SEO vs. GEO：傳統搜尋優化與生成式搜尋優化的差異- 深入探討傳統 SEO 與新興的 GEO 策略的差異，了解如何結合兩者，提升網站於不同搜尋引擎的表現。

我最近撰寫了一篇研究，該研究提出了「Generative Engine Optimization (GEO)」這個術語，以及探索 "如何讓 ChatGPT、Gemini、Perplexity 認識你的網站：生成式搜尋優化指南" 。因為有越來越多的消費者, 決策者跟研究人員聚焦在使用 AI 搜尋（Perplexity, Google SGE、BingChat、ChatGPT 等）幫助他們找到答案。

但這個新領域 GEO 與傳統的 Search Engine Optimization (SEO) 有何不同？ 兩者同樣旨在提升網站的曝光度，但方式和面對的搜尋引擎類型都不相同。對想要同時在傳統與 AI 驅動的搜尋引擎上創作出高品質且吸睛內容的 SEO 專業人士來說，掌握 SEO 與 GEO 極為重要。

數位行銷圈中正興起這個全新的優化概念 GEO (Generative Engine Optimization) - 生成搜尋優化 (AI 搜尋優化)，有些人甚至簡稱它為「goo」。這個新術語的出現，象徵搜尋領域將從傳統的搜尋引擎優化（SEO）轉向更具互動性與多元輸出形式的「生成式引擎」。

以下，我將為你剖析這份由普林斯頓大學、喬治亞理工學院、Paul Allen 創立的艾倫人工智慧研究所（Allen Institute of AI），以及印度理工學院（IIT）合作完成的 19 頁研究報告，說明 Generative Engine Optimization（GEO）如何成為下一個搜尋模式的新焦點。

傳統搜尋 VS. 生成式引擎

從 Google 的搜尋索引「藍色連結」到多元回應

傳統搜尋引擎（如 Google、Bing）帶動了網路資訊爆炸的時代。當使用者輸入關鍵字，通常會看到一長串連結，稱之為 搜尋引擎結果頁面（SERPs)。這包括使用目標關鍵字、導入技術性 SEO, 製作高品質內容以及建立反向連結等多種手段。SEO 主要關注 Google 和 Bing 等搜尋引擎如何爬取及索引網站。

然而，隨著大型語言模型（LLM）的成功，搜尋趨勢正逐漸邁向「生成式引擎」的形態。例如，Bing Chat、Google SGE，以及部分新興的 AI 工具，已經能將搜尋與 AI 產生結合，從而給出結合多方資訊的綜合答案，而不再只是一系列連結列表。這意味著新一代的搜尋結果，會像是一場對話，直接提供精煉且更友善的資訊摘要。

Google 未來的搜尋體驗將會全部由 AI 驅動的 SGE (Search Generative Experience)

GEO：Generative Engine Optimization

另一方面，GEO 則是因應 AI 驅動搜尋引擎（又稱生成式搜尋引擎）的興起而出現的新概念。

這種新型態的搜尋命名為「Generative Engine」，並主張未來要做的優化不再只是單純的搜尋引擎優化（SEO），而是「Generative Engine Optimization（GEO）」。在 GEO 的世界裡，搜尋結果將不僅顯示網站連結，而會整合並生成多媒體與多來源的綜合回應。對於內容創作者來說，若想在這種回應中「被看到」，就必須導入全新的優化策略。

這些搜尋引擎（例如 Google 的 Search Generative Experience (SGE) , ChatGPT Search, Perplexity, 或是 BingChat 不只單純提取資訊，而是從多個來源匯整並生成完整的回覆。

GEO 涉及優化內容，以提高其在這些 AI 驅動搜尋引擎生成回覆中的曝光度。

而在 Allen Institute for AI (艾倫人工智慧研究_ 所提出的研究指出，GEO 方法如包含引用、來源的引文及統計數據，能大幅提升網站在 AI 搜尋結果中的可見度。

GEO（生成式引擎優化）核心方法

研究團隊指出，GEO（Generative Engine Optimization）能提升網站在生成式引擎回應中的曝光度（impression metrics）。以下是他們整理出的主要優化方法：

