跟上，就出局。

這是我親自經手的案例：亞麻仁油

2022 年左右，你搜「亞麻仁油」，跑出來的結果都是在介紹一瓶一瓶的食用油。搜的人在意的是發煙點、怎麼入菜、怎麼保存。

到了疫情中後段，你搜同樣這三個字，搜尋結果有一半出現了一罐一罐的保健食品。

為什麼？

因為業者把亞麻仁油做成了像魚油那樣的膠囊，而且開始普及。

搜的人要找的東西，從食用油，變成了保健產品。

在意的事情也跟著換了一整套：Omega-3 濃度、吸收率、每天該吃多少、跟魚油比哪個比較好。

這個案例的價值，在於它跟 Corona 不一樣。

Corona 是外部世界劇變，硬推著意圖走。全世界都在講疫情，你不可能沒感覺。

但亞麻仁油是產品型態的演進，加上用戶想要找的產品不一樣了。

這種轉變不會上新聞，不會有人提醒你。

它就是慢慢地、安靜地，把你的讀者換成另一批人。

你不定期回去看搜尋結果頁，你根本不會發現。

還在拚命擴充「100 道亞麻仁油食譜大全」的品牌，字數再多、技術架構再完美，流量一樣會下滑。

因為它回答的，已經不是現在這個人的問題了。

搜尋意圖不是靜態的。它也不是單向的。

它會走。也會像 Corona 那樣，某一天又走回來。

5. 競爭環境：有人比你更會回答這個問題

白話翻譯：不是 Google 討厭你。是有人做得比你好，或是 Google 決定這種題目要交給官方講。

怎麼查？

拉出現在的前十名，看它們的身分。

這一層要分成兩種，很多人把它們混在一起。這是整個診斷裡最關鍵的一刀。

第一種：權威霸榜

回到牙套那個案例。除了同業之外，新加坡的國家牙科中心也佔住了首頁。

政府機關、公立醫院、Wikipedia、大型媒體。台灣還要再加上 Dcard 跟 FB 社團。

這種是 Google 的政策性判斷。你優化單一頁面，沒有用。

第二種：對手真的做得比你好

影片另一個例子，是杜拜一家做旅遊與簽證代辦的網站，簽證展延相關的字卡住了。

拆開看，對手做了兩件事：

一，排版做成一步一步的圖解教學，比他好讀太多。

二，拿到了好幾個當地媒體與異業合作的高品質連結。

這種不是天災，是人禍。而人禍可以救。

分清楚這兩種，決定了你接下來要花的錢，是投資，還是打水漂。

第二步：三個會讓你診斷失準的盲點

拆完五個層面，還有三件事會讓你整套判斷歪掉。

這一段我要講得重一點，因為這是台灣現場每天都在發生的事。

盲點 1：錯誤理解「資訊增益」

大家以為的資訊增益：字數更多、章節更全、對手有的我都要有。

真正的資訊增益：前十名沒有的東西，你有。

影片講者講得很白：如果你的頁面只是把前十名的內容重新排列組合，Google 沒有任何理由把你排在前面。

剛剛那個加密貨幣新聞站，就是死在這裡。

這裡我要正面拆一次，因為這是全篇最重要的觀念。

資訊增益其實是兩件事湊在一起，缺一不可：

獨特性，來自「你的品牌」。

你的品牌握有的獨家數據、你親自做過的實測、你的第一手經驗、你的產品憑什麼跟別人不一樣。

這是別人抄不走的部分。

實質貢獻，來自「搜尋的那個人」。

你給的東西，有沒有真的解決他當下的問題。

這是判斷有沒有用的唯一標準。

只有獨特性、沒有實質貢獻，那叫自嗨。

只有實質貢獻、沒有獨特性，那叫拼湊。前十名已經有人做了，而且做得比你早。

資訊增益不是寫得比較多，是你有、別人沒有，而且那個人真的需要。

這也是我拿去帶客戶跳出「字數迷思」的核心論述。

內容最後是要賣給人的，不是賣給爬蟲的。

盲點 2：從來不回頭比對過去的搜尋結果頁

台灣很多 SEO 月報，就是一張排名表。上上下下，紅紅綠綠。

但沒有人回去看一件事：

當時的第一名長什麼樣？現在的第一名長什麼樣？

不比對 SERP，你等於在沒有病歷的情況下看診。

證據就是前面那三個案例。

監視設備那個字、牙套那個字、亞麻仁油那三個字，字面上一個字都沒變。

光看排名報表，你永遠不會知道發生了什麼事。

具體該怎麼做，很簡單：

1. 核心字的搜尋結果頁，定期存檔或截圖。這件事現在做，三個月後你會感謝自己。

2. 流量一出現異常，第一件事就是把「異常前」跟「現在」並排比。

3. 看的是組成的變化，不是名次的變化。多了 AI 總覽嗎？多了影片嗎？多了論壇嗎？前十名整批換人了嗎？

盲點 3：只盯著「有沒有在首頁」「有沒有前三名」

排名是虛榮指標。

影片裡有一個對照，我覺得是全片最好用的一段。

英國一家二手設備回收商。

「各國二手設備市場」這種字，搜尋量很大，排上去很好看，放進報告裡老闆會笑。

但它不會帶來一筆生意。

「哪裡可以回收舊電腦」，搜尋量極低，低到你可能懶得做。

但點進來的人，每一個都是要成交的。

你要哪一個？

死盯排名還有一個更大的代價：你會完全看不見意圖的變化。

因為排名只會告訴你「掉了」，它不會告訴你「為什麼」。

所以我的看法是這樣：

死盯著排名是浪費時間。洞察排名的變化，才更有價值。

排名的變化，反映的是兩件事：使用者意圖的改變，以及競爭狀態的改變。

而我們要做的，是從排名的改變之中，找出商業機會。

順便補一個影片裡特別澄清的觀念：網域評分（DR）掉，跟自然流量掉，是兩件不同的事，不要混為一談。

第三步：拆完之後，怎麼做決策

前面都在找病因。

從這裡開始，才是這套框架真正值錢的地方：決定要不要治、怎麼治，還是根本不該治。

先給你一套可以照著跑的四步流程

1. 歷史意圖比對

不要只看排名數字。直接把流量高點跟現在的搜尋結果頁攤開對比。

看誰取代了你，看他用什麼格式贏的。

2. 資訊增益診斷

切換成消費者的視角，然後殘酷地問自己一句：

「對手那一頁，是不是真的比我的好用？」

找出他頁面上讓人願意留下來的那個區塊。是更清楚的步驟拆解？是更順的預約動線？還是一張你沒有的比較表？

這一題要誠實。騙自己沒有意義，使用者不會陪你演。

3. 排除巨頭，找剩下的縫

用關鍵字工具的篩選功能，把打不贏的網域直接排除掉，然後看剩下的機會在哪。

例如不打「牙套」，改打「適合長輩的假牙評估」。

4. 盤點外部資源

看贏的那個對手，最近是不是拿到了強力的媒體曝光或異業合作連結。就像杜拜那家簽證代辦的對手在做的事。

如果對手正在打公關戰，你要先評估自己有沒有相應的彈藥。沒有彈藥就衝上去，是送頭。

然後把五個原因，分成三種處置方式

好救的：被取消索引

技術死結修掉、低品質內容重寫、重新提交。

這是五個裡面唯一一個「純執行就能解決」的。

難救，但最值得押注的：意圖改變

要重新研究搜尋結果頁，重構甚至整頁重寫，非常耗工。

牙套那個案例就是典型。它要的不是補幾段字，是整頁的定位要從「報價」改成「幫你選」。

但這是唯一一種救回來的流量比原本更值錢的狀況。

因為你不是把舊流量撿回來，你是精準命中了現在的需求。進來的人，本來就更想成交。

別硬拚的：權威霸榜、市場需求衰退、AI Overview 攔截

影片講者管這種狀況叫「無望的掙扎」。

牙套碰上國家牙科中心，是第一種。

戶外體驗市場整體退燒，是第二種。

點擊被 AI 摘要吃掉，是第三種。

但「別硬拚」不等於「躺平」

這是全篇我最想讓你記住的觀念。

紅燈的正確動作，是換戰場。

一，往下打長尾跟特定受眾。

二手設備回收商放掉「各國二手設備市場」，去打「哪裡可以回收舊電腦」。

搜尋量掉了九成，訂單反而進來了。

二，把資源移到漏斗中段。

那些搜尋量不高、但點進來的人有明確意圖的字。

三，從變化本身，找出新的入口。

回到我那個做戶外體驗服務的客戶。

天氣熱的時候沒人來，這件事表面上是壞消息。

但換個角度：「天氣熱怎麼辦」本身，就是一個當下真的有人在煩惱的問題。

於是我們把內容轉向去接這一類的題目，同時把資源提前壓到下半年旺季的佈局上。

另外，客戶的營運據點有做過調整，相對應的頁面我們也一起收掉了。

那些字就算搶回來，帶來的也是根本預約不到的人。跳出率高，客服還要多花時間解釋。

留著那些流量，反而是負債。

你會發現，整套框架走到最後，處理的已經不是「排名」這件事了。

處理的是：資源要壓在哪裡。

這就是我一直在講的，SEO 的終點不是排名，是商業決策。

第四步：決定要重做的頁，怎麼做得比對手更有用

先講一句最重要的，這也是影片裡最容易被誤解的一段：

看到對手有「優缺點比較」，就跟著在自己頁面加一段優缺點，流量不會回來。

因為重點從來不是你「有沒有」，而是使用者「找不找得到」。

核心 1：給決策輔助，不是資訊羅列

把傳統牙套、隱適美、迷你牙套的價格全部列出來，然後把比較的工作丟給使用者。

這不叫有用。

直接告訴他「哪一種人適合哪一種」，才叫有用。

判斷標準只有一個：你的頁面有沒有把使用者往下一步推？還是只是把資料倒在他面前？

核心 2：降低使用者的「資訊尋找成本」

使用者要在你落落長的文章裡淘金，才找得到答案，那一頁還是不及格。

大白話版：他要花多少力氣，才能找到他要的那句話？

花的力氣越少，你的頁面就越有用。就這麼簡單。

杜拜那家簽證代辦的對手贏在哪？就贏在一步一步的圖解。

內容不一定比較多，但比較好找。

核心 3：去問真人，不要在辦公室裡瞎猜

