Claude 當 SEO 策略長：6 週從零到 10,000 用戶、AI 引擎主動引用的完整 AEO 實戰

用 Claude 做 SEO 與 AEO 策略的關鍵，是把它當策略夥伴而不是寫稿機器。 一位非工程師背景的 Agensi.io 創辦人 2026 年 4 月在 r/ClaudeAI 公開拆解了他的工作流：把 Google Search Console、Ahrefs、GA4 的數據餵進 Claude 做缺口分析、自己重寫文章結構讓 ChatGPT 與 Perplexity 主動引用、用 Claude 修 Core Web Vitals 把 LCP 從 2.5–4 秒壓到 0.9 秒。創辦人自述六週內把產品從零做到 10,000 活躍用戶、廣告預算為零、單月 30 萬次搜尋曝光、348 次 AI 引擎引導的訪問。這套打法的真正價值在於把 AI 從生產線員工提拔成決策層。

從零到 10,000 用戶的六週路徑：原始案例的關鍵數據

Agensi.io 是一個 AI Agent skill 市集（賣 SKILL.md 規格的可重複使用 agent 技能）。創辦人自述他不是工程師，前端用 Lovable 搭，內容、SEO、技術架構全部由 Claude 主導。下面是他在貼文中分享的成績單：

這些數字是創辦人自述，沒有第三方驗證；但工作流本身有獨立可複製的架構，這才是值得拆解的部分。值得複製的是他指揮 Claude 的方式，網站本身的市場條件每家公司各異。

Claude 在 SEO 工作流的真正角色：策略長，不是寫稿工

多數人把 Claude 當寫稿機器，丟一個主題進去要它輸出文章。創辦人說這種用法產出的是「沒人讀、Google 也不排名的 AI slop」。他的做法相反：自己先把 Search Console 全套查詢資料、曝光數、點擊率、平均排名匯出，餵進 Claude，要它做三件事：

第一，找出曝光高但點擊為零的查詢，這通常代表標題或 meta description 沒抓住意圖。第二，找出對手有內容但你沒有的主題缺口。第三，揪出自己網站多個頁面互打（cannibalization）的同義關鍵字。Claude 在這三件事上比人快也比人準，因為它能一次處理整張試算表。

定義好缺口後，每篇文章的結構由 Claude 與創辦人共同迭代出一套樣板：

文章頂端 40–60 字的 Quick Answer block 直接回答主問題；H2 改用問句而非名詞片語（不是「Claude Code Skill Locations」而是「Where Does Claude Code Store Skills?」）；該比較的地方用比較表；結尾接 FAQ 與內部連結。這套結構同時對應 Google AI Mode 的概念連結邏輯，因為 Gemini 3 在組答案時會優先抓問句格式的段落。

這個差別不是抽象的。創辦人提到他發現有 121 個查詢自家網站排在第 1–3 名，點擊卻是零。原因是 AI Overview 把流量截走了。這個洞察直接改變整個策略：從追排名轉為追「成為 AI Overview 引用的來源」。

AEO 基礎建設：把網站從 SEO 站變成 AI 引擎引用的來源

創辦人用 Claude 重新設計了整套 Answer Engine Optimization 架構，目標是讓 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude 自己被問到「哪裡可以找 SKILL.md skill」時，主動回答 agensi.io。具體做法分四層：

第一層：每一頁都加 schema markup。 首頁掛 Organization、WebSite with SearchAction、FAQPage 三種 schema；個別 skill 頁加 SoftwareApplication（含定價）、BreadcrumbList、條件式 FAQPage；文章頁是 Article + FAQPage + HowTo + BreadcrumbList + Organization；/about 頁掛 Organization + AboutPage + Person 做 entity anchoring。這套 entity anchoring 的目的就是讓 LLM 在算「品牌存在感」時有可信賴的結構化來源。

根據 ALM Corp 引用的多份 2025–2026 年研究，FAQPage schema 在實作正確的前提下能讓 AI 引用率提升超過 20%，而 88% 的 Google AI Overview 至少引用 3 個來源。意思是「成為其中一個」遠比「成為 #1 排名」可達成。

