AI技術正以前所未有的速度改變著在地商家的數位行銷格局。當 Google AI摘要（AI Overview）開始主導搜尋結果，傳統的SEO策略逐漸遇到瓶頸，高曝光率但低點擊率，在地商家服務估計未明顯受到影響，畢竟在地服務是目前許多用戶在搜尋在地服務相關公司行號的一個很重要的參考依據，本文將深入探討如何運用AI商家優化技術，幫助您的企業在激烈的在地競爭中脫穎而出。

從傳統在地 SEO 到 AI 生成摘要的演進

2024-2025 在地搜尋行為的轉變

根據 Rio SEO 最新的在地搜尋消費者行為研究指出，Rio SEO 2025年本地搜索消費者行為研究，聚焦於美國的1000多名消費者調查，揭示了人工智慧驅動的搜尋、在線商譽及客戶體驗（CX）如何轉變本地客戶的消費行為。關鍵見解包括：84%的消費者每日在線搜尋本地企業，60% 點擊 Google 搜尋中的 AI生成摘要（AI Overview），75%的消費者會至少閱讀四條評論才做決定，53%表示不準確的列表會讓他們離開，59%期望企業在24小時內回復。報告提供了零售、旅店、醫療保健和服務行業優化在地存在感及提升客戶體驗的數據支撐策略。閱讀完整報告。

在地搜尋行為已經從簡單的「附近的餐廳」演變為「評價4.5星以上、提供素食選項、有冷氣的牛肉麵店」。這種複雜的搜尋意圖，正是AI 在地行銷能夠大顯身手的舞台。

大型語言模型生成世代重新定義可見度

過去二十年，在地搜尋最佳化鎖定 Google 七筆 Map Pack 排名及地區化關鍵字自然搜尋。如今 AI 摘要會先擷取網頁索引、商家檔案與第三方評論的片段，直接回答「週末緊急維修的水電工」等意圖明顯的查詢。電腦或桌機端出現率約為 15%，行動裝置更高；因摘要置於地圖列表之前，使用者往往不再下滑，促成零點擊情境，品牌辨識度的重要性因而超越點擊量。

「附近（Near Me）」篩選與地理感知演算法

2024 年底 Google 強化 near me 篩選，微調距離權重，讓未加入地理修飾字的查詢也能獲得情境化結果。例如旅客只需在台南輸入「附近牛肉湯推薦」，附近的牛肉湯就可能因地理定位被納入 AI 摘要。Bing 在 ChatGPT 內同樣運作，但由於缺乏 Bing Places，聊天機器人主要透過公開網頁佐證挑選實體，因此「可被網路爬蟲抓取且一致」的商家資訊成為關鍵。

由十個藍色連結到段落級檢索

檢索增強生成（RAG）系統會將網頁切成段落，按語意相關性排名，再將頂尖片段組成答案。在地實體也採相同程序：地址、營業時間、評論摘要與服務描述取自 HTML、JSON-LD 與目錄。缺乏結構化訊號的商家易於在段落評分階段被淘汰，並非「未知」，而是「資訊無法被抽取」。

主導 AI 摘要選擇的訊號

在地脈絡下的 E-E-A-T

Google 品質框架 E-E-A-T（Experience、Expertise、Authority、Trust）於在地商家呈現方式不同：

Experience (經驗)：第一手敘事、幕後影像、可驗證之店主資訊
Expertise (專業)：員工證照、主題相關內容
Authority (權威)：在可信目錄持續出現
Trust (信任)：政策透明、真實評論、安全協定
上述維度皆可透過 AI 生成內容與 schema 豐富化來強化，確保機器讀取時取得最佳格式。

Schema 標記：與演算法的明確契約

LocalBusiness schema 為 Schema.org 的 Organization 與 Place 子型別，允許聲明名稱、地址、地理座標、付款方式與匯總評分。全球僅約 50–100 萬網域實作 LocalBusiness，使早期採用者具備顯著紅利。有研究顯示，使用 schema 的網域點擊率提升可達 35%，亦更易被 AI 摘要收錄。

評論圖譜：結構化證據的情緒向量

AI 摘要常內嵌星級或質性摘錄。模型從 Google Maps、Yelp、垂直平台與部落格抓取情緒。商家可用 AI 分析評論缺口（如無障礙設施、純素選項），再鼓勵顧客補足。豐富評論不僅說服消費者，也為模型提供更細證據。

外部實體對應與知識圖

搜尋引擎透過 Wikidata、商會、政府登錄及媒體報導交叉比對商家 ID。有無一致資料將決定 LLM 是否選用。AI 代理可監控並修復對應矛盾，提高被引用概率。

資料架構：打造機器可讀的在地身分

高精度 JSON-LD 區塊

2024年全球網站以RDFa與Open Graph為主流，JSON-LD成長最快。

JSON-LD 採用率已升至 41%，因其與顯示層分離且易於自動化。建議：

@type 使用 LocalBusiness 及更具體子型別（Restaurant、LegalService）
所有屬性均填寫，包括可選欄位
使用 image、menu、offer 等屬性增豐富度

多據點的子識別碼管理

連鎖需避免總部與分店混淆。採 branchCode 或 identifier，搭配 geo 座標區分實體。可用 LLM 批次生成分店頁面，保留共通品牌 schema，覆寫地址與時間。

發佈可被發現的庫存與菜單

AI 摘要逐漸支援「立即預約」場景。將 Offer／Product／Service 節點嵌入 LocalBusiness schema，並連接 Maps Booking API，可在摘要內顯示動作按鈕，提高轉換。