影片講者的建議很土，但非常有效。

把頁面丟給真的會買的人，或是你家人朋友，問兩題：

• 「你想了解這件事，打開這一頁，多快能找到你要的答案？」

• 「這一頁有解決你的疑惑嗎？」

這一題的答案，比任何 SEO 工具都誠實。

核心 4：突破文章框架，用格式贏

解答搜尋意圖的東西，不一定要是一篇文章。

影片講者舉的例子很妙：與其給使用者一張又大又難讀的價格表，不如寫一小段程式，做一個牙套費用試算器。

輸入年紀、牙齒狀況、預算，直接給他客製化的價格區間。

這種東西提供的價值，遠勝一萬字長文。

而且這是只會拼湊文章的同業，抄不走的護城河。

你發現了嗎

這四件事，沒有一件是 SEO 技術。

全部都是產品思維、使用者思維、商業思維。

而且它剛好回答了資訊增益的那兩個條件：

一個好用的試算器，是獨特性。

好找、好用、幫你做完決定，是實質貢獻。

總結

這支影片真正的價值，是給一套從現象拆解到商業決策的標準化除錯框架。

而且它有一個很難得的誠實：它明講哪些流量救不回來。

敢講這句話的人不多，因為不好聽，客戶不愛聽，但這才是專業的樣子。

我用二句話來總結：

第一句：流量掉了，先分析這五個地方是哪裡出了事。

技術、市場需求、新技術衝擊、使用者意圖、競爭環境。

沒查清楚就動手，你花的每一分錢都是在賭。

第二句：放棄沉沒成本，把時間跟資源，拿去找下一個商業機會。

打不贏的仗不是輸，是你認清楚了它不值得打。

真正的損失，是明知道打不贏，還把整年的預算耗在上面。

流量掉了不可怕。可怕的是你不知道它為什麼掉，就開始亂投藥。

影片連結：

如果這套框架對我很有用，希望對你也有幫助。這篇沒有要賣你什麼，單純分享。

現在的 SEO 真的變難做了

過去只要把技術Techincal SEO、主題權威跟內容品質顧好，再加上反向連結，大概率不會差到哪裡去。

但是有了 AI 之後，品牌 Entity SEO、數位公關Digital PR 以及 AI 優化，更需要投資。

所以，原本 SEO 基礎好的品牌，要在 AI SEO 獲勝，就是從 60 分開始起步；

如果沒有 SEO 基礎的品牌，就是從 0 分開始。難度大。

內容更新 vs 營收增長

在這次的直播裡面，最吸引我的一頁是：「內容更新」和「營收增長」是有影響的。

這個調查我覺得蠻有趣的，雖然它沒有特別強調統計基礎或是樣本數的大小，但這正是我常跟客戶提的：內容，不要發後不理。

這張圖蠻有趣的。如果每個月或每一季更新一次內容，會比從來不去更新，還要能夠創造更多的用戶增長。

其實做 SEO 、GEO在內容更新上，非常重要：

1. 定期更新與維護內容：

對一個主題的內容，後續有推出產品、有新功能、新的資訊更新時，都值得花一點心思去更新這個內容。有些舊的內容，該淘汰就淘汰，很多人常犯的錯就是發了，就沒然後了。也不去看內容獲得那些數據，進行優化。真的很可惜！

2. AI偏愛新鮮度：

這也是重復在講的事：AI喜新厭舊。當內容已經超過一年、兩年都沒更新了，AI 會傾向去引用那些最近的更新。因為使用者就是喜歡新的資訊，AI只是順著使用者的喜好而已。

為什麼品牌提及（Brand Mention）很重要？

直播的前段有提到Technical SEO與 Entity SEO，後半段提到品牌提及的重要性。

我覺得這一連串Technical SEO → Entity SEO →Brand Mention ，可以串起來談，效果比較好。

• 技術 SEO 在 AI 搜尋中，是要讓 AI能夠讀懂你的內容，而且要很容易地去抓取內容的結構。

• 「實體 SEO」（Entity SEO）則是 AI 怎麼認識你。AI 記憶中，關於你的品牌印象是什麼？

• AI在什麼情境下會提及你的品牌名？

AI 對你品牌的印象是什麼？在什麼情境下會提及你的品牌？遠比AI提及的次數還重要！

很多人都只會糾結過去關鍵字搜尋大字的AI搜尋問題。

比如說，我有一個沙發傢俱的客戶，他會問：「為什麼 AI 摘要的”沙發推薦”裡面沒有我？」

”沙發推薦”這個關鍵字的搜尋量有10,000+，是傢俱行業的大字。

但是，以這個客戶的品牌定位，在 AI 的認識裡，是一個高單價、一組要二、三十萬的精品沙發。但是在搜尋「沙發推薦」時，大多數人要找的可能是那種一組三、五萬的平價沙發。他一直糾結在想要擠進這個「沙發推薦」的AI 摘要的提及裡面。

我反問他：「為什麼不問”精品沙發推薦品牌”呢？」

這就好像Toyota 明明就是國民車，為什麼硬出現在高級汽車的推薦裡面呢？

所以，我跟客戶說，當AI提及沒有你的品牌時，但你又想要出現，應該進一步去問 AI：「為什麼你推薦這些品牌？」，並且再追問「為什麼你不推薦我的品牌？」

這時候 AI 就會告訴你，它是怎麼認識你的、在什麼境境下會提及你的品牌。

我一個一個聊下來發現，卡點根本不在「怎麼做 GEO」。

卡點在：很多人連 SEO 跟 GEO 到底在「量」什麼都還沒分清楚，就急著想開始做。

所以我想總結一下，從 SEO 到所謂的 GEO（包含中間的 AEO），與其急著焦慮，不如先回到五個指標，把底層邏輯理清楚。這五個想通了，你才有辦法談要不要做 GEO、怎麼做 GEO。

五個指標，兩個世界

我把它拆成兩塊：

• SEO 的三個指標：排名（Ranking)、曝光(Impression)、點擊(Click)

• GEO 的兩個指標：提及(Brand Mention)、引用(Citation)

我用最白話的方式，一個一個來看。順便聊聊：從 SEO 進到 GEO，品牌在做搜尋的思維，到底有哪幾條線要重新接上，或是重新理清底層邏輯？

先從最經典的三個開始。

第一個指標：排名

排名是 SEO 時代最經典、最核心的指標。

過去搜尋結果基本上就是十個藍色連結。後來多了地圖、精選摘要、購物框，但骨子裡，全部都是在「排名」這個概念底下長出來的。

我們就用第一頁的十個名次來講：

• 排名的基礎是關鍵字。 你在某個關鍵字上做得夠好，排進首頁前十名，成效通常就不錯。

• 排名往後就是翻頁。 第 11 到 20 名落在第二頁，21 到 30 名在第三頁，以此類推。

• 競爭激烈時，版位會被夾殺。 舉例，你去搜「沙發推薦」這種商業字，前面可能塞了一排廣告，自然搜尋的位置被擠到只剩三到五個。這時候你沒做進前三、前五，就很難露臉。

所以總結一句：排名，是以關鍵字為基礎的自然搜尋位置。 能進前 20 就算及格，最好進前 10。至於那些執著要卡前 3、前 5 的，通常是行業太競爭；但只要進得了前 10，你就有機會拿到接下來要講的曝光跟點擊。

這裡有個很多人忽略的重點：在同一個時間點，對同一個關鍵字查詢結果的排名，對不同人來說，其實大同小異。 大概八九成一樣，頂多因為地區、個人搜尋紀錄有一點點差。用大數據看，它是穩定的、可預測的。

這個「穩定、可預測」，先放在心上。等一下對照 GEO，你就會感受到那個落差有多大。

第二個指標：曝光

排名解決了「你在哪」，曝光解決的是「有沒有被看到」。

定義很簡單：你的排名被用戶的眼睛掃到，就算獲得一次曝光。

它跟頁數是綁死的：

• 你排第 15 名，用戶只看第一頁就走人，那你等於沒被看到，零曝光。

• 同樣第 15 名，但用戶翻到了第二頁，這下你被掃到了，曝光 +1。

• 排第 25 名？那要用戶翻到第三頁，你才有曝光。

所以你看，排名越前面，曝光幾乎是躺著賺。 進了前十名，曝光通常都很漂亮。反過來，你排在第 40 名，用戶不翻到第四、第五頁，你就像不存在一樣。沒有排名的縱深，就沒有曝光。

第三個指標：點擊

第三個指標叫點擊，也有人直接叫它「流量」。為什麼？

因為用戶搜一個關鍵字，第一頁有十個排名。你進了前十、被看到了，那是曝光。但這十個連結，一個使用者，在一個時間，只會點一個連結。除非他們回到搜尋結果頁，點了另外一個連結。

他點了第一個進去，那個網站就拿到一次點擊、一個流量。剩下那九個？被看到了，但沒被點，就是白忙一場。

所以點擊的定義是：用戶不只看到你，還真的採取行動、點進來、看到你的內容。 這時候你才拿到一次點擊。

實務上有兩件事很關鍵：

一、進前十，曝光基本上穩了。 這沒什麼懸念。

二、點擊率集中在前段班。 第一名的點擊率有時候衝到 20% 到 30%，第二名低一點，第三名再低一點，往後遞減。當然不是鐵律，偶爾也會出現第一名反而輸第二名的狀況。但用大數據看，前三名就是吃掉最多點擊。所以你要衝流量，就是想辦法把排名擠進前五、前三。

順便給你一條公式，很好用：

點擊率（CTR）＝ 點擊次數 ÷ 曝光次數

點擊次數越高，你的網站流量自然越高。就這麼直接。

用最白話收束這三個 SEO 的底層邏輯：

• 排名：你針對某個關鍵字，在搜尋結果裡出現的位置。越前面越高。

• 曝光：你的連結在那個頁面上，能不能被眼睛掃到。

• 點擊：用戶看到你之後，願不願意點進來看你的內容。

而且這三個，Google Search Console 裡面全部看得到。 你做 Bing 的 SEO，Bing Webmaster Tools 裡也一樣有。這就是做 SEO 最基本、最重要的三根柱子。

