圖/科技報橘 文/廖紹伶
首圖來源：Image Creator 生成
截至 2025 年 4 月，Google 的 AI 搜尋功能「AI 摘要」每月擁有超過 15 億用戶；ChatGPT 用戶每週在 ChatGPT 進行網路搜尋的次數已破 10 億；Apple 日前更宣布將 AI 搜尋引擎如 Perplexity 整合進 Safari。這都顯示搜尋市場的重心，正從傳統瀏覽器轉向 LLM（大型語言模型）。LLM 成為人們尋找資訊的介面，「生成式搜尋引擎優化（GEO, Generative Engine Optimization）」的概念也應運而生。
究竟 GEO 與 SEO 有何不同？將如何影響品牌行銷策略？創投公司 a16z 以三大面向分析。
1. 關注重點從「超連結」轉向「語言模型」
在 SEO 時代，內容的能見度取決於搜尋結果頁上的排名高低，這些排名受到關鍵字適配性、內容的深度與廣度、反向連結、使用者互動體驗等多項指標共同影響。然而，在 AI 搜尋的邏輯中，能見度已經變成「成為 LLM 回答的內容」。這是因為，傳統搜尋的結果奠基在連結之上，而 GEO 則建立在語言之上。
值得關注的是，AI 搜尋回答的內容，會根據上下文和資料來源有所不同，且具備記憶、推理能力，可以進行個人化、多來源的方式提供資訊。根據 a16z 數據，AI 搜尋使用者的互動行為已出現變化：輸入的查詢語句平均達 23 字，平均互動更深入約 6 分鐘，而傳統搜尋僅 4 字。
此外，傳統 SEO 著重「精準」與「重複」，而生成式引擎則偏好結構清晰、語意精簡且易於解析的內容，不只是堆疊關鍵字。a16z 指出，「總結來說」、「重點如下」這類語句，或條列式格式，都能幫助語言模型擷取與呈現內容。
再者，因為 LLM 市場的商業模式與傳統搜尋不同──傳統搜尋引擎靠廣告變現，LLM 多數靠付費訂閱制，使得模型提供者較無動機導引第三方內容。a16z 預測，未來 LLM 也可能出現新的廣告市場，但規則、誘因、參與者勢必和傳統截然不同。對品牌來說，AI 搜尋更帶來新的衡量訊號：「導出點擊」的數量，像是 ChatGPT 為網站帶來多少推薦流量。
2.監測「被引用率」重要性超越點擊率
a16z 指出，現在內容優化重點不再只是點擊率，而是「被引用率」──品牌或內容在模型生成答案中，被引用或作為資訊來源的頻率；這類監測，正變得與傳統 SEO 儀表板一樣重要。
Profound、Goodie 和 Daydream 這類新平台，讓品牌可以分析自己在 AI 回答中的出現方式、語氣，並了解哪些來源影響模型行為，背後原理，是透過微調技術來模擬品牌相關的提問語境，並策略性注入關鍵字、大規模執行模擬查詢，然後整合成儀表板，幫助行銷團隊監測品牌能見度、訊息一致性，以及市場競爭聲量。傳統 SEO 工具供應商也開始推出 AI 工具套件，迎接 GEO 時代新挑戰。
不過，GEO 仍處於實驗階段，每次 LLM 升級，都可能需要重新學習與 AI 互動的最佳方式。a16z 指出，LLM 仍在調整引用內容的方式，但市場已經出現多種優化論述，有些已是業界共識，例如將內容收錄於模型訓練用的原始文檔，有些仍屬推測，像是偏好新聞報導勝於社群貼文。《Search Engine Land》也曾提及，讓內容像一位權威專家的 EEAT 原則，能讓 AI 更想閱讀、引用。
3. GEO 將成為企業與 LLM 溝通的主系統
GEO 也將創造新的產業生態，a16z 指出，儘管 SEO 市場規模龐大，但沒有任何一家公司掌握整個技術堆疊，因此即使是 SEO 市場最大玩家也只能提供工具，無法取得足夠的用戶參與、網路效應數據；然而，GEO 改變了前述狀況，GEO 平台將不會只停留在數據分析，而是訓練自己的模型，並積極「塑造」模型行為。
進一步來說，GEO 將不只是品牌分析工具，而是一整套基礎設施：即時生成行銷活動內容、優化模型記憶機制，並因應 LLM 行為的變化進行日常微調，具備可操作性。a16z 表示，如果 GEO 是讓品牌能出現在 AI 回應中的關鍵技術，那麼它同時也是品牌與 AI 層建立持續互動關係的方式──GEO 將成為企業與 LLM 溝通的主系統：中心化、API 驅動，並直接嵌入品牌工作流程。
在此情況下，品牌的網站內容不再是目的地，而是 LLM 回答的「原料」。a16z 指出，我們將見證一種全新的品牌策略浮現 —— 不只關注大眾眼中的品牌形象，更關注「模型眼中的你」，而品牌如何被「寫入 AI 層」，將成為下一個競爭優勢的關鍵。
＊科技報橘開放合作夥伴轉載
資料來源：a16z、《TechCrunch》、《WIRED》、《Search Engine Land》1、《Search Engine Land》2、Google
