AI 搜尋優化（AI SEO 或 GEO）教學：ChatGPT、Perplexity 時代的內容策略

TL;DR（重點摘要）
AI 搜尋引擎的崛起正在改變內容獲得曝光的方式。不再只是追求 Google 排名，而是要讓 ChatGPT、Perplexity、Google Gemini 等 AI 平台在生成答案時，優先引用你的內容。本指南揭露不同 AI 平台的引用邏輯、各平台內容偏好，並提供多平台布局決策框架，幫助你在 AI 時代重新定位內容策略。

AI 搜尋引擎的工作原理

從搜尋結果頁到 AI 摘要的轉變

傳統搜尋引擎的邏輯相對單純：爬蟲抓取網頁 → 建立索引 → 根據排名演算法返回結果頁。使用者得到藍色連結列表，然後點擊進入網站。

AI 搜尋引擎打破了這個模式。 它不再直接返回網站連結，而是：

檢索階段：從網路資料庫中蒐集相關資訊
理解階段：用生成式 AI 模型理解使用者的真實意圖
整合階段：從多個來源彙整、比較、綜合資訊
生成階段：產生一個直接的、完整的答案，並標註來源

這意味著你的內容可能被提取段落，而非整篇文章。你的品牌可能出現在摘要中，但使用者沒有點進你的網站。

零點擊搜尋時代的機遇與挑戰

挑戰：排名沒變，流量卻腰斬。根據 Ahrefs 分析，觸發 AI Overview 的搜尋結果，點擊率（CTR）從 2024 年 3 月的 0.073 暴跌到 2025 年 3 月的 0.026，跌幅 64%。這表示即使你排在第一名，用戶也可能在 AI 摘要中得到答案，從不點進你的網站。

機遇：品牌權威性的新衡量標準。在零點擊搜尋時代，被 AI 引用的價值遠超過單次點擊。當你的品牌、數據、觀點出現在 AI 生成的回答中時，你正在建立思想領袖地位、增加品牌提及度（Brand Mention）、累積長期信任度。

AI 平台的引用決策機制

各 AI 平台引用內容時，並非隨機選擇，而是基於多個因素進行排序：

決策因素	ChatGPT	Perplexity	Google Gemini
訓練資料新鮮度	基於截止日期的訓練資料	即時網路搜尋	即時網路搜尋 + Google 索引
來源權威性	重視維基百科、官方網站	重視編號來源、透明標註	重視 Reddit、社群內容
內容結構清晰度	偏好段落獨立、邏輯明確	偏好 FAQ、條列、封閉式答案	偏好表格、資訊圖、多模態內容
搜尋意圖對齊	高度依賴語義匹配	優先尋找直接回答問句的內容	針對複雜查詢進行多角度擷取

ChatGPT Search 優化技巧

ChatGPT Search 的引用特性

OpenAI 於 2024 年 11 月推出 ChatGPT Search，並在 2025 年 2 月向全球開放。相比其他 AI 搜尋引擎，ChatGPT Search 有三個顯著特點：

多方來源彙整：ChatGPT Search 會參考維基百科、部落格、新聞、社群貼文、YouTube 等多元來源，甚至不排除 MR JAMIE 個人部落格等中型權威內容。
購物導向整合：2025 年 4 月後，ChatGPT Search 加入更完整的購物型搜尋、圖片引用與評論引用，標榜無廣告、無抽佣推薦。
無縫搜尋體驗：AI Agent 判斷對話需要搜尋即可在對話中啟動搜尋，無需離開對話框。