你有沒有發現，排名→曝光→點擊，是一條有順序的漏斗？先有前者，才有後者。這條線很乾淨。

先記著這條乾淨的線。等一下進到 GEO，你就會看到，這條線是怎麼被打斷的。

第四個指標：提及

現在講 GEO，也就是生成式搜尋引擎最佳化。不管你用的是 Google 的 AI Overviews、Gemini、ChatGPT、Perplexity 還是 Claude，這一整類 AI 生成式搜尋，它的邏輯跟 SEO 到底差在哪？

差就差在兩個指標：提及，跟引用。

先講第一個，也是現階段最重要的一個：提及。

什麼是提及？

提及就是：你問 AI 一個問題，它在回答裡「說到」你的品牌。

但這裡有個很要命的轉變。

舉個例子，台灣在 Google 搜尋一個熱門大字：魚油推薦，月平均有 33,100 次的搜尋量。過去大家的輸入很集中，就是敲這四個字。可是在 AI 搜尋裡，每個人跟 AI 講話的方式都不一樣：

• 有人問：「幫我推薦台灣最多人買的魚油品牌。」

• 有人問：「請推薦適合孕婦吃的魚油。」

• 還有人問：「小朋友可以吃的魚油有哪些？」

同樣是找魚油，出來的結果天差地遠。因為 AI 搜尋的基礎，不再只是關鍵字，而是「用戶的完整問題」。 你問什麼，決定了一切。

提及的運作邏輯

你問 AI 一個問題，它在答案裡點到你的名字，這就是一次提及。幾個規律可以先掌握：

一、不限制數量時，AI 大概吐 4 到 5 個。 你不指定，它通常就給你四五個品牌或答案。

二、你限制數量，它就湊給你。 你說「給我 10 個品牌」「給我 10 個減重方法」，它會想辦法擠出十個。

三、被說到，就 +1。 不管在哪個平台，只要一次回答裡點到你，你的提及就加一。比如「魚油推薦」的回答裡出現了 A、B、C、D 四個品牌，這四家各自 +1，一人一次提及。

這裡有個大魔王：隨機性

這是提及跟 SEO 排名，最不一樣的地方。

因為每個人的問題都不同，就算大家都在找魚油，你問孕婦、我問小孩、他問十大推薦，出來的答案完全不同。

更狠的是：就算兩個人問的是一模一樣的「十大魚油推薦」，AI 吐出來的十個結果，也可能差很多。 有研究數據顯示，AI 搜尋的隨機性大到嚇人，有的情境 50% 的結果會變，有的甚至 80% 都不一樣。

我自己實測也遇過：同一個 Prompt，今天查、明天查，答案根本兩回事。

所以這裡有個 So What，我覺得最值得想通：在 GEO 裡，「排第幾個被提及」這件事，幾乎沒有意義。 因為它一直在變，這次你第一個被講到，下次可能整個消失。你要追的不是「名次」，而是在夠多、夠分散的問法底下，你被提及的「機率」跟「頻率」。這是完全不同的思維。

第五個指標：引用

第二個 GEO 指標，叫引用。

引用是：你問 AI 一個問題，它在回答裡「附上你網站的連結」，讓你可以點進去。

聽起來跟提及很像？不。這裡藏了一個非常反直覺的細節：

AI 的回答可以完全沒提到你的品牌名，卻引用了你網站的連結。

這種情況下，你的「提及」沒有加 1，但「引用」加 1。這就是 GEO 詭異的地方。

舉個例子。我想買魚油，但我很怕來源有重金屬，於是我問 AI：「可以幫我推薦魚油嗎？」

AI 可能會先教我「怎麼挑魚油」，而這段挑選教學，它引用了某個品牌寫的〈如何挑選魚油〉那篇文章，附上連結。但在講解的過程裡，它壓根沒提那個品牌的名字。

這就叫「沒有提及，但有引用」。

這跟 SEO 的世界觀，徹底不同

我把兩邊的因果關係擺在一起，你一眼就懂：

• SEO 的邏輯：一定要有排名，才會有曝光，才會有點擊。順序很清楚，一環扣一環。

• GEO 的邏輯：有引用不一定有提及，有提及也不一定有引用。兩者是脫鉤的。

這非常 tricky，必須認清楚。

再往下延伸一個更關鍵的差別，這關乎你能不能拿到「流量」：

在 SEO 裡，只要有點擊，就代表用戶真的進了你的網站。這是所有品牌最想要的東西。

但在 GEO 裡，如果你只被「提及」、沒被「引用」，用戶是點不進你網站的，因為根本沒有連結。 只有出現了引用連結，用戶才有路可以走進來。也就是說：唯有用戶點了那個引用連結，你的網站流量才會 +1。

這中間的落差，大到會顛覆你對「流量」的想像。

我觀察到實際用戶的動作會是這樣子…你被 AI 提及之後，記住了你的品牌名，自己再手動去 Google 搜一次、點進你的網站。但你注意到了嗎？這個流程已經變了：前半段是 GEO 觸發品牌印象，後半段又繞回了 SEO 的老路。

提及和引用的「商業意義」不一樣

這點我覺得最該補一刀，因為它扣回我一直在講的：SEO 也好、GEO 也好，最後都是為了商業目標。

• 提及，做的是「品牌聲量」。 你被 AI 一講再講，累積的是心佔率、是信任、是用戶心裡那個「喔我聽過這家」。它不直接給你流量，但它在打底。

• 引用，做的是「流量入口」。 它才是真的把人帶進你家門的那條路。

想通這個分工，你才不會拿錯尺去量成效，也才不會被「我被提及了幾次」這種數字沖昏頭，卻忘了問一句：那到底有沒有人真的走進來？

真正的魔王關卡：歸因分析

講完五個指標，其實真正讓大家焦慮的，是背後那個術語：歸因分析，白話講就是「我的流量，到底怎麼來的？」

在 SEO 時代，這題很好答。排名→曝光→點擊，一條漏斗、有頭有尾。你先有排名，才有曝光，才拿到點擊，清清楚楚。所以 SEO 相對好做：隨機性低、排名在一段時間內不太動、表現持久。

到了 GEO，這條漏斗被打斷了。有提及不一定有引用，有引用不一定有提及；沒被引用，就沒人點得進來，就沒流量。整條因果鏈變得又斷又亂。

從這裡，延伸出兩個要先想清楚的底層邏輯。

底層邏輯一：隨機性

SEO 的隨機性大概只有一到兩成。同一個時間點，大家看到的結果八九成一樣。

GEO 呢？隨機性大到誇張。問題只差一個逗號，或只是問法微調（「適合我的魚油推薦」對上「請幫我推薦五個魚油品牌」），結果就大不同。我自己實測，同一個 Prompt 今天明天兩樣情。

結論就一句：在 GEO，AI 產出的「順序」沒有意義，因為答案一直在變。 這次排第一，下次可能連影子都沒有。你不能再用「我卡第幾名」的舊腦袋去想。

底層邏輯二：可記錄性

這是現在最難、最讓工具卡關的地方。

AI 如果要把每一次問答的內容都存下來，那資料會大到無法想像的大。不像 SEO，出來就是那穩定的十個連結，點擊也集中在那上面，好記好算。而且 AI 還要去分辨一段文字裡，哪些算「提及」、哪些又算「引用」，複雜度很高。

所以，就我的觀察，以 2026 年 8 月這個時間點來看，官方工具的進度是這樣：

• Google Search Console：今年 6 月才推出功能，讓你看到有多少流量是透過生成式 AI（AI Overview）出現的。但它把「提及」跟「引用」混在一起算，只要出現就算一次；而且到現在還沒公布「透過 AI 點進網站」的實際流量。講白了，它目前只做到對應 SEO 的「曝光」那一層。

• Bing Webmaster Tools：多了一個 AI Performance 功能，還在 Beta。裡面有 Citation、Citation Share（引用數、引用佔有率），但看起來也還停在「曝光」的階段，真正的「引用點擊」還沒做起來。它雖然給了 Grounding Query，但那看起來仍是以關鍵字為基礎，不是用戶輸入的完整 Prompt。

一句話總結：現階段不管 GSC 還是 Bing，都只能給你看到「曝光」這一層。 想回推用戶到底完整打了哪一串字，兩邊都做不到。這塊只能等 Google 跟 Bing 的開發團隊之後給更好的解法。

那現在到底怎麼辦？先用「手動監測」

講到這你可能會問：小賀，那我現在是要乾等嗎？

不用。工具還沒到位，不代表你只能焦慮。現階段想衡量 GEO 成效，我自己覺得最務實、最有效的方法就一個：手動監測。 土，但有用。

第一步：列出你的核心問題（這步最容易做錯）

很多人一聽到手動監測，第一個反應就是：「那我就去問『魚油推薦』啊。」因為這個字在 SEO 時代搜尋量高嘛，一個月三萬多次，很直覺。

但我不這麼建議。

因為在 AI 搜尋裡，比「搜尋量」更重要的，是你的品牌定位在哪裡、你要打的受眾是誰。

舉例，如果你的目標受眾是孕婦、是家裡有小朋友的媽媽，那對你來說，「適合孕婦的魚油推薦」這種問法，能不能被提及、被引用，遠比大字「魚油推薦」還重要。 因為那才是你真正的客人會拿去問 AI 的話。你在一個跟你受眾對不上的大字上被提及，聲量再高，也換不到生意。