第二層：H2 全部改寫成問句。 因為 AI Overview 在抓 sub-query 答案時偏好從問句格式的區段抽段。

第三層：robots.txt 明確允許所有 AI 爬蟲，並放一份 llms.txt。 這層需要說一個不太討好的事實：根據 ALLMO.ai 對 94,614 個 AI 引用 URL 的分析，只有 1 個來自 /llms.txt 路徑；AEO Engine 對 500 個網站的研究也顯示 llms.txt 檔案存在與 AI 引用之間零相關。Search Engine Land 訪問的 9 個案例中 8 個 llms.txt 上線後流量沒變動，Google 的 John Mueller 也公開表示「沒有任何 AI 服務聲稱用 llms.txt」。

但這不代表不該做。Anthropic 的 Claude、Perplexity、部分 ChatGPT 實作確實會讀取 llms.txt；fast.ai 創辦人 Jeremy Howard 在 2024 年提出這個提案後，業界仍在實驗中。創辦人的判斷是：成本只要一個小時、一個檔案，就算機率小也值得做。這是一個「下行成本接近零、上行成本可能很高」的低成本對沖。

第四層：FAQ schema 寫進每一頁。 這層的功能性目的是讓 Google 的 AI 抓 Q&A 時有結構化來源可吃。創辦人後來還發現一個血淋淋的 schema bug：React component 客戶端輸出 FAQPage schema、SSR edge function 伺服器端也輸出，造成 90 頁同時掛兩份重複 schema，GSC 直接報錯。Claude 找出問題、寫出 Lovable prompt 修復、用 curl 驗證的整個迴圈大概一個下午就跑完。這類技術細節是 GEO 跟傳統 SEO 最大的分水嶺。

Claude 當技術 SEO 稽核員：Core Web Vitals 與結構化資料偵錯

每週把 GSC、Ahrefs、GA4 的數據匯出後丟進 Claude，創辦人說 Claude 找到的問題人眼根本看不出來。三個具體案例：

案例一，標題沒撐住流量。 一篇「best claude code skills 2026」的文章累積 25,000 次曝光、29 次點擊。Claude 把標題改成「15 Best Claude Code Skills in 2026 (Tested & Ranked)」，CTR 在改寫後逐步爬升。差別在於原版本沒給「具體數量、可驗證承諾、時間錨點」這三個 LLM 與真人都偏好的訊號。

案例二，18 篇文章根本沒被 Google 索引。 Claude 直接生成 IndexNow ping 指令、列出需要在 GSC URL Inspection 觸發重新爬取的清單，整個批次處理大約半天結束。

案例三，桌機 LCP 撐到 4 秒、190 個 URL 受影響。 Claude 鎖定三個原因：460KB 的 eager JS bundle、framer-motion 為了一個 mobile menu 動畫在每頁都載入、analytics script 是同步的。寫好對應的 Lovable prompt 後，桌機 LCP 從 2.5–4 秒降到 0.9 秒、效能分數從 ~70 拉到 97。

行動裝置端問題更具體：LCP element 是一張 1920×1920 的 179KB PNG logo，但用 112px 渲染。更糟的是它是用 JS module 匯入，瀏覽器要等整個 JS bundle parse 完才能開始下載。Claude 的解法：產 WebP（7KB 與 3KB 兩個尺寸）、改用 static path 加 preload、把 navbar search 跟 dropdown component 改成 lazy load。Logo 從 179KB 變成 7KB，是 96% 的削減。技術 SEO 不會出現在部落格成果表上，但它是讓你不被淘汰的基礎工程。

2026 年 AI 搜尋的市場現實：你不能只追排名了

創辦人那 121 個排名前三、點擊為零的查詢不是個案。把鏡頭拉遠看 2025 年底到 2026 年初的市場數據，傳統 SEO 的單一信仰已經崩盤：

把這幾個數字疊在一起，故事很清楚：Google 已經不是把流量導向第一名，而是合成 3–5 個來源後給答案，再附引用連結。 47% 的 AI Overview 引用來自排名第 5 名以下的頁面，意思是傳統 SEO 那套「衝到 #1」的單線思維在資訊型查詢上已經不再是壓倒性優勢。