內容撰寫策略

策略 1：結構化段落設計

ChatGPT 傾向於從內容中提取獨立成句、邏輯完整的段落。不同於傳統 SEO 強調流暢敘述，AI 時代需要「段落獨立、意義自足」的寫法。

錯誤範例（難以被提取）：

Apple 的 iPhone 17 搭載 A19 晶片。該晶片基於台積電最先進的 3 奈米製程製造...（涵蓋多個概念，難以單獨擷取）

正確範例（易於被提取）：

iPhone 17 搭載 A19 晶片，採用台積電 3 奈米製程製造

iPhone 17 系列搭載的 A19 晶片是 Apple 針對標準機型設計的新一代行動處理器。該晶片基於台積電最先進的 3 奈米製程製造，相比前代 iPhone 15 的 N3 製程，採用同一代工藝但架構得到優化。A19 晶片配備 6 核心 CPU（包含 2 個效能核心與 4 個節能核心）與 5 核心 GPU，相比 iPhone 15 的 A17 Pro，效能提升約 9%，同時功耗管理更為高效，使續航時間延長至 30 小時影片播放。

應用場景：

-  遊戲：支援硬體加速光線追蹤、4K 遊戲錄製、雙向同拍功能
-  工作：4K 杜比視界影片編輯、高效能多工、Apple Intelligence 本地處理任務
-  AI 任務：16 核心神經引擎支援本地運行 LLM、影像處理、即時文字轉錄

這樣的結構讓 ChatGPT 能輕鬆截取「iPhone 15 搭載 A17 Pro 晶片採用 N3 製程」這個關鍵事實，甚至連詳細應用場景也能完整引用。

策略 2：數據、案例、專家觀點的組合

ChatGPT 傾向於引用包含具體數據、實際案例、或專家見解的內容，而非泛泛而談的理論。

弱化內容：

AI 搜尋優化很重要，可以提升品牌知名度。

強化內容：

根據 Rankscale.ai 針對 57 個查詢、8000+ 引用的研究，品牌在 AI 搜尋中被提及的機率與 SEO 基礎排名高度相關。

具體數據：

各AI引擎引用來源

AI引擎	主要引用類型	引用來源排名
ChatGPT (GPT-4o)	權威、事實型來源	Wikipedia（27%）、Reuters（6%）、Financial Times（3%）、大型新聞、部落格（21%）、比較門戶（17%
Google Gemini	權威+社群綜合型	YouTube（3%）、部落格（39%）、新聞（26%）、社群內容（2%）
Perplexity AI	專家評論、評論型及專業網站	部落格/社論（38%）、新聞（23%）、產品部落格（7%）、專家評論（9%）、部分高質量UGC
AI Overviews	混合，各類型來源	部落格（46%）、主流新聞（20%）、社群論壇（4%，如Reddit）、社群內容（LinkedIn）、產品部落格（7%）、Wikipedia (<1%)

策略 3：與搜尋意圖的精準對齊

ChatGPT 會根據使用者的查詢類型決定引用來源類型：

資訊型查詢（如「什麼是 AI SEO？」）：優先引用定義清晰、有權威背書的來源
比較型查詢（如「ChatGPT vs Perplexity」）：優先引用對比表、實測數據、客觀分析
操作型查詢（如「怎樣優化 ChatGPT 排名」）：優先引用步驟清晰、有案例的教學內容
商業型查詢（如「購買哪款 iPhone」）：優先引用評測、定價、用戶評論

你的內容應該明確預設「這篇文章回答什麼類型的問題」，並按此調整內容結構。

Perplexity AI 的引用邏輯

為什麼 Perplexity 偏愛 FAQ 與條列文？

Perplexity 是目前 AI 搜尋引擎中最「依賴即時網路搜尋」的平台，也是對內容結構最挑剔的平台。其引用邏輯有三個特點：

特點 1：語義對齊（Semantic Alignment）

Perplexity 的核心引擎會將使用者的提問與網頁內容進行語義匹配。FAQ 結構（明確的 Q&A）最符合這個邏輯，因為：

問句清晰 → AI 可迅速判斷是否符合使用者意圖
答案封閉 → 內容具摘要性，易於轉換為 bullet summary
來源標註 → 透明度高，降低 AI 「幻想」的風險