所以第一步，先挑出 10 個你最在乎、你的客戶最可能拿去問 AI 的問題。

第二步：每個月手動問一輪

把這 10 題，拿去問各大 AI：Google AI Overview、AI 搜尋模式、ChatGPT、Perplexity、Claude，一家一家問過去。

第三步：記錄兩件事

每一題的答案裡：

1. 有沒有提到你的品牌或網站？（這是你的提及）

2. 有沒有給出你的引用連結？（這是你的引用）

一個月做一次，累積三個月、半年，你就有一張別人沒有的趨勢表。這比在那邊瞎猜「AI 到底有沒有推薦我」，實在太多了。

最後，把這五個指標放在一起看

在開始做 GEO、或開始為 GEO 焦慮之前，先把這五個指標的底層邏輯理清楚：

1. 排名

2. 曝光

3. 點擊

4. 提及

5. 引用

前三個，是 SEO 的世界，一條乾淨的漏斗，穩定、可預測、好歸因。
後兩個，是 GEO 的世界，兩條脫鉤的線，隨機、難記錄、歸因像走迷宮。

想通這五個，你就會知道：GEO 不是要你把 SEO 打掉重練，而是要你在原本的基本功上，長出兩條新的神經。基本功還在，只是要多接兩條線。

那些跟你說「AI 出來了，SEO 死了、快去 all in GEO」的人，多半連這五個指標都還沒分清楚。

所以回到最開始那個問題：你到底該做 SEO 還是 GEO？

先別急著選邊。先問問自己：這五個指標，現在真的分得清楚了嗎？

一堆品牌開始焦慮同一件事——當有人問 AI 的時候，AI 的回答裡，到底有沒有帶到我？

因為你的客戶在問 ChatGPT「OO行業，哪家好？」的時候，AI 正在替你回答，而且是用一套你從來沒看過、也沒同意過的說法。

它可能提到你的競爭對手，然後很有自信地，把你的價格講錯、把你早就收掉的服務講成現在還在做、甚至把你跟一家同名的公司搞混。

這不是未來式。這是現在，正在發生的事。

我剛讀完 AirOps 出的《2026 State of AI Search》報告，看完它們背後跑了超過 550 萬則 AI 回答的數據。

下載報告：《2026 State of AI Search》

這份報告，還蠻值得參考的。

我把裡面最關鍵的幾個數據總結出來，也從我的觀點提出台灣中小企業品牌，這份報告有哪幾點不能照抄，以及實務上到底該怎麼做。

一、先看數據：遊戲規則，真的變了

我把 16 頁英文報告，總結出值得參考的 5 個數字：

① 85% 的品牌曝光，來自別人的網站，不是你自己的官網。

在 AI 搜尋裡，一個品牌被提到，有 85% 是來自第三方頁面——評比清單、比較文、評論整理。你自己的官網？只佔 13%。報告還算出來，站外聲量強的品牌，AI 能見度是只靠自家內容的 6.5 倍。

② 近 60% 被 AI 引用的頁面，Google 排名不在前 20——但台灣不一樣。

報告說，Google AI Overviews 的引用來源，有 59.6% 排不進自然搜尋前 20 名。AI 看的是「這段內容對不對題」，不是「你排第幾」。

但我要老實講：這點跟我手上的台灣數據，落差很大。我看到的是，台灣目前約 60% 的 AI 引用，反而還是來自前 20 名的頁面。

所以我的解讀是——在台灣，先別急著把傳統排名丟掉。它不但沒死，還是 AI 引用你的主要來源之一。這也是我一直在講的：SEO 基本功 ＋ AI 疊加，不是取代。

③ 超過 3 個月沒更新的頁面，被 AI 引用的機率掉 3 倍。

AI 把「夠新」當成「可信」。放著沒動的頁面，會被判定成過期資訊，然後被丟出候選名單。

④ 標題結構乾淨的頁面，被引用的機率高 2.8 倍。

不是你寫得多文情並茂，是 AI 能不能「快速看懂」。一個 H1、清楚的階層、該用清單就用清單——這是基本功，但基本功現在直接換算成曝光。

⑤ 48% 的 AI 答案，受社群討論影響。

Reddit、YouTube、論壇這些「一般人在講話」的地方，AI 拿來當作「真實使用者經驗」的依據。在台灣，這就是 Dcard、PTT、Mobile01、Google 評論。

二、觀念要先轉：官網不再是「收流量的網」，是「AI 查證你的資料庫」

看完這些數據，很多人第一個反應是：「那我官網不用做了嘛，反正 AI 看的是別人的網站。」

這個結論，錯得會讓你付出代價。

傳統 SEO 時代，官網一手包辦：從上游拉泛流量，到下游收割成交，全部靠它。

但 AI 搜尋時代，這件事被拆成兩半了：

探索、推薦，發生在站外——AI 在別人的比較文、評論、討論串裡，決定要不要提到你。

查證、成交，發生在站內——當 AI 或你的潛在客戶「聽說了你」，回頭要確認「這家到底做什麼、多少錢、憑什麼」，才會回到你的官網。

所以官網的角色變了。它不再是那張「收流量的網」，它變成 AI 用來查證你的「事實真相來源」。

而這正好戳中台灣中小企業官網最大的毛病——它們的官網，只有「賣東西」的頁面。

點進去，一路都是產品、規格、價格、立即購買。沒有對用戶真正有幫助的實用內容，沒有知識型的內容，更沒有幫用戶「做方案比較、做決策」的內容。

但你想想，用戶（還有 AI）在掏錢之前，最需要的就是「比較」跟「決策」的資訊。你官網剛好缺這一塊——那在用戶要買單前的那張比較名單上，你這個品牌，根本不會出現。

這一點超級關鍵：如果 AI 在別的網站看到你的名字，回頭想查你到底好在哪，結果你的官網結構亂七八糟、資訊殘缺——AI 提到了你，卻總結不出你的優勢，等於白提。

這也是為什麼我前面說「AI 可能講錯你」。繁體中文的網路資料本來就比英文少得多，AI 手上關於台灣中小企業的可靠資料是稀薄的。它找不到夠新、夠權威的來源，就會自己腦補。

所以把官網做好，對中小企業來說不只是「爭取曝光」，是「在 AI 幫你亂編之前，先把你的故事寫對」。這是防禦戰，不是加分題。

三、陷阱：叫你「維護核心 20% 頁面」，但你可能連 20 頁都沒有

報告給了一句聽起來很專業的建議：別再寫一堆沒用的 SEO 廢文，集中資源維護你「核心的 20% 頁面」就好。

這句話對大品牌沒問題。他們官網動輒幾百上千頁，抓 20% 出來顧，很合理。

但你如果是一家官網只有 10 頁的中小企業，20% 是幾頁？兩頁。在兩頁裡鑽牛角尖，鑽到天荒地老也長不出能見度。

這就是歐美大報告落到台灣最常見的坑：它預設你已經有一個成熟、龐大的網站。而現實是，我遇到的很多中小企業，連基本的內容量都還沒有。

那怎麼辦？答案不是「不要產內容」，而是換一個衡量單位。

冷啟動階段，你要蓋的不是「一堆頁面」，是一張「AI 為了搞懂你這個生意，最少需要被回答的問題清單」。單位是「問題」跟「事實」，不是「文章篇數」。

一張最小可行的地圖，大概長這樣：

1、你是誰——做什麼、賣給誰、憑什麼（品牌的核心事實）

2、客戶決策前一定會問的 10～15 個問題——用 FAQ 的形式老實回答

3、3～5 個高購買意圖的比較／選擇頁——跟誰比、怎麼選、大概多少錢

4、真實案例、真實數據——這是 AI 最愛、也最難造假的東西

算下來大概 25～35 塊內容。數字跟「先隨便寫 50 篇」差不多，但心態天差地遠：不是湊字數等數據指路，是把 AI 一定會查的事情，一項不漏地補齊。

那要怎麼知道 AI 到底會查什麼、不用瞎猜？我教你兩招，成本幾乎是零。

第一招，直接去問 AI 本人——而且不要只問一次，你要追問。

把你這行的 20～30 個真實問題，丟進 ChatGPT、Perplexity、Google AI 模式各跑一輪。你會看到：AI 現在都引用哪些網站（那就是你要打進去的圈子）、它把你這個品類拆成哪些子問題（那就是你的內容藍圖）。

但關鍵在後面。報告裡有個數字很嚇人：一次生成裡，只有 30% 的品牌會穩定出現。AI 每次都重新生答案，名單一直在洗。所以你問一次沒被提到，先別急著下結論。

真正的做法是「追問」。假設你問 ChatGPT「我這行推薦哪幾家」，名單裡沒有你——

先問它：「你為什麼推薦這幾家？」

等它老實回答完，你再補一刀：「有一家 OO（就是你），為什麼沒出現在名單裡？」

它接下來的回答，會直接告訴你——AI 腦子裡的你，到底長什麼樣：是資料太少、是它找不到你的比較資訊、還是它根本把你認成了別人。這比任何工具都準，而且免費。

再補一個好消息：超過一半掉出名單的品牌，會在兩次生成內重新出現，尤其當你同時被「提到」又被「引用」的時候，重新出現的機率會多 40%。所以這不是一次定生死，是一場持續累積訊號的長期賽。

第二招，去挖你自己的客服跟業務。他們每天在回答真實客戶問題。把「最常被問的 30 題」倒出來，就是最高品質的內容清單。大品牌要花錢做用戶研究才拿得到的東西，你免費就有。

先建這個基盤，等它上線跑一陣子，數據自然會告訴你哪幾頁是真正帶來信任跟成交的核心。到那時候，報告講的「維護核心 20%」才真正輪得到你用。順序不能顛倒。

四、你是哪一種，打法完全不同

其實，在 AI 搜尋的戰場，會因為你的生意型態，完全不一樣。

我把它分成三種：

▋ 在地／實體服務（餐廳、補習班、區域型服務）

你的官網是後勤單位，主戰場是 Google 商家檔案 + 評論 + 在地口碑。台灣的 AI 搜尋、Google AI Overviews 對商家評分跟評論的依賴極高。但對你來說是 80% 的勝負。先把 Google 商家資料填好填滿、把評論經營起來，比什麼都重要。這塊搞好了再做官網與第三方口碑。

▋ 電商／消費品

你的信任圈是 Dcard、PTT、Mobile01、YouTube 開箱、比價懶人包。台灣消費者買東西前，習慣去論壇爬文、看開箱。確保這些地方有你「真實、陽光」的討論聲量，AI 就會把你當成有人推薦的選項。

但是，超重要的，你的官網要有幫助用戶作決策的內容！！！

▋ B2B／製造業，或專業服務（如診所、律師、顧問）

這行幾乎沒有「Reddit 式」的中文社群討論，別浪費力氣在那。你的信任來源是 產業媒體報導、清楚的規格表、Taiwantrade／展會、專業社群。把規格、技術文件、案例做得清楚可查，比經營論壇有用得多。