更殘酷的是 Gartner 的 2026 預測：到年底前，25% 的 organic 搜尋流量會轉移到 AI 聊天機器人與語音助理。這屬於結構性遷移層級的轉變，不是單一演算法更新。台灣 B2B 科技公司尤其要警覺，因為 70% 的 B2B 科技查詢已經會觸發 AI Overview，這比一般電商查詢的 4% 高了 17 倍。

把這個轉變放到時間軸上看更清楚：2026 年 1 月 27 日 Google 把 AI Overview 後端升級到 Gemini 3。Ahrefs 的 863,000 關鍵字研究就在那波升級後做的，這也解釋了為什麼 Top-10 引用占比從 76% 跌到 38% 是七個月內發生的——演算法換代後，AI 不再優先吃 Google 排名靠前的頁面，而是依 entity 完整性、schema 結構、E-E-A-T 訊號重新打分。

給台灣團隊的可複製框架：四個 Sprint

把創辦人的工作流抽成一套不依賴特定工具的框架，分四週執行：

Sprint 1（第 1 週）：診斷層。 把 Google Search Console 過去 12 個月的查詢資料、Ahrefs Site Explorer 的競品對比、GA4 的流量歸因匯出成 CSV，餵進 Claude，要它做三件事：找曝光高點擊低的查詢、找對手有你沒有的主題缺口、找自家網站關鍵字互打的頁面。輸出一份按優先級排序的待辦清單。

Sprint 2（第 2–3 週）：內容重構層。 從清單最高優先級的 10 篇開始，按 Quick Answer block + 問句 H2 + 表格 + FAQ 的樣板重寫。每篇至少 5 組可驗證數據、2 位具名引用、1 個比較表。同時把 FAQ 內容對應寫進 FAQPage schema（記得包成 <script type="application/ld+json"> 標籤）。

Sprint 3（第 3 週）：基礎建設層。 完成 robots.txt、llms.txt、Organization schema、Article schema、BreadcrumbList、HowTo schema 全套部署。/about 頁加 Organization + AboutPage + Person 做 entity anchor。這層工程的目的是建立網站作為實體（entity）的可信賴度，而不只是頁面層級的優化。

Sprint 4（第 4 週）：監測層。 在 GA4 建一個 custom channel group，用 regex 把 chatgpt.com、perplexity.ai、claude.ai、gemini.google.com 等流量從 Referral 拆出來，放在 Referral 之上（GA4 是 waterfall 計算，順序錯了 AI 流量會被 Referral 吃掉）。同時設一個 Looker Studio dashboard 追三個 KPI：AI referral session 數、被 AI Overview 引用的查詢數、Page-1 關鍵字數量。

四週後不會直接複製出 10,000 用戶，但會建立一個能持續擴張的引擎。2025 年下半到 2026 年的 GEO 戰局已經明確：誰先把 entity 信號、結構化資料、答案優先內容三件事做齊，誰就在下一輪 AI 流量重分配中佔位。

Claude 適合用來做 SEO 策略還是只能寫稿？

兩者都可以，但策略用途的價值遠大於寫稿。把 Search Console、Ahrefs、GA4 的原始數據匯出後餵給 Claude 做缺口分析、cannibalization 偵測、CTR 異常診斷，比讓它寫一篇空泛文章創造更多商業價值。Claude 本身在處理整張試算表的橫向比對上速度比人類團隊快 10 倍以上。

llms.txt 真的有用嗎？

證據混合且傾向懷疑。ALLMO.ai 對 94,614 個 AI 引用 URL 的分析中只有 1 個來自 /llms.txt；AEO Engine 對 500 個網站的研究顯示 llms.txt 與 AI 引用之間零相關。但 Anthropic、Perplexity、部分 ChatGPT 實作確實會讀取它，且製作成本只要一小時。把它當「成本接近零的對沖」來實作合理；當成「流量增長杠桿」來指望會失望。

