根據前一篇文章「AI SEO 研究系列一：：AI生成答案，新網站怎麼辦？沒人點擊，跟我一起來研究LLM 與 AI SEO」，我們開始追蹤各家 LLM模型關鍵字生成分析，同時間我們搜尋到 Terakeet 這篇很有價值的文章「為何品牌能見度是 AI 時代的績效指標」，於是將其整理如下讓各位了解，文章以「品牌能見度」為題來理解AI會如何引用信任度高的品牌或文案作為推薦來源，這也讓行銷業主能更清楚未來在AI時代如何謹慎的去形塑自己的品牌形象。

AI 重塑消費者決策路徑

網路出現之前，行銷活動幾乎無法量化成效。廣告看板、電視廣告、報紙版面，這些都屬於純曝光模式，行銷人員只能憑經驗判斷效果。

網路時代帶來了革命性改變。Google Analytics、Search Console 等工具讓行銷變得透明可測，歸因模型清楚展現內容表現，點擊率和流量成為衡量成功的標準指標。

如今，大型語言模型的普及正在重新定義這個遊戲規則。

消費者行為出現明顯轉移：從傳統搜尋引擎轉向 AI 對話工具。Perplexity、ChatGPT 這類平台的使用時間大幅增加，相對地，品牌官網、部落格等可追蹤管道的流量正在下降。

這個趨勢背後的邏輯很清楚。以企業軟體採購為例：過去採購經理會搜尋「CRM 系統比較」，點擊多個網站進行研究；現在他們更可能直接詢問 AI「中小企業適用的 CRM 系統推薦，預算 50 萬以內」，並根據 AI 提供的答案做初步篩選。

Google 自己也察覺到這個變化。2024 年搜尋副總裁 Elizabeth Reid 將 AI 概覽功能描述為「讓 Google 幫你完成搜尋」；2025 年 Google I/O 大會上，執行長 Sundar Pichai 更直接稱 AI 模式為「搜尋的徹底重塑」。

Ahrefs 對 30 萬個關鍵字的分析顯示，當搜尋結果頁面出現 AI 概覽時，排名前十網站的平均點擊率下降 34.5%。這個數據清楚反映了使用者行為的根本性改變。

重新定義品牌能見度

在這個新環境中，「能見度」的定義必須擴展。傳統能見度關注曝光頻率，AI 時代的能見度則包含兩個核心維度：

品牌存在感：衡量品牌在 AI 回應中的出現頻率與引用次數
例如：當用戶查詢「企業級雲端解決方案」時，AWS、微軟 Azure 幾乎必然出現在推薦清單中

品牌感知度：評估 AI 如何描述、定位與詮釋品牌形象
例如：同樣是電動車品牌，Tesla 可能被描述為「創新技術領導者」，而其他品牌可能被定位為「經濟實惠選擇」

這種雙重評估架構反映了 AI 時代的複雜性：品牌不僅需要「被看見」，更需要「被正確理解」。

品牌聲譽管理的新挑戰

由於 AI 具備快速傳播資訊的能力，錯誤或負面的品牌描述可能瞬間觸及龐大受眾。

考慮一個實際情境：如果某個 AI 工具開始將特定品牌與安全問題連結（無論資訊正確與否），這種關聯可能迅速固化在多個 AI 系統中，對品牌造成長期傷害。傳統的危機公關策略在面對 AI 傳播時往往緩不濟急。

因此，品牌必須建立主動的聲譽監測機制，而非僅依賴被動的回應策略。

價值分配的重新洗牌

搜尋結果頁面的價值分配正在經歷根本性變化。過去的黃金位置－精選摘要（Featured Snippets）、「其他人也問了以下問題」區塊(People Also Ask, PAA Boxes)－其重要性正在下降，因為使用者越來越依賴頁面頂部的 AI 摘要（AI Overview）回答。

根據 Terakeet 的研究指出：當內容被納入 AI 摘要引用時，資訊性查詢的流量提升 1.5 倍，交易性查詢流量更可提升 3.2 倍。這意味著在 AI 回答中獲得引用已成為新的流量驅動器，Terakeet 開始採用「引用頻率分析：URL被引用次數」、「敘事納入度評估：品牌納入回答的機率」、「語調與框架分析：品牌被描述的語調、定位角度，以及與競爭者相比的相對優勢描述」與「生成式聲量佔比：在各大 AI 平台中，品牌相對於競爭者的曝光頻率與位置排序」來作為新興指標。

品牌價值正快速向 AI 回答和工具集中，特別是在 Google 的 AI 模式這種跳脫傳統連結點擊模式。

衡量挑戰與技術限制

儘管能見度衡量的基礎架構已經建立，但仍面臨顯著挑戰。核心問題在於 AI 工具缺乏透明的歸因數據，包括點擊率、來源優先順序選擇邏輯，以及引用決策機制。

與傳統數位行銷管道（如自然搜尋）相比，AI 工具提供的使用者行為洞察相當有限。我們難以理解 AI 選擇特定來源的標準，而且某些情況下，品牌內容可能被 AI 採用但未獲得引用，這在歸因分析上造成盲點。

這些限制凸顯了持續研究與實驗的重要性，以及建立專有追蹤技術的必要性。

策略轉型的實務指南

面對 AI 驅動的環境變化，品牌需要採取三個核心策略方向：

建構主題權威性內容資產

投資創建展現品牌獨特專業知識的深度內容。這類內容應持續為目標受眾提供價值，建立品牌在特定領域的權威地位，進而提升在大型語言模型中被採納的機會。

實際操作包括：發展綜合性的產業指南、分享具體案例研究、提供技術深度解析等。

整合跨部門數位策略

將公關、SEO、內容策略與數據科學團隊整合，形成統一的 AI 時代行銷策略。當 AI 專業知識與傳統行銷技能結合時，品牌能更有效地管理在 AI 工具中的呈現方式。

主動式聲譽與敘事管理

無論在 AI 或傳統媒體環境中，都應將聲譽管理視為優先要務。積極管理品牌敘事的組織能建立更深層的受眾連結，並在面對 AI 相關風險時具備更強的應對能力。

結論：AI 時代的品牌生存法則

AI 時代的品牌轉型核心在於成為大型語言模型知識生態系統的一部分－理解其運作邏輯、積極參與其中，並發揮影響力。對於希望與消費者建立連結、維護品牌敘事並在產業中保持領導地位的企業而言，這種以能見度為中心的策略已成為必要選擇。

缺乏強有力的能見度基礎與策略思維的品牌，將面臨被排除在重要對話之外的風險。更嚴重的是，他們可能失去對品牌敘事的主導權，任由 AI 系統或競爭對手來定義其市場形象。

在這個轉變過程中，最重要的認知是：品牌價值的創造邏輯已經改變。從獲取流量轉向建立影響力、從追求曝光轉向培養信任度、從被動回應轉向主動塑造，這些轉變將決定品牌在 AI 時代的競爭優勢。

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為何品牌能見度將是 AI 時代的績效指標：AI 生成結果SEO的因應之道