如果你是診所、律師這類專業服務，邏輯一樣。靠專業權威內容、真實案例、媒體報導建立信任，再加上不可少的 Google 評論，而不是拼開箱文。

所以在地化不是把 Reddit 換成 Dcard 就交差。是三種生意，整套訊號來源都要重配。你先搞清楚自己屬於哪一種，別人的成功案例才學得對。

五、給沒有行銷團隊的老闆的行動清單

1. 畫靶：把 20～30 個真實客戶問題丟進 AI 跑一輪，看它怎麼講你、引用了誰。這一步不用花錢，但會讓你嚇醒。

2. 建地基：把畫出來的靶當「地圖」，把官網的核心事實補齊。強制規範：一個 H1、清楚的標題階層、該用表格清單就用、基本的 Schema（公司、產品、FAQ）先上。這些是基本功，不是黑科技。

3. 顧新鮮度：把最核心的商業頁面拉出來，分三批，每個月更新一批，一季轉一圈。產品沒改沒關係，補一則新客戶問題、換一個當年度數據、加一則新評論，AI 就會判定你「還活著、很新」。

4. 鋪站外：地基穩了，再去爭取在地媒體報導、懶人包露出，讓 Dcard、Google 評論這些地方有你真實的聲音。順序記住：先有地基，再鋪站外。反過來，AI 提到你卻查無此人，白做。

5. 每月體檢：固定那組 20～30 題，每個月自己跑一次 AI，記錄「這個月有沒有出現、被引用了誰」。這就是中小企業版、免費的「AI 曝光追蹤」。不用買貴鬆鬆的工具，靠的是紀律。

最後

那些老實把基本功做好、把內容做真、被人真心推薦的品牌，反而因為 AI，把小品牌在 AI 搜尋裡變成大品牌。

規則變了，但底層邏輯沒變。做好內容、贏得信任、導向成交。AI 只是一個新的、而且會到處亂講話的讀者，你得先讓它把你的故事讀對。

現在就去問 ChatGPT 一次「我這行，哪家做得好」，看看它有沒有提到你。

有，恭喜，你領先很多人了。

沒有，那你現在知道，該從哪裡開始做 GEO 與 AEO 了。

我研究過幾個真的這樣幹的網站。前三個月，流量真的噴上去。

第五、第六個月，斷崖式崩跌。有的，直接歸零。

我追蹤過國內外幾個這類型網站，觀察「養肥了再殺」的時間差看了好一陣子，一直想不通：Google 到底在等什麼？既然抓得到，為什麼不第一個月就砍，要放你爽到第六個月？

直到我把 Google 研究團隊最新的論文看完，才得到合理的解答。

這篇論文叫 Scalable Detection of Adversarial Synthetic Slop and Coordinated Media Abuse，它揭露平台在後台是怎麼對付這些 AI 內容產生機器的，但是整篇論文超多技術名詞。

很硬，很不好讀。

簡單來說，Google 已經建立了一套防禦系統，不再允許任何人用低成本的魔法來破壞生態。

以下是我閱讀之後，把專有名詞用我能理解的語言寫出來。

這篇文章幫助你省下去看這篇超硬的論文的時間。

▋ 核心轉變：從「抓壞單篇文章」，變成「抓整個犯罪集團」

過去平台的審核，比較像一個逐篇看稿的品管員：這篇有沒有違規、那篇有沒有塞關鍵字。

但 AI 時代，一個惡意操作者一分鐘就能生出幾千篇「語意通順、但毫無營養」的變體——也就是論文講的 AI Slop，AI 垃圾。你逐篇抓，永遠抓不完。

所以這套系統（論文裡叫 S-CTS）換了個打法：它不先看你「寫了什麼」，先看你「在後台的行為軌跡」。

系統派了兩個角色出去：一個專門看行為，去抓「自動化叢集」。例如：一票帳號共用同一個 API、同一個 IP、發文節奏規律到像機器。另一個專門看內容，去判斷這批東西到底有沒有營養。

抓的不是文章。是那個躲在後面的機器。

▋ 為什麼流量都是幾個月後才崩？這根本是警察辦案

看懂了它「抓整個犯罪集團」的邏輯，那個時間差就解釋得通了。它辦案的節奏，跟警察追組織犯罪一模一樣：

1. 雷達鎖定：

前一兩個月，底層感測器發現，有幾十個網站共用同一套發布軟體，或者發文節奏精準得不像人。系統默默在後台把這些帳號畫上關聯線，標記成「潛在叢集」。這時候警察還在觀望，沒動手——所以你的流量還在，甚至還在漲。

2. 跟監蒐證：

警察不能亂抓人。系統給自己一段觀察期，持續收集這個集團發的文，丟給內部的 AI 分析：這到底是有用的資訊，還是千篇一律的樣板？就在這段跟監期，迎來流量蜜月期，還以為自己找到破口了。

3. 收網：

大概到第五、第六個月，證據夠了。這時平台不是「抓到一篇刪一篇」，是一次出動大批警力，把整個叢集連根拔起。相關的網域、帳號，一瞬間全部被拔索引或降權。流量歸零，就是這一刀。

▋ 不只抓影片！部落格與社群貼文也在防堵機制內

哪些平台會受到這個防堵機制影響？

這篇論文主要是在講影音平台，但是純文字的 SEO 部落格，或是經營社群貼文，其實都會受到影響吧。

論文中提到了一個非常關鍵的技術細節：系統在審查複雜的多模態影音內容時，第一步是進行「脈絡蒸餾」。也就是先把影片的畫面、語音、字幕，全部轉化成「文字向量與關鍵詞」，再交給 AI 去判斷這是不是高度重複的垃圾內容。

我個人的推估：既然系統已經具備將最複雜的「長、短影音」轉成文字來審查的強大能力，那麼對於本來就是純文字的部落格文章（SEO 內容），或是附帶簡單圖文的社群媒體貼文來說，系統連「轉譯」的運算成本都省了，抓起來根本是降維打擊！

所以，這套的防禦機制，絕對不僅限於影音平台，應該是全面涵蓋了長短影音、部落格網站，甚至是社群平台上的互動發文。

▋ 最大的誤會：Google 殺的不是 AI，是「低成本 AI 垃圾」

看到這裡，用 AI 寫過稿、用排程軟體發過文的人可能開始緊張：那我平常也這樣搞，會不會哪天也被當成犯罪集團收掉？

先別慌。這篇論文特別強調了一個設計：它給合法創作者留了活路。

系統的目標從來不是打擊 AI 內容本身。Google 知道一堆正經品牌跟創作者都在用 AI 提升效率。為了不要「冤獄」，它把自動處罰的門檻設得很高，要 92%～95% 以上的精準度才動手。

只要你的內容裡有足夠的「人味」——真實的觀點、你自己的數據、別人複製不走的經驗。系統就會手下留情。

它要清掉的，是那種「換湯不換藥、低成本、高度同質」的 AI 罐頭。

▋ 如何善用 AI 提升效率，又不會被處罰？3 個實戰心法

該如何運用 AI 程式化量產內容來提升效率，同時完美避開防禦機制的處罰？

1. 注入獨特的「真實世界的數據」與資訊增量

• ❌ 低成本 AI 垃圾的特徵：如果程式化產文只是單純地「替換關鍵字」（例如：將「台北最好的咖啡廳」換成「台中最好的咖啡廳」），並使用相同的 Prompt 讓 LLM 產生千篇一律的廢話。在系統眼中，這幾百篇文章的「語意向量」幾乎是完全重疊的，這就會觸發高度警報。

• ✅ 高價值程式化內容的解法：當在建構高效能的行銷漏斗時，真正的價值在於「獨有數據的注入」。如果您的程式化系統是將「真實的市場數據」、「獨特的專家觀點框架」「用戶個案的成果數據」或是「經過梳理的在地評論」作為變數餵給 AI，那麼產出來的每一篇文章，其語意向量都會是獨特且具備資訊增量的。系統的 LLM 在進行語意抽查時，會判定這些內容具備實質多樣性，而非 Slop。

2. 建立乾淨獨立的「發布環境」

防禦系統的第一關是抓「共用基礎設施」。

• 安全作法：不要為了貪圖便宜，去使用市面上那些共享 IP 或 API 金鑰的群發軟體。確保你的官方網站或品牌帳號擁有獨立的運作環境，並且發布節奏要模擬自然的人類行為，不要設定「每 3 小時發佈一篇文章」這種自殺式的排程。

3. 融入真實的人類觀點 (EEAT 精神)

搜尋引擎最終服務的是人。

• 安全作法：即使文章主體是 AI 結合數據生成的，也務必在文章的開頭、結尾，或是核心段落，加入真實的專家見解、操作經驗或產業洞察。這正是防禦系統最無法辨識與複製的「人類護城河」。

總結來說： Google 的防堵機制，目的是打擊想用低劣的「AI 魔法」來無腦洗流量。

這件事講到底，還是我常說的：「AI 是拿來提升效率的，不是拿來畫唬爛的。」

你有真實數據、有親身經驗、有產業判斷，AI 幫你把這些放大、加速；反之，你什麼都沒有，只想靠 AI 無腦洗量，那它只是幫你更有效率地產出垃圾。然後更有效率地，被收網。

比較可行的方式是將AI自動化技術作為基礎設施，並在其中注入真實世界的數據與深度商業邏輯、個案與故事。讓 AI 為你提升效率，讓真實價值為你守住流量！

P.S. 如果你看完之後還有興趣，想要更深入地瞭解，推薦你去讀這一篇論文。 Scalable Detection of Adversarial Synthetic Slop and Coordinated Media Abuse

我原本預計要一個月。

結果 20 小時就上去了。

但是我要先說明，20 小時只是看得到的，看不到的是前面的累積與策展。

▋ 這個字值多少？

「OO減重門診推薦」，地區型、醫療、高精準。

我想知道這個字的廣告成本，用 Google Ads 關鍵字規劃工具去查，回我一個破折號。

無數據。

很多人看到「—」就以為這字沒人要。

其實，這是 Google 不讓你看。

這類字在 Google 的專業術語叫 YMYL（Your Money or Your Life），跟你的財產、你的生命安全直接相關。這種字你可以投放廣告，但是價格，Google 常常不讓你知道。