  1. 權威性（Authoritative）
    • 透過更具說服力的文字，並加入強而有力的論點或權威論述，增加內容的可信度。
  2. 關鍵字強化（Keyword Stuffing）
    • 類似傳統 SEO 的做法，在內容中適度融入與查詢相關的關鍵字，以便生成式引擎更容易抓到主題重點。
  3. 統計數字（Statistics Add-on）
    • 盡可能引用精確的數據與量化結果，而不是泛泛而談，並在可能的情況下標註數據來源。這有助增加專業度。
  4. 引用與出處（Quotation Additions）
    • 援引第三方資料，並清楚列出引用來源及原始出處。這會讓生成式引擎更傾向擷取你的內容。
  5. 通順度與可讀性（Fluency Optimization / Easy to Understand）
    • 以簡潔易懂的文字組織內容，使 AI 能更輕易提取關鍵資訊。用詞要自然流暢，同時兼顧條理分明。
  6. 技術專業度（Technical Terms）
    • 適度使用行業專有名詞，展現專業能力。但也需保留一定通俗解釋，好讓一般讀者和 AI 都能理解。
研究顯示，如果全面落實上述 GEO 方法，可望帶來約 30% 以上的能見度提升。而相較於沒有任何優化措施的基準值，最高可以提升到 40% 左右的曝光成效。

AI 生成式搜尋體驗不同的 UI 設計方法與呈現方式

SEO 與 GEO 的主要差別在於他們面向的搜尋引擎種類。

Google 下一代的 AI 搜尋體驗將會為 SEO 帶來巨大的衝擊

SEO 著重於傳統搜尋引擎，會在使用者查詢後列出網站清單；GEO 則著重於 AI 驅動的搜尋引擎，會生成更完整的回覆。

SEO 與 GEO 的差異總結

總結來說，SEO 與 GEO 都是提升網站能見度的重要策略，只是面向的搜尋引擎類型不同。瞭解並同時運用 GEO 與傳統 SEO 方法的重要性也日益提升。SEO 專業人士必須順應這樣的新典範轉移，確保其內容在快速變化的數位環境中仍能維持曝光度與相關性，不論面對任何搜尋引擎。

SEO GEO
Definition 一種策略，透過優化網站以在傳統搜尋引擎結果頁（SERPs）中取得更高排名。 新興概念，透過針對 AI 驅動搜尋引擎（生成式搜尋引擎）生成的回覆來優化內容的能見度。
Target 面向 Google 與 Bing 等傳統搜尋引擎，它們會根據使用者查詢列出網站。 面向 Google 的 Search Generative Experience (SGE) 與 BingChat 等 AI 驅動搜尋引擎，這些引擎會生成更完整的回覆。
Metrics 採用點擊率、跳出率及頁面停留時間等指標。 提出了一套印象指標，用於衡量引用的曝光度及其與使用者查詢的相關性。
Strategies 幾乎可廣泛應用於所有內容類型。 會因領域而有所差異。例如：較具權威的語言對歷史內容最有效、對事實查詢則可加強引用優化，而統計數據則能提升法律及政府議題內容的成效。

關鍵字與品牌提及：影響生成式引擎排名的核心因素

另一項分析也發現，對於生成式引擎，如 Perplexity, ChatGPT 與 Google Bard 等，它們在排序和給出推薦名單時，最重要的兩大因素分別是：

  1. 關鍵字的相關度（Relevancy）
    • 不僅包含你在自己網站上使用的關鍵字，也涵蓋其他網站或媒體對你的產品、服務、或品牌的提及。
  2. 品牌的曝光度（Brand Mentions）
    • 當你的公司或產品常被媒體、新聞稿、或其他部落格文章所提及，生成式引擎就會更傾向在回答中納入你。

由此可知，未來想要掌握 Generative Engine Optimization 的機會，必須不斷強化內容與關鍵字的匹配度，同時也要努力提升品牌在市場上的能見度。

評估 SEO 與 GEO 成效

另一項顯著差異在於用來衡量成效的指標。 在 SEO 中，常見的衡量方式包括點擊率、跳出率與頁面停留時間等。

然而，這些傳統指標可能無法完整評估生成式搜尋引擎的表現。GEO 則提出一套印象（impression）指標，用來衡量引用的曝光度以及它們與使用者查詢的相關性。值得注意的是，SEO 策略幾乎可普遍應用於所有類型的內容，而 GEO 策略則可能因領域不同而有所差異。

舉例來說，更具權威的語氣也許能更有效提昇歷史內容，引用優化（citation optimization）對於事實查詢可能更有幫助，而統計數據或許能增強法律和政府議題的內容。