特點 2：段落獨立性（Segment Independence）

Perplexity 傾向於從一篇文章中多次提取不同段落，來回答同一個複雜問題的多個面向。因此，每個段落必須能獨立成句，不依賴前文語境。

特點 3：來源信任度（Source Trust）

Perplexity 會顯示編號來源清單。這意味著它特別重視能提供「可追蹤」、「可驗證」的內容。有結構標記（如 FAQ Schema）的內容，更容易被辨識和引用。

Perplexity 的 5 個引用條件

Perplexity 願意標註你的來源，需要滿足五個條件：

條件	說明	實務建議
語義封閉	該段能自成一個完整回答	每段不超過 3 句，語句完整、有主詞與答案
FAQ 結構	明確的 Q&A 問答格式	使用 H3 呈現問題句，接續 1-2 句直接回答
條列式內容	清晰可解析的項目列表	使用無序列表（ul）或有序列表（ol）結構
開放爬蟲	不阻擋 AI bot、具結構標記	開放 robots.txt，設好 canonical 與 FAQ schema
高 EEAT 分數	真實作者、資訊來源、更新日期	頁面明確標示作者資訊、出處連結、最後更新時間

實戰案例：正確與錯誤的寫法

案例：韓國香氛推薦

錯誤寫法（不會被引用）：

Q：韓國香氛有哪些好用？
A：有很多品牌都不錯，看自己喜歡什麼香味。

正確寫法（具高引用機率）：

Q：韓國香氛蠟燭有哪些推薦品牌？
A：可參考下列幾款：

Soohyang：經典花果香，適合小空間
Tamburins：木質調設計感強，受 IG 使用者喜愛
NONFI：大豆蠟製成，無毒不刺鼻

正確範例中：問句清楚、答案含條列重點且具有品牌實名（Named Entity Recognition 信號），便於 Perplexity 判讀為可信段落與結構化答案。

Google Gemini 的特性

Google AI Overviews vs AI Mode

Google 推出了兩種 AI 搜尋介面，各有不同的優化重點：

1. AI Overviews（AIO）：速度導向的摘要

出現在傳統搜尋結果頁面頂部
使用輕量化模型（Gemini 2.5 Flash）
毫秒級回應時間
簡潔摘要 + 引用連結

2. AI Mode：推理導向的深度搜尋

獨立分頁的對話式介面
使用高階推理模型（Gemini 2.5 Pro）
支援多輪追問、視覺化搜尋
可執行代理型任務（如購票、比價）

Google 的引用偏好差異

根據 Rankscale.ai 的 2025 年研究，Google 的 AI Overviews 與 Gemini 2.0 相比其他 AI 引擎，有三個明顯特點：

特點 1：社群內容偏愛（UGC Preference）

Google AI Overviews 與 ChatGPT、Perplexity 不同，特別青睞 Reddit、論壇、社群評論等用戶生成內容（UGC）。

Google AI Overviews 引用 Reddit 的機率：48%
ChatGPT 引用 Reddit 的機率：12%
Perplexity 引用 Reddit 的機率：22%

啟示：你的內容應該鼓勵用戶評論、反饋、案例分享。Reddit 論壇、Google Review、用戶評論的權重在 Google AI 時代上升。

特點 2：多模態內容優勢

Gemini 2.0 能同時處理文字、圖片、影片、音訊，這使得包含多媒體元素的網站獲得更高的引用機率。

含圖片 + 表格的內容引用率：63%
純文字內容引用率：34%
含影片的內容引用率：51%

啟示：除了文字內容，你應該製作高品質的資訊圖、對比表、流程圖、甚至視頻內容。

特點 3：本地化與實體信息優先

Google Gemini 與搜尋生態深度整合，對本地化、商業信息、聯絡方式的重視程度遠高於其他平台。

啟示：使用 Organization Schema、LocalBusiness Schema，標記清晰的地址、電話、營業時間。

各平台的內容偏好分析

內容結構對比表

面向	ChatGPT Search	Perplexity	Google Gemini
最佳段落長度	2-3 句（~100-150 字）	1-2 句（~50-100 字）	無嚴格限制，但結構清晰優先
首選內容格式	敘述式段落 + 數據點	FAQ + 條列	表格 + 資訊圖 + 多媒體
標題層級偏好	邏輯清晰的 H2/H3	問句式 H3（Q:）	視覺化層級，支援 H1-H6
來源顯示方式	內嵌超連結	編號腳註 + 來源清單	直接網頁連結
引用隱藏內容	否，只引用可見內容	否，要求完全對齊	否，檢查可見性
作者/出版者重要性	中等（考慮訓練資料）	高（必須標註）	非常高（影響 EEAT 評分）
內容新鮮度	低（基於訓練資料截止）	高（即時搜尋）	高（結合搜尋索引）