Schema資料一致性

網站 schema、Google 商家檔案與目錄引用不一致會降低信賴分數。AI 驅動的比對工具可即時關注偏差並提醒修正，確保資料單一來源。

生成內容策略與評論生態系

AI 助攻的微內容

AI 摘要擷取精簡段落；建議在長文穿插 Q&A 形式。可使用微調 LLM 生成問答草稿，人工審核後上線，每段均成為「精選摘要」的候選人。

會話式評論邀請與情緒修復

後續可以郵件邀請客戶加入 LLM 聊天機器人，依顧客風格個性化邀評，並引導突出重點。負評則用同一模型起草共感回覆，滿足顧客與 LLM 對「回應速度與語氣」的標準。

例如以本公司網頁設計服務為範例：

場景一：

傳統做法：「感謝選擇渥合數位，請為我們評分」。
AI優化後：「王先生，您的響應式網站上線了！能分享一下對我們UI設計和載入速度的看法嗎？特別想知道手機版的使用體驗如何？」

場景二：收到負評時

客戶抱怨：「專案延遲，溝通不清楚」
AI自動回應：「非常感謝您的寶貴意見，我們深刻檢討專案時程管控的問題。已建立每週進度報告機制，並指派專責PM負責溝通協調。歡迎直接聯絡我討論具體改善方案。」

多媒體即資料：視覺-文本融合

Google 智慧鏡頭（ Google Lens ）查詢自 2023 年起增五十億次。AI 摘要中 25% 提及實體產品時會嵌圖片。上傳帶有地標標籤與完整 alt-text 的門面、菜單照片，可向多模 LLM 證實物理真實性並提高引用率。

Google 智慧鏡頭拍照後生成AI摘要

透過自然語式優化語音搜尋

2025 年聲控搜尋佔比 35%。能模擬語音查詢的生成工具可產生意圖多元的語句，並將其自然融入網站內容與 schema 描述，以縮短模型詮釋距離。

AI 代理與即時更新的技術整合

將營業時間轉為動態 feed

將店務系統與 API 連動，隨時更新 openingHoursSpecification。模型偏好新鮮訊號，更新頻次本身即是排名優勢。

自動化 Sitemap 與 robots 規則

Google 建議允許 GPTBot、Bingbot 等 AI crawler。腳本可維護 robots.txt 細微權限，並在新 URL 或 schema 發布時呼叫 Search Console API，加速重新爬取。

使用生成代理進行連續實體測試

可建立合成查詢集，每日透過 API 檢測商家是否出現在 AI Overviews、Map Pack 或自然排名，再依結果回饋優化。先行案例顯示，透過此法可提早發現過期電話號碼等問題。

建立私有知識圖作為權威來源

匯集交易、物流與聲譽資料至 triplestore，公開部分可供模型驗證，並作為內部一致性基準，減少「網路碎片」與品牌混淆。

能見度衡量與 AI 助攻分析

超越 CTR：曝光與引用深度

零點擊時代需追蹤商家名稱在 AI Overviews 的出現頻率、深層連結引述有無放入，以及與競爭者之排序。早期研究顯示，即使無點擊，摘要提及也能顯著提升品牌記憶度。

情緒加權的聲量分享指數

AI 摘要常將多則評論壓縮成一句「服務親切且價格合理」。透過自然語意分析，可計算正負主題比率，並預測未來被引用機率，作為服務改進 KPI。

以結構化實驗進行因果歸因

可對姊妹據點進行 A/B 測試，調整 schema 完整度或內容片段，並用時序因果模型評估效果。某連鎖動物醫院將 schema 完整度由 80% 提升至 100%，八週內被 AI 摘要引用率增 22%。

案例與最佳實踐

台北獨立咖啡館

單店面上線包含 Menu、Review、Offer 的 LocalBusiness schema，並上傳地標標記的拉花照片，利用 LLM 撰寫供應鏈常見問答。六週後，半徑 1 公里內的「附近手沖咖啡」語音查詢即出現該店。

雪梨多分店物理治療診所

每日監控 Google 商家檔案，對照 CRM，自動更新 JSON-LD。並發布匿名療效統計強化權威。Bing 結果中的 ChatGPT 亦因開放網頁資料而列出該診所。

芝加哥專業律師事務所

以 Service schema 詳列業務範圍，並透過 Person 宣告律師資歷。因於 schema 中交叉連結律師公會引用，成功進入「family lawyer near me open now」的 AI 摘要。利用情緒修復機器人維持五星評價。

AI 驅動在地探索的未來走向

AI 代理優化（AI Agent Optimization）

商家須公開結構化資料與允許爬蟲爬取你的網站，讓代理 AI 能讀取網站內容。品牌可以透過更新 sitemap、robots.txt 進一步瞭解網站，搜尋優質內容。

跨模型互通與開放標準

Meta、Apple 與開源社群推出競品助理後，維持多重本體一致將成挑戰。Schema.org 持續演進，商家應關注永續、包容及無障礙等新屬性。

隱私友善個人化

在地推薦需平衡隱私與相關性。同態加密與聯邦分析可在不外洩原始資料下運算，但商家仍需提供基本公共事實。早期投入同意管理與透明實踐，有助於通過 AI 政策篩選。

結論

人工智慧並未推翻在地搜尋原則，而是透過生成鏡頭折射，使結構化清晰度、多維可信度與最新準確度變成核心。實證顯示，採用完整 LocalBusiness schema、維持 NAP 一致並營造豐富評論故事的商家，在 AI 生成摘要中具備顯著優勢。然而僅靠技術合規仍不足，業主須建立 AI 代理持續稽核實體完整性、生成片段友善的微內容，並同步反映真實動態的資料 feed。如此方能在客戶旅程愈來愈常始於 AI 答案框的環境中，取得持久的顯眼位置。透過將每個資料點視為服務顧客與機器解讀的語意麵包屑，在地商家得以確保於演化中的搜尋架構中持續突出。

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