FAQ schema 跟一般文章的差別在哪？

FAQPage schema 給 AI 一個結構化的問答對，AI 不需要靠語意解析就能高信心抽取。實作正確時可讓 AI Overview 引用率提升超過 20%。注意 schema 內容必須與頁面可見內容一致，否則違反 Google 規範。一個常見的 bug：客戶端 React component 與伺服器端 SSR 同時輸出 schema，造成重複，GSC 會直接報錯。

AI Overview 把流量都吃掉了，那做 SEO 還有意義嗎？

有，但定義要改。被 AI Overview 引用的網站點擊增加 35%，AI 來源訪客的轉換率是 14.2%、是一般 organic 的 5 倍。零點擊率上升不等於零價值，關鍵是從「追排名」轉到「追引用」。47% 的 AI Overview 引用來自排名第 5 名以下的頁面，意思是中小網站的機會反而擴大。

沒有工程師可以做這套基礎建設嗎？

可以但需要 AI 輔助。Agensi.io 創辦人本身不是工程師，前端用 Lovable、邏輯與技術 SEO 全靠 Claude 指揮。重點在於 Claude 能把工程師的內隱知識外顯化：它會生 IndexNow 指令、寫 schema 修復 prompt、用 curl 驗證、找出 LCP 瓶頸。但人需要懂得問對問題、驗證結果，這個人不需要會寫程式，但要懂 SEO 與 AEO 的概念邊界。

高公信力引用（Sources）

• Ahrefs / ALM Corp — Top-10 page citation share dropped from 76% to 38%
• Stackmatix — Google AI Overview SEO Impact: 2026 Data & Statistics
• Reddit r/ClaudeAI — 原始案例分享：Agensi.io 創辦人公開拆解 0 to 10K 用戶工作流

Author Insight

Tenten 在過去幾季協助金融、製造、跨境電商客戶做 GEO/AEO 落地時，看到一個反覆出現的模式：客戶內部 SEO 團隊已經習慣以排名為單一 KPI，而行銷主管則對 AI 引用沒有可衡量的指標可以呈報董事會。我們做的事情通常先從重新定義 KPI 開始，把「page 1 關鍵字數」拆成兩條線——傳統 organic 排名數、以及實際被 AI Overview / Perplexity / ChatGPT 引用的查詢數。後者用 Ahrefs Brand Radar 加自建 dashboard 追蹤。

實務上發現一個違反直覺的現象：B2B 客戶的內容常常已經很有專業深度，但 schema 與結構化資料層做得太薄，導致 LLM 在抓 sub-query 答案時根本看不見。修補這層的 ROI 比再寫 20 篇新文章高得多。Claude 在這個工作流的位置很關鍵——它能讀整個網站的程式碼、HTML、schema markup，找出客戶端與伺服器端 schema 衝突這種人眼難以察覺的 bug。這個用途屬於「AI 當資深技術稽核員」的層級，跟「AI 寫稿」的價值差一個量級。

至於從 0 到 10,000 用戶這種數字，要看產品本身的市場 fit；同樣的工作流套到沒人需要的產品上，照樣是零點擊。SEO 與 AEO 是流量放大器，不是產品救星。

行動呼籲

我們最近協助 B2B 與電商客戶診斷 GEO/AEO 缺口、重建 schema 與 entity 信號層、並用 Claude 把整套技術 SEO 稽核流程自動化，多數案例在第三個月開始看到 AI 引用次數的明顯增長。如果你想討論用 Claude 做 SEO 與 AEO 在你的網站怎麼落地，歡迎跟 Tenten 團隊預約諮詢。

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Tenten AIMaria Ning

With a sharp eye for data-driven narratives, Maria architects full-funnel content that moves technical buyers to action, Interests: RevOps, martech hacks, Sichuan cooking

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