各平台的搜尋意圖偏好

ChatGPT Search：適合「解釋性」和「比較型」查詢

案例：「什麼是 AI SEO？」、「ChatGPT vs Gemini 哪個更好？」
優化建議：提供清晰定義、優缺點對比、專家見解

Perplexity：適合「快速查證」和「數據驗證」

案例：「iPhone 15 的價格？」、「Python 最新版本是什麼？」
優化建議：使用 FAQ Schema、結構化資料、精準的數字和日期

Google Gemini：適合「探索型」和「多層面」查詢

案例：「曼谷四天三夜怎麼玩？」、「選擇哪張信用卡最划算？」
優化建議：提供多角度分析、視覺化對比、用戶評價和案例

如何針對不同平台調整策略

第一步：確定目標查詢類型

在開始優化前，先問自己：

這個查詢在各平台上最常出現嗎？
- 「AI SEO 是什麼」：高頻查詢，三平台都會出現
- 「AI SEO 工具推薦」：中頻，Perplexity 出現率 70%，其他平台 45%
- 「我公司的 AI SEO 案例」：低頻，主要出現在 Google AI Mode
這個查詢的使用者意圖是什麼？
- 資訊型（想了解）→ ChatGPT 優先
- 驗證型（想查證數據）→ Perplexity 優先
- 決策型（想做選擇）→ Google Gemini 優先

第二步：制定平台特定的內容層次

針對 ChatGPT Search 的優化層次

基礎層：清晰的段落結構

什麼是 AI SEO？

AI SEO（人工智慧搜尋引擎優化）是指優化網站內容，
使其在 ChatGPT、Perplexity、Google Gemini 等 AI
搜尋引擎中更容易被引用的策略集合。與傳統 SEO 追求
排名不同，AI SEO 的目標是提升品牌在 AI 生成答案中
的出現頻率和權重。

進階層：加入數據與案例

根據 Rankscale.ai 2025 年研究，在 1000+ 的查詢測試中：

使用結構化資料的網站被 AI 引用的機率提升 3 倍
被 AI 引用的品牌提及度平均增加 120%
轉換率相比未被引用的內容提升 1.8 倍

案例：某科技品牌通過 AI SEO 優化，
在 ChatGPT 中的品牌提及度在 6 個月內從 12% 上升到 48%。

專家層：加入觀點與對比

不同於 SEO 的「排名導向」思維，AI SEO 要求行銷團隊
採取「引用導向」思維。這意味著：

內容不再追求「整篇文章上榜」，而是「每個段落成為細分問題的最佳答案」
KPI 不再是「流量」，而是「被 AI 引用次數」和「品牌提及度」
團隊結構需要從「SEO 專家 + 內容編輯」轉變為
「AI 研究員 + 數據分析 + 內容策劃」

針對 Perplexity 的優化層次

基礎層：FAQ 格式

Q：什麼是 AI SEO？

A：AI SEO 是優化內容使其在 AI 搜尋引擎中被引用的策略。

進階層：FAQ + 條列

Q：實施 AI SEO 需要哪些步驟？

A：包括五個核心步驟：

結構化資料標記（Schema Markup）
內容段落獨立化設計
多平台來源布局
品牌提及度監測
持續優化與迭代

專家層：FAQ + 條列 + 對標資訊

Q：AI SEO 與傳統 SEO 的主要差異是什麼？

A：三個核心差異：

面向	傳統 SEO	AI SEO
目標	排名靠前	被 AI 引用
KPI	流量、點擊率	引用率、品牌提及度
內容策略	整篇文章優化	段落級別優化

針對 Google Gemini 的優化層次

基礎層：清晰的多角度分析

AI SEO 的三大好處

品牌權威性提升
零點擊時代的流量替代方案
長期內容價值累積

進階層：視覺化呈現

AI SEO 引用機率對比（2025 年數據）

[資訊圖：不同內容類型的引用率]