我用搜尋意圖接近的字去推測：單次點擊成本大約落在 $40～$90 元之間。

減重、醫美、中醫減肥，全都是高自費、高客單價的變現產業，關鍵字出價在台灣是第一梯隊。

「無數據」不等於沒成本。

它常常代表：貴到不會直接給你看。

▋ 起點：這個地區 30 家對手，我的客戶前三頁全部缺席

不是排第 11 名那種「差一點」。

是在前３頁都不存在。

那接下來要做什麼？

很多人現在會做的事，是打開 AI，叫它寫十篇文章。

我沒有。我做了四件事。

▋ 第一件事：找缺口

我把這 30 家裡的前五家抓出來，一家一家拆內容。

拆完發現一件事：前三名剛好是同一種類型的醫美診所。

長得差不多、講法也差不多、療程訴求也大致一樣。

而我的客戶，品牌定位跟他們完全不同，差異還很明顯。

切入口，就在這裡。

定位。

清楚的定位。

▋ 第二件事：研究產品，花真金白銀去做一次

這一步沒有捷徑，也沒辦法叫 AI 代勞。

為了搞懂客戶的減重療程到底在幹嘛，我直接掏錢去體驗，該做的檢查，全部花錢做下去，自己出錢。

然後再跟客戶端開了兩次會，一步一步把客戶的產品差異與流程擬出來。

為什麼要這樣搞？

因為AI是不知道這些，要是叫 AI 硬寫，出來的東西就只是文字接龍、換句話說。Google 聞得出來。

▋ 第三件事：挖寶藏——撐起推薦排名的無名英雄

其實，這一步是整個專案最關鍵的。

我去看前三名、前五名的網站，發現他們底下全部佈滿了減重個案。

有趣的是：這些個案頁，幾乎都沒有拿到什麼關鍵字排名與流量。

沒有排名，那做它幹嘛？

因為它們根本不是拿來排名的。

它們是拿來撐的。

一整排的個案頁，撐起上面那一篇推薦頁。無名英雄。

而我這個客戶，在地耕耘了十幾二十年，手上早就躺著兩位數的真實案例，包成果數據與前後照片。

這不是內容素材。這是寶藏。

光是佈局、訪談、把這些案例整理成可用的資料，我就花掉將近兩週。

▋ 第四件事：內容佈局－1 篇推薦頁 + 9 篇個案頁

策略定了、資料齊了，這時候 AI 才進場。

我把花了２週整理請 AI ，開始佈局。

然後，我打槍 AI 超過 4 次。

到第 5 次，才生出我想要的模樣。

接下來的 5 個小時，10 篇內容跟相關素材全部完成、一一上線。

清楚順序是這樣：人先想清楚，AI 再來動手。

反過來做，產出的是垃圾，而且是很有效率地產出垃圾。

▋ 上線 20 小時，卡進Top 3

我原本預計要３天才會被收錄排名。

上線後隔天，我請客戶上去看看有那些要修改的地方。

就在我還在修改的時候，就看到它排上首頁第３名了。

但我必須把話講完整，因為這裡有兩個藏起來的關鍵：

第一，這不是一篇文章的功勞。 是 1 篇推薦頁 + 9 篇個案頁一起把它頂上去的。含金量高的字，從來不是「叫 AI 寫一篇」就能排上去，它是被一整批內容撐上去的。

第二，這個網站我們已經做了七個月。 這不是從零開始的新站，是一個已經有累積的資產。

所以，20 小時是收成。

▋ 那這個排名，值多少錢？

我不想講「SEO 很有價值」這種廢話。

這個醫療商業黃金字卡在前三名，平均分到約 15% 的點擊。這組字每月約 800 次搜尋量，等於每月 120 次精準點擊。

換成廣告費：120 × CPC $60 ＝ 每月 $7,200，一年約 $86,400。這是省下來的現金。

換成業績：120 次點擊，抓 3% 諮詢率、40% 成交率，等於每月多 1.4 位新客。減重是長期療程，一位自費患者的完整療程 LTV 保守抓 $30,000 元——每月約 $43,200，一年就$518,400的潛在價值。

這些參數，我刻意抓保守一點。

要是覺得太樂觀？把數字全部砍一半再算一次。這個排名照樣是賺的。

還有一塊還沒算進：從前３頁找不到，現在第一頁就被看見。

被看見的價值。

▋ 這個案子，我只想講兩件事

一、SEO 的成敗，八成決定在你開始寫文章之前。

找缺口、看定位、做訪談、整理案例——這些沒人看得到、也上不了截圖的工，才是勝負所在。等你打開編輯器，勝負其實已經定得差不多了。

二、只有累積，沒有奇蹟。

如果這個客戶手上沒有大量的真實個案，沒有個案頁可以撐，推薦字大概爬不起來。

那 20 小時不是我做出來的，是客戶多年的累積。

我只是把它翻出來、排好、送上去。

只有累積剛好被看見的那 20 小時。

這段期間，我看過太多老品牌，不是沒有內容，是不知道自己有礦，卻不知道怎麼挖。

你的品牌手上有幾個「從來沒被寫成內容」的客戶案例？

最近我在手機版 Google Maps App 上無意間發現了一個低調上線、卻超級實用的新功能。在搜尋欄輸入城市名稱，像是「臺中」、「桃園」，或是直接在地圖上順著畫面往下拉到「當地氛圍」區塊，就能直接看到系統在「美食大揭密」中整理好的城市精選選單。點開一看，這是一個公開的官方精選名單，列出了 15 到 25 個地點。

其實，這個功能是 Google 在 2024 年 3 月底正式發布的全球更新，經過這段時間的數據累積，現在在台灣和全球熱門旅遊城市都已經非常成熟、好用！

🤖 這些美食名單誰選的？AI 選的！

這些地點由某個部落客或特定使用者自己手動編輯的嗎？

不是！這是一份結合了 AI 與 大數據的科技結晶。

Google 官方表示，這套功能完全不靠人工手動挑選，而是透過 Google 的核心演算法進行 AI 智能篩選。它背後串聯了兩大最強後盾：

1. 第三方權威媒體數據：結合全球知名旅遊與美食指標媒體（例如 Lonely Planet、The New York Times、OpenTable、The Infatuation 等）的專業評鑑，還有很多在地部落客、新聞媒體的報導。

2. 在地嚮導社群數據：利用 AI 用在地嚮導發表的真實評論與關鍵字作計算。

📊 好奇心發作：４大關鍵疑問與計算邏輯

在實測過程中，我也發現了一些非常有趣的細節，並歸納出這套功能背後的運作邏輯：

Q1. 為什麼名單上的店家，評論數不是最多的？

傳統的排名前幾名永遠都是開了幾十年的排隊老店，因為它們累積了幾萬則評論。但這個新功能打破了這個限制，讓新店有機會被看見，所以評論數多寡絕對不是唯一標準。

Q2. 為什麼有些店好評不是最高的（甚至只有 3.6 星！）？

因為有些高分店可能是靠打卡送小菜刷出來的，或者是口味大眾但缺乏特色。AI 篩選更看重評論中的內容含金量，即使綜合星等不是最高，只要具備獨特性，一樣會被選入。

Q3. 它的計算邏輯到底是什麼？

例如「人氣竄升」名單，它的核心邏輯是計算「短時間內的熱度變化率」。Google 系統會統計當週內，該地點在 Google 地圖上的關鍵字搜尋量暴增幅度、地圖導航點擊率、新打卡照片上傳量等動態數據。只要一間新店在社群上突然暴紅，引發大量用戶在地圖上搜尋，它就會立刻被 AI 揪出來。

Q4. 它具體參考了哪些媒體與來源？

除了前述的 Lonely Planet、The New York Times、OpenTable 外，AI 還會去比對網路上各大公開的部落客食記、新聞報導，將真正獲得專家背書與社群熱烈討論的地點交叉比對，確保名單的公信力。

💡 三大精選名單：認明專屬符號，一秒掌握城市美食

Google 直接把城市地點精準分類成三種名單，而且只要在 App 畫面上往左滑，就能看到這三大名單的專屬主題與符號：

1. 本地精選 💎（使用藍色寶石符號）：
   比較少人知道的私房景點。這是內行人或在地人的最愛，品質非常不錯卻默默無聞，專門滿足喜歡探索隱藏版小店、不愛人擠人的深度玩家。

   

2. 熱門地點清單 🏆（使用金色獎盃符號）：
   地圖社群中久經考驗、備受收藏的長青經典地點。去外地旅遊時，認準這個金色獎盃名單基本就是安全不踩雷的安全牌。

   

3. 熱門地點（人氣竄升） 📢（使用黃色喇叭符號）：
   網羅當週在 Google 地圖上人氣突然暴增、搜尋量與互動大幅提升的潛在熱門地點，最適合喜歡追新店、搶先嚐鮮的潮流饕客。

💎 一鍵加入地圖，美食行程秒排好！

這是我最愛的功能與它的視覺化呈現。

以我計劃要去曼谷旅行為例，我完全不用在大海撈針，直接在 Google 地圖上把這三大精選清單「儲存清單」。我的地圖畫面上會直接跳出對應的專屬圖示了！在安排行程或人在當地時，只要攤開地圖看著寶石、獎盃或喇叭，就能秒懂每家店的屬性。

而且點開清單，它會直接把該店家最具代表性的部落格文章或新聞報導連結，整整齊齊地列在下方。 如果是熱門地點，還會標上這間店的開業時間！對想找新開店家找新鮮的人來說特別實用。

🗺️在地生活、異地旅遊，超級實用

• 出國旅行超省時：接下來要去曼谷、清邁，或預計再次去的東京，都能找到更多私房美食名單，直接用圖示分類快速篩選，還能分享給旅伴共同編輯，快速安排美食踩點路線圖。

• 在地生活挖寶趣：就我自己生活的新竹，就意外的發現超多美食沒去吃過，還有新竹最近新開的店，哪些會踩雷？哪些是「人氣竄升」名單，我可以隨時查看，這星期有哪間新開的咖啡廳或麵店在暴紅，下班或週末就能立刻去嚐鮮！＼

這次的發現讓我強烈感覺到，Google 地圖在AI導入下又靜靜的進化成一本結合了AI與大數據的美食地圖。下次你要出國或出差到時，記得把城市名字打上去往下拉，把這些AI精選的美食清單加進去，讓吃喝玩樂行程變得更輕鬆！

去年開始，我服務客戶的 SEO 專案遇到一個問題：文章寫完發布了，但 Google 就是不收錄。

今年遇到的案例更多。

這不是個案，是一個正在發生的趨勢。

國外的 SEO 專家同樣觀察到了這個趨勢。

最近在閱讀了 Marie Haynes 的文章《Why your pages are stuck in crawled-currently not indexed》後，Google 在索引內容方面確實變得越來越嚴格。