如何為你的品牌衡量 GEO？

由於在 AI 搜尋引擎上量化成功所需的指標與傳統 SEO 不同，目前正出現新的工具來協助行銷人員調整策略。HubSpot 的 AI Search Grader 就是一個能協助瞭解內容在 AI 搜尋結果中表現的有效解決方案。

該工具會分析你的品牌在 AI 生成回覆中的出現狀況，並透過下列方式提供可行的見解：

  • 品牌情緒分數
  • 在 AI 搜尋結果中的聲量占比
  • 整體 AI 搜尋成效分數

這類分析能在傳統 SEO 指標與 GEO 所需的新評估方式間架起橋樑，讓同時優化傳統及 AI 搜尋引擎的內容變得更輕鬆。

生成式引擎帶來的行銷機會與挑戰

對於行銷人員與品牌經營者而言，Generative Engine Optimization（GEO）是一場全新競賽。雖然部分策略與傳統 SEO 相似，如強調關鍵字使用與專業度，但生成式引擎更注重內容的整體品質與可引用性。以下是幾個實務建議：

  1. 定期更新內容
    • AI 的索引資料庫會持續擴充與更新，所以別讓內容停留在過時版本，才能持續被生成式引擎引用。
  2. 善用引證與數據
    • 不論是專業研究報告還是行業統計，外部權威訊息能突顯內容的可靠度。
  3. 提升專業形象
    • 如果你的文章能在業界累積品牌信譽，或時常被媒體與博主討論，自然能增加在生成式引擎中被選擇的機率。
  4. 注重「對話式」結構
    • 生成式引擎往往會給出更貼近「對話」的答案。讓內容邏輯更符合「問與答」或「主題與細項」的概念，有助提高被引述的可能。

未來展望：掌握 GEO 的靈活度

雖然目前 Generative Engine Optimization 還在早期階段，但其前景已相當明朗。對任何想要在網路上保持競爭力的企業或個人來說，理解並善用 GEO，都將是一大關鍵。研究報告也提到，接下來六到十二個月，這種新型態的生成式引擎搜尋機制可能會持續演化。

最終，GEO 不只是另一種「小技巧」，它意味着我們要以更創新、更整合的方式來面對搜尋和內容生產。若能把握此趨勢、創造優質內容，搭配正確的 Generative Engine Optimization 策略，無疑能為你帶來更高的曝光機會與商業成果。

結論

Generative Engine Optimization（GEO）並非只是個名詞，而是預示網路生態的一次重大變革。在生成式引擎逐漸普及的時代，唯有持續打造具權威性、數據化、並且易於 AI 擷取與引用的內容，才能在新一輪的搜尋比拚中脫穎而出。趁現在才剛起步，早一步規劃 GEO 策略，便能在未來的搜尋浪潮裡先人一步，取得關鍵優勢。藉由不斷在內容中強化 Generative Engine Optimization（GEO）這個關鍵概念，你將有機會在接下來的搜尋版圖大洗牌中，佔得一席之地。

GEO - AI 搜尋優化 FAQ

GEO 相較於 SEO 有哪些優勢？

即使 SEO 在傳統搜尋引擎中仍然扮演關鍵角色，GEO 也能針對 AI 驅動搜尋引擎進行優化，從而在 AI 生成回覆中獲得更高能見度，並可能觸及更廣泛的受眾。

GEO 與 SEO 能同時使用嗎？

當然可以。事實上，建議同時使用兩種策略，以確保在各種類型的搜尋引擎中都能獲得最大的曝光度。SEO 著重於傳統搜尋引擎，而 GEO 則著重在 AI 驅動搜尋引擎。

如何進一步瞭解 GEO？

線上有許多資源可供學習，包括閱讀研究論文與相關文章、參加網路研討會或數位行銷課程。

GEO 是否比 SEO 更重要？

兩者皆無絕對孰輕孰重之分，因為它們各自具備不同優勢，並面向不同類型的搜尋引擎。關鍵在於理解彼此的強項並讓它們協同運作。

我要如何衡量 GEO 的成效？

GEO 提出一套印象指標，主要用於衡量引用在使用者查詢中的可見度與相關性。透過這些指標，你可以評估 GEO 策略的有效性。

未來 GEO 會取代 SEO 嗎？

GEO 不太可能完全取代 SEO。雖然 AI 驅動搜尋引擎日趨普及，但傳統搜尋引擎依然在使用者網路搜尋行為中佔有重要地位。因此，同時結合 SEO 與 GEO 的平衡做法是較佳的策略。


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