無結構化資料：22%
有 Schema 標記：63%
有 Schema + 多媒體：78%

專家層：多模態整合

用戶在 AI 決策中的角色變化

[視頻：2 分鐘動畫解說]
[用戶評論區：實際案例分享]
[互動元件：計算你的 AI SEO 分數]

第三步：制定發佈順序與頻率

優先發佈順序：

高流量、高搜尋量的內容 → ChatGPT Search（最廣泛）
知識驗證、數據對比的內容 → Perplexity（最精確）
複雜決策、多層面分析的內容 → Google Gemini（最全面）

發佈頻率建議：

新鮮內容（新聞、趨勢）：Perplexity 優先（重視時效性）
常青內容（教學、指南）：ChatGPT 優先（更易納入訓練資料）
品牌內容（案例、觀點）：Google Gemini 優先（重視本地化和社群信號）

多平台 AI 搜尋布局建議

方案 1：工具堆疊（推薦中小企業）

目的：用一套工具組搞定研究、產製、驗證

階段	工具選擇	用途
內容研究	Perplexity Pro + ChatGPT	Perplexity 用於快速查證、ChatGPT 用於深度思考
內容產製	ChatGPT / Claude	生成初稿、結構規劃
來源驗證	Perplexity Deep Research	自動多站檢索與彙整
平台監測	Google Search Console + 自建追蹤	監測各平台的引用趨勢

SOP 流程：

用 Perplexity 快速查證「關鍵詞在各平台上的查詢頻率」
用 ChatGPT 產製「主要內容」和「段落變體」
用 Perplexity Deep Research 驗證「內容中的數據和引用」
發佈後，用 Google Search Console 監測「AI Overview 中的出現頻率」

方案 2：多平台內容布局（推薦快速增長企業）

目的：同一篇文章，針對三個平台各製作優化版本

適用場景：「AI SEO 完整指南」

版本 A - ChatGPT 優化版：

結構：5000+ 字，敘述式段落
重點：添加專家觀點、案例分析、對比數據
發佈位置：企業部落格、Medium

版本 B - Perplexity 優化版：

結構：FAQ + 條列，每個 Q 限制在 100 字以內
重點：清晰問句、結構化資料、Schema 標記
發佈位置：FAQ 頁面、知識庫

版本 C - Google Gemini 優化版：

結構：視覺化多模態，含表格、資訊圖、影片
重點：本地化、社群信號、多角度分析
發佈位置：Google Business Profile、YouTube、社群媒體

方案 3：決策樹（幫助選擇重點平台）

START: 你的業務類型是？

├─ B2C 消費品（美妝、時尚、食品）
│ ├─ 目標：快速決策 → 優先 Google Gemini（引用 UGC 評論）
│ └─ 策略：鼓勵用戶評論、製作視覺化內容、Reddit 論壇參與
│
├─ B2B 軟體 / 服務
│ ├─ 目標：專業認證 → 優先 Perplexity（透明引用）
│ └─ 策略：發佈技術文檔、數據對比、FAQ 頁面
│
├─ 教育 / 知識內容
│ ├─ 目標：權威建立 → 平衡 ChatGPT + Perplexity
│ └─ 策略：深度文章 + FAQ 拆解、引用學術論文
│
└─ 新聞 / 評論
├─ 目標：即時曝光 → 優先 Perplexity + Google Gemini（即時性）
└─ 策略：即時發佈、結構化數據、多媒體引用