她在 2026 年 4 月參加了 Google Search Central 的活動，Google 的工程師在現場說了：

「如果我們看過你這頁，但沒有收錄它，很可能是因為我們覺得它沒有用。」

我非常認同這句話，因為這一兩年我幫客戶處理的案子，幾乎都印證了這件事。

二、搞清楚你遇到的是哪一種狀況

在 Google Search Console 裡，你會看到兩種看起來相似的狀態：

「已檢索，目前未建立索引」

Google 來看過你的頁面了，但決定不收。

「已找到，目前未建立索引」

Google 知道這個頁面存在，但還沒有來看。

兩者都是問題，但前者較嚴重。因為 Google 已經看過了，還是不收，代表它做了一個主動的判斷：這頁不值得放進索引。

後者只是排隊等待，還有機會。但是前者的問題變多了，也會導致第二種問題也跟著變多。

三、沒有被索引的頁面，問題大多出在這兩個地方

Marie Haynes 的文章與我這兩年處理的案子，沒有被索引的頁面，原因大致可以分成兩類。

技術問題

其實，現在遇到純技術，沒有被索引的情況越來越少。尤其如果你用的是 WordPress、Shopify、Cyberbiz 這類成熟的系統，已經很少見到純技術性的索引問題。

偶爾還是會遇到，例如網站剛搬家、大幅改版，或是 robots.txt 設定錯誤擋住了爬蟲。但這些問題相對好解決，找到原因就能修。

品質問題

這才是大多數案子的真正原因。

我的觀察是，高達八成沒有被索引的頁面，問題都出在內容品質。

Google 的立場很簡單：它已經看過成千上萬篇涵蓋相同主題的文章。當它看到你這篇，它會拿來和已經存在的內容比較。如果你寫的東西，網路上早就有很多人寫過類似的，而且你的版本沒有提供任何新的、更有價值的訊息，Google 就會覺得：

「我看過了，但它不值得被放上書架。」

這就是所謂的「平庸內容（Commodity Content）」——任何人都可以寫出來的內容，沒有獨特觀點，沒有第一手經驗，只是把網路上已經有的資訊重新整理一遍。

四、Google John Mueller 怎麼說

Google 的 John Mueller 說：「當我們的系統對一個網站的品質有疑慮的時候，就會開始減少爬蟲來索引這個網站的頁面。因為我們認為，我們的系統沒有必要花太多時間在這個網站上面。Google 的資源是有限的。」

我把他的話翻譯成：「當 Google 的系統判定你的網站充斥著缺乏獨特價值、與他人高度重複的平庸內容時，為了節省運算資源，Google 會果斷減少對你整個網站的爬取頻率與索引意願。」

影響的不只是那幾篇沒被收錄的文章，而是你的整個網站。

五、大量頁面無法被索引，是一個早期預警訊號

從 John Mueller 的說法延伸出一個很重要的觀念：

「已爬取，目前未建立索引」不只是單一頁面的問題。

當你的網站開始出現大量頁面進入這個狀態，它反映的是 Google 已經對你整個網站的整體品質產生了疑慮。接下來它會減少爬取資源，整個網站的索引量、排名和流量都會跟著下滑。

而最麻煩的地方是，等你發現流量開始掉的時候，問題往往已經累積很久了，要處理的難度也更高。

對於需要每天盯著 Google Search Console 和 GA4 數據的 SEO 人或行銷人員來說，這帶出了一個非常重要的戰略原則：

防線必須往前推。必須在「整體品質疑慮」全面爆發之前，主動出擊。

不要等到流量開始掉才來處理。要在索引率開始下滑的早期，就採取行動。

六、Google 現在想要的內容，到底是什麼樣的？

Google 在 Search Central 活動上說得很清楚：

AI 讓內容創作變得越來越容易，任何人都可以在幾秒鐘內產出任何主題的文章。正因為如此，Google 希望收錄到索引裡的，是那些 AI 生成不出來的內容：個人經驗，以及他人沒有的知識。

這對我在台灣幫客戶做 SEO 的實務觀察完全吻合。

我一直強調，AI 是用來輔助內容創作的工具。用 AI 從頭到尾生成一篇文章，然後直接發布，沒有加入你的個人觀點、品牌經驗、或任何只有你才知道的東西——這樣的內容，Google 不會收，AI 也不會引用。

七、最難的問題：你怎麼知道自己的內容是不是平庸的？

這是在解決索引問題裡最難回答的部分。

因為你寫的是你自己的文章，從你自己的角度來看，當然覺得寫得很好、有獨特見解、加入了第一手經驗。但真正的考驗，是能不能通過 Google 的上帝視角。

Google 看過的東西，遠比你多。它看過成千上萬篇類似的文章，包括那些已經存在但你根本不知道的版本。你根本無法判斷，網路上是不是早就有了跟你類似的內容。

我特別觀察到，越熱門的主題，越容易遇到這個問題。

旅遊部落客寫的「十大推薦」、「親子景點」這類文章，是我看到最常沒有被索引的類型。原因很簡單：網路上類似內容實在太多了。你寫「台北住宿飯店推薦」，同時有幾百個部落客在寫，每一篇都自認為有獨特見解，但只有 Google 的上帝視角才能判斷哪些真的有價值。

一個簡單的自我診斷方法：把你的文章貼給 AI，問它：

「這篇文章是否有可能被認為是通用內容（Commondity Content）？」

如果答案是有可能，代表你需要大幅度修改。

接著可以問：

「請提供 5 個建議，讓我可以加入個人經驗或他人沒有的知識，使這篇文章比網路上其他同主題的文章更具實用性。」

根據這些建議，重新思考這篇文章的角度，加入只有你才有的第一手觀點和經驗。

八、我的實戰方法：先設定索引率基準

在說具體做法之前，我會先為網站設定一個「索引率」的基準。

60% 索引率原則：

假設我新增了 10 個網頁內容，其中有 4 頁以上沒有獲得收錄，也就是索引率低於 60%，我就會建議先暫停內容創作。

不要繼續寫新文章，先找出不被收錄的原因，把索引率拉回來，再繼續往前走。

因為如果繼續寫，只是在累積更多有問題的頁面。等到問題嚴重到整個網站的流量開始下滑，要處理的難度會更高。

把防線往前推。

九、我的 3-5-7-10 法：一篇文章發布後的標準處理流程

針對小型網站，由於爬蟲預算通常不高，我歸納出一套「3-5-7-10 法」，用來追蹤每篇文章有沒有被索引，並在對的時機採取對的行動。

第 3 天：主動提交索引

文章發布後的第三天，進入 Google Search Console 檢查這篇文章是否已被索引。如果還沒有，主動提交索引請求。

很多小型網站，這樣就解決了。

第 5 天：修改 Title、Description 和前 200 字

如果到了第五天還是沒有被索引，在再次提交之前，先對文章做調整。改寫文章的 Title、Meta Description，以及文章開頭的前 200 個字。

這些是 Google 最先看到的內容，修改之後再提交，給它一個重新評估的機會。

第 7 天：用 AI 診斷內容品質

如果到了第七天依然沒有被索引，這時候需要換一個視角來看這篇文章了。

把文章貼給 AI，問它是否可能被認為是通用內容，並請它提供具體的改善建議。根據這些建議，對文章做比較深度的修改，然後再主動提交索引。

第 10 天：評估要不要砍掉重寫

如果到了第十天還是沒有被索引，這篇文章很可能需要砍掉重寫

重新思考這篇文章的角度，加入只有你才有的第一手觀點和經驗，或是再重新思考用戶的搜尋意圖到底是什麼，進行對焦。讓它變成一篇真正有獨特價值與實用的內容。

索引率是網站品質的觀察指標

「大量頁面無法被索引」這件事，反映出 Google 已經對你網站的整體品質失去信心，進而減少分配給整個網站的爬取與索引資源。

真的不要等到一整批文章已經大量沒有被索引、拖累到整個網站的排名和流量之後才去處理。因為到那個時候，要付出的心力會大上好幾倍。

把「已爬取，目前未建立索引」當成你的早期預警雷達。

當索引率低於 60% 的時候，就是你需要停下來、重新審視整個內容策略或是暫停AI產文機器的時候了。

Google Search Console 好不容易擠出了一個生成式 AI 的報表。只有少數網站才有，而且只有曝光數與頁面（無三小路用XD)

剛才看了 Microsoft Bing Webmaster Tools 最新的電子報，介紹 AI Performance 報表中的３個元素：
Intent（意圖）、

Topics（主題）、

Citation Share（引用份額）

特別是看到 Citation Share 這個東西，眼睛一亮。

－

附件截圖，是我客戶在Bing的真實數據。
一個醫療主題的網站。
醫療類的內容是 Google 和 AI 審核最嚴格的類別之一YMYL(Your Money Your Life)
專業、可信、有依據，缺一不可。
這類網站要讓 AI 願意引用，難度遠比一般電商或部落格，難得多。

但是這個網站的AI Performance 實在是好到不像話！

－

這個網站，目前只有 62 個頁面。
過去 30 天：
－AI 總引用次數 26,400 次。
－單一頁面最高被 AI 引用 1,800 次。
－最高 Citation Share 達到 64.3%。

Citation Share 是什麼？簡單說，就是在某個主題的所有 AI 引用裡，你的網站佔了幾成。
如果你在某個主題的 Citation Share 是 64%，代表每次有人問 AI 這個問題，有將近三分之二的機率，AI 引用的是你的內容。

這代表在 AI 的眼中，這的網站幾乎就是這個醫療利基市場的唯一指定權威。AI 只要回答相關問題，有超過六成的機率會直接把你的內容當作標準答案，也就是「絕對話語權」。

還有一組Commerical 商業大字，引用占比高達 43.27%，在醫療 SEO 中是含金量極高的數據。

－

62 個頁面，40頁被 AI 引用，命中率64.5%
這個數字不只說明內容做得好，也代表這個網站的架構非常乾淨。
每個頁面都有其獨立且明確的意圖（Intent）與主題（Topic），沒有網內互打。
AI 一眼就看懂，這頁在回答什麼問題，更不需要在重複或相似的內容中猜測該引用哪一頁。
這種乾淨的主題與內容結構，是 AEO 的致勝關鍵。

－

老實說，我在看Bing AI Performance 現在還有點「自嗨」的成分。
看起來就是Google 的精選採要改名為AI Performance，數據也還在 Beta 階段。
但是用Intent、Topics、Citation Share 來看 AI 報表的確是新維度。
以前做 SEO，盯的是排名和流量。

現在多了一個維度：你在 AI 眼中，是不是某個主題的權威？Citation Share 可以暫時先拿來用用看。
Bing 在AI 量化這件事上衝很快。Google 還在路上。

btw, 到底是誰還在用Bing?