實施時間表（6 個月快速布局）

第 1-2 個月：基礎建設

安裝 FAQ Schema、Article Schema、Organization Schema
審計現有內容，評估結構化程度
建立「AI 搜尋監測」報表（追蹤 AI 引用頻率）

第 3-4 個月：內容優化

重寫 Top 20 高流量頁面，適配 AI 平台
發佈 10 篇 FAQ 最佳化內容
建立「品牌提及度」監測系統

第 5-6 個月：多平台擴張

製作 5-10 則 Perplexity 優化版本
製作 5-10 則 Google Gemini 優化版本（含視覺化）
啟動 Reddit / 社群論壇的品牌參與計劃

比較表：ChatGPT vs Perplexity vs Gemini

評比面向	ChatGPT Search	Perplexity	Google Gemini
核心定位	對話式搜尋整合	透明引用的答案引擎	Google 生態的原生 AI
引用呈現方式	內嵌超連結	編號腳註 + 清單	直接網頁連結
來源多樣性	中高（維基、部落格、新聞）	高（包含 PubMed、學術）	高（特別重視 Reddit）
實時搜尋能力	中等	非常高	高
引用內容偏好	敘述式段落 + 權威來源	條列式、FAQ 結構	表格、多媒體、UGC
結構化資料支援	中等	非常高	非常高
對新鮮度要求	低	非常高	中等
B2C 商業應用	一般	一般	優秀
B2B 專業應用	優秀	優秀	一般
多模態內容支援	中等	中等	非常高
引用穩定性	中等（訓練資料固定）	高（基於即時排名）	高（基於搜尋索引）

AI 搜尋策略諮詢

在 AI 搜尋時代，內容策略已從「排名導向」轉變為「引用導向」。你的品牌是否準備好迎接這個轉變？

我們提供的服務包括：

✅ AI 搜尋現況診斷

分析你的內容在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 中的被引用率
對標競爭對手的 AI 可見度表現
識別優化的高價值機會

✅ 多平台內容優化策略

為你的核心業務制定 AI SEO 藍圖
針對 ChatGPT Search、Perplexity、Google Gemini 各製作優化方案
建立長期的內容升級計劃

✅ 結構化資料與技術實施

評估現有結構化資料的完整性
部署 Schema Markup、FAQ Schema、Article Schema
確保技術基礎符合 AI 爬蟲要求

✅ AI 引用率監測系統

建立 KPI 追蹤儀表板
月度 AI 可見度報告
持續優化建議

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結論：從 SEO 到 AI SEO 的思維轉變

AI 搜尋引擎的崛起並未終結 SEO，反而是將其推向新的演化階段。傳統 SEO 追求「整篇文章排名靠前」，而 AI SEO 追求「每個段落成為細分問題的最佳答案」。

關鍵轉變：

從排名導向 → 引用導向：不再只看排名位置，而是看有多少 AI 平台、多少用戶查詢中，你的品牌被提及和引用。
從頁面優化 → 段落優化：不再優化整篇文章，而是確保每個段落都獨立完整、結構清晰、易於被提取。
從單一平台 → 多平台佈局：Google 仍然重要，但 ChatGPT Search、Perplexity、Google Gemini 的重要性與日俱增。同一個內容需要針對不同平台進行定製化優化。
從流量指標 → 品牌提及度：在零點擊搜尋時代，流量不再是唯一衡量標準。品牌提及度、引用率、思想領袖地位的建立變得同樣重要。

立即採取行動的三個步驟：

審計現有內容：評估你的內容在各 AI 平台上的被引用率，找出差距。
優化高價值頁面：從 Top 10 關鍵字開始，逐頁針對三平台進行優化。
監測與迭代：建立 AI 搜尋監測系統，定期檢視效果並調整策略。

AI 時代的內容競爭才剛開始。準備好了嗎？

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最後更新：2025 年 11 月 6 日
適用平台：ChatGPT Search、Perplexity AI、Google Gemini
關鍵字：AI SEO、AI 搜尋優化、ChatGPT 優化、Perplexity 優化、Google Gemini、生成引擎優化、GEO、內容策略

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