​
​
很多人聽到 AI 可以一秒產文，第一個反應是：太好了，終於不用再寫內容，通通交給 AI 就好了。
​
但有趣的是，因為 AI，現在找我做 SEO 的人，不是變少了，是變多了。
​
為什麼會是這樣子？
​
答案還是：「如果你有辦法讓你的客戶找到你，那的確不用再做 SEO 了。」
​
這些品牌發現一件事，他們的目標客戶找不到他們，AI 也不推薦他們的品牌，反而推薦競爭對手。
​
​－
​
在以前，SEO 是一項比較偏工程的行銷技術，大部分只看排名、流量和關鍵字。我剛開始接觸 SEO 的時候的確是這樣。
​
但有了 AI 之後，客人再找東西，就是有一種需求，而 SEO 就是一種將「需求」與「供給」連起來的行銷技術，就是這樣子。
​
例如「魚油」這個字，每個月的搜尋量有四、五萬，但是會搜尋魚油的人跟真正會買魚油的人，根本不是同一個數字。
​
像我最近找魚油，是在幫兒子買的。小朋友最在意的魚油，就是不要有魚腥味、也不要太大顆、要好咬也要好吞。
​
我就告訴 AI 我的需求，它就推薦給我最適合需求的品牌商品，並提供連結。我點進去看品牌介紹，內容確實有回答到我的需求，品牌也有聽過，還信的過，我就買了。
​
這就是現在的 AI SEO。要找的到、接的上、信的過，才會買。
​
我就回去查「魚油推薦」這個關鍵字，前十名裡面沒有這個品牌，它排在第４頁的倒數第二。
​
但是我給AI的情境搜尋結果，這個品牌佈了一篇 SEO 內容在那邊等著我，等我掉進去。
​
​－
​
很多人的想像中，AI SEO 就是叫 AI 產文案，幫我寫一篇2000千字的「魚油推薦」 SEO 文章。然後就等著 AI 生成一篇能幫你被 AI 提及的 SEO 文章，這真的不太可能！
​
還有，很多人都在講 AEO 和 GEO，這代表 SEO 沒用了嗎？
​
並不是。它還是最根本的做法，是能幫你被客戶找到的方法。
​
但前提是你要知道客戶的需求是什麼，以及你的解決方案是什麼，透過 SEO 的工程技術，把用戶的需求與情境跟你的解決方案連起來，將需求與供給串接起來，才是對的做法。
​
例如要寫 SEO 內容之前，最大的工程就是做關鍵字研究，以及定義目標用戶與情境痛點。
​
這必須深入瞭解目標用戶，才能知道他們的問題是什麼、會給 AI 什麼資訊，以及如何跟 AI 描述他們的問題與情境。這會花費很大的時間。
​
SEO 的技術是將這些需求與情境定義出來，透過關鍵字的搜尋量去推測需求的大小，然後反過頭來確認：
1. 該講什麼話、寫什麼內容會吸引用戶？
2. 什麼樣的內容會吸引 AI 來提及與引用？
​
如果內容能讓 AI 願意提及並引用，真實的人類用戶看了也才會產生共鳴與信任，才能更容易把東西賣給他們。
​
你必須針對一個又一個的情境，去撰寫相對應的 SEO 內容，而且在寫作時，還要去對接你的品牌與產品的解決方案。
​
這整串流程的做法非常耗時間、技巧，甚至考驗耐心、經驗以及數據分析的能力。這也就是我一再提及的，在 AI 時代做 SEO，AI 不只是用來寫文章而已。
​
AI 是用來幫你分析數據、瞭解目標用戶的內容，然後規劃策略。直到最後一段，才是叫AI寫文章。
​
​​－
​
例如：我幫一間位於桃園的預防醫學中心，佈局二十幾萬的高階療程。同樣的療程，醫美診所也有。
​
目標用戶最在意的不是便宜、高 CP 值，而是這個預防醫學中心是不是有經驗豐富的專科醫師。
​
你要用內容讓他們找到的，要能直球對決回答他們的情境問題，然後直接在情境模擬裡面進行解決方案置入，並植入讓用戶可以信任、解決他疑慮的內容。
​
像這個客戶，雖然只在桃園地區有診所，但是卻能獲得來自臺中、新北永和的高資產客戶。
​
​－
​
在 AI 時代，要用「搜尋數據＋用戶情境＋解決方案」來作SEO與內容佈局。
​
而不再只用一個關鍵字，然後叫 AI 幫你產生一篇 2000 字的 SEO 文章。
​
這種內容AI搜尋網路上的文章之後，透過文字接龍幫你寫成。它既沒有品牌特色、沒有解決方案，也沒有用戶情境，純粹是 Commodity 內容，那絕對是很糟糕的內容垃圾。
​
目前我看到大部分的自動化產文 AI 都很不可靠，甚至裡面充滿了錯誤或是網路資料亂抓一通，拼湊出來的內容水準也好不到哪裡去。
​
當然，如果你是某個小眾行業，使用這種自動產文 AI 初期可能會看到流量提升，但時間一久，你會發現生產越多內容，卻越無法帶來流量增長，甚至流量會開始往下滑。
​
而且在下滑的過程中，你根本不知道如何救起，因為這些內容的佈局、產出與規劃，你可能連一點想法都沒有，無從救起。
​
我的觀點是：SEO、AEO、GEO ，雖然技術上有所不同，但核心是不變的，那就是後面那個「O」，也就是 Optimization（優化）。
​
這意味著你的內容必須不斷地進行優化，朝著搜尋數據以及用戶的情境，去對接你的解決方案。這個優化的過程到了 GEO 時代也是一樣的概念，只是具體做法不同。
​
​​－
​
再回到開頭那句「如果你有辦法讓你的客戶需要你的時候找到你，那的確不用再做 SEO 了。」
​
舉一個例子：台灣目前執業的律師大概有 1.3 萬多位，但是你知道嗎？最近兩年，每一年取得律師資格的人數都在 1,000 人上下。
​
如果你是剛拿到律師資格的菜鳥律師，我就問你一句：「AI 憑什麼推薦你？憑什麼把你跟資深大牌的律師放在一起？」
​
我的客戶裡面就有一位年輕律師，專攻某一項法律服務，雖然成功案件量還不到三位數，但他把２位數的案件得非常好。
​
我協助他操作 SEO，結合搜尋數據，將用戶的情境與他的法律服務解決方案精準對接。
​
目標用戶在搜尋相關法律服務時，這位年輕律師的名字已經能跟大律師事務所平起平坐。
​
現在他在該服務的委任案子，已經多到爆炸。
​
憑什麼他能做到這樣？靠的就是他願意透過 SEO 解構的方法，將手邊幾十個案例寫出來、佈局出來。
​
這就像是織一張網，放在目標用戶會經過的地方等著。
​
​
​​－

既然 AI 都能一秒生成長文了，為什麼還要做 SEO 內容？
​
因為 SEO 內容是你必須先做好放在那裡，在客人把他的問題問AI，AI 也覺得你的內容與信任度值得相信，才會把你的品牌推薦給客人。

客人才有機會掉進來那個「網」。
​
就像蜘蛛網一樣，你必須先織好網，在那裡等著蟲飛過來。
​
如果你佈的好的話，AI會幫你，把客人帶進來你的網。
​
但是如果你沒有先佈好那張網，AI 是連理都不會理你的。

當大家過度關注「機器如何生成答案」，卻忽略了「人類如何尋找答案」。

Anthropic 要找的是真的懂搜尋機制的人，透過傳統 SEO 邏輯，精準接住人類真實痛點與搜尋意圖。

不是一個鑽研 AI 提示詞的專家。
​
---
​
第四，這個職缺的薪資是 255,000 到 320,000 美元
​
換算成台幣大概是 800 萬到 1,000 萬年薪。
​
Anthropic 開的薪資，是舊金山 SEO 平均薪資的將近兩倍，甚至超過了大多數 Senior SEO Manager 的頂尖薪資水準。
​
如果 SEO 真的在走下坡，沒有公司會願意付這個價格找一個 SEO。
​
數字本身就是市場對 SEO 價值最直接的表態。
​
---
​
觀察總結：
​
第一，傳統 SEO 的基本功，以前更重要。AI 引用的，幾乎是 SEO 基礎做得好的。
​
第二，AEO 和 GEO 是在傳統 SEO 基礎之上的疊加，不是替代品。Anthropic 的職缺把這個順序說得很清楚。
​
第三，看那些最聰明的人實際行動，是最值得參考的訊號。噪音很多、很大。但是，做了什麼，比說什麼，更重要。

翻開這位六年級同學的亞洲地理作業本，看到他手繪的亞洲地圖，從太平洋、印度洋到北極海這三個大海之間的北亞、中亞、東亞、東北亞、東南亞、南亞、西亞，畫得非常清楚。

我看到這張手繪亞洲地圖，覺得這位同學的亞洲地理概念應該比我還清晰，至少在位置上是這樣子的。

然後再往內頁翻，看到東南亞那一頁，哇！他把大大小小在東南亞的數百個島嶼，都用手畫得好清楚。

這比課本上、比網路上面看到的每一張東南亞地圖，都建構出更清晰的概念。

我就跟這位同學聊，他的地理概念不只在他的腦海裡面，還能夠用他的手輸出。

他們這一班除了用手畫出學到的地理之外，還用腳學地理。

他們之前學臺灣地理的時候有學到臺東，畢業旅行從去年就開始自己辦園遊會、辦募款來籌措資金。

這一次的畢業旅行，每一個學生都背起大揹包、背起睡袋，帶上雨衣坐上火車前往臺東。他們住了獵人學校、體驗野外露營、走入阿塱壹古道。

他們把學過的知識，用手輸出。然後，用腳去體驗、去驗證，親眼看到所學的知識。