當搜尋入口從 Google，開始走向 ChatGPT

過去企業談網站流量，核心幾乎都圍繞著 SEO。

企業會研究 Google 關鍵字排名、搜尋量、CTR、外部連結與網站內容，希望當消費者搜尋產品或服務時，自己的網站可以出現在搜尋結果前幾名。

但生成式 AI 普及之後，使用者取得資訊的方式正在出現另一種變化。

以前使用者可能會搜尋：

兒童英文檢定推薦

現在則可能直接問 ChatGPT、Gemini 或其他 AI：

小學生第一次考英文檢定，應該選哪一種？

甚至會進一步詢問：

如果程度大約是 GEPT 初級，有哪些適合的兒童英文檢定？

這時候，企業面對的問題開始改變。

不再只是：「我的網站有沒有出現在搜尋結果？」

而是：「AI 知不知道我的品牌？」「AI 能不能理解我的網站內容？」

以及更重要的：

「當 AI 回答使用者問題時，會不會引用我的網站？」

這也是近年 AEO（Answer Engine Optimization）與 GEO（Generative Engine Optimization）逐漸受到企業關注的原因。

SEO 解決的是排名，AEO/GEO 面對的是「答案」

傳統 SEO 的邏輯相對明確。

搜尋引擎收到一個 Query，再根據索引、內容品質、網站權威性與其他訊號，排序出一系列搜尋結果。

因此企業努力的方向通常是：

• 關鍵字排名
• 網頁索引
• 內容品質
• 內部連結
• 外部連結
• 網站速度
• 結構化資料

但生成式 AI 的答案機制並不是單純把十個搜尋結果重新排列。

AI 必須先理解使用者的問題，再從自己的知識、搜尋結果或可取得的網站資訊中整理內容，最後產生一段答案。

因此企業網站多了一個新的競爭層次：

你的內容是否容易被 AI 發現、理解、擷取、判斷可信，最後成為答案的一部分？

這也是 ShellFans 在實際進行 AEO/GEO 工程時，最關注的核心問題。

第一個問題：AI Crawler 到底有沒有來過？

在研究 AI 能見度之前，我們先從一個更基礎的問題開始：

AI 到底有沒有讀過這個網站？

目前許多 AI 公司與搜尋服務都有自己的 Crawler 或相關 Bot。

它們可能抓取網站內容，用於搜尋索引、即時檢索、模型相關服務或其他資訊處理用途。

因此 ShellFans 在進行 AEO/GEO 分析時，會先觀察伺服器端的 Crawler Log。

我們特別關注：

• 哪些 AI Bot 曾經到站
• 到訪次數
• 抓取哪些頁面
• 抓取頻率
• HTTP Response Status
• 是否出現 403、404 或 5xx
• robots.txt 是否允許存取
• Sitemap 是否能正常取得

原因很簡單。

如果 AI Crawler 根本無法正常取得網站內容，那麼後面談再多 AEO，都可能只是理論。

AI Crawler 到站很多，不代表 AI 一定會引用你

這也是我們在實務上看到最容易被誤解的地方。

Crawler 到站量增加，通常是一個正面訊號。

代表網站內容至少具有被機器系統存取的機會。

但：

Crawler 到站 ≠ AI 引用

AI 是否引用某個網站，仍然取決於更多條件，例如：

1. 內容是否清楚回答問題

很多企業網站的內容其實是寫給人看的品牌文案。

例如：我們秉持專業、創新、誠信精神，持續提供客戶最佳服務。

對一般企業網站來說，這樣的內容很常見。

但對 AI 而言，資訊密度非常低。

AI 更容易理解的是：

AEO 是 Answer Engine Optimization 的縮寫，主要目的是提高企業內容在 ChatGPT、Gemini 等生成式 AI 答案中的可發現性與引用機會。

後者有明確的：

Entity、Question、Answer、Definition。

AI 更容易判斷這段內容在回答什麼問題。

2. 網站結構是否容易被機器理解

我們在分析企業網站時，也經常遇到一種情況：

人類打開網站，看起來完全正常。

但從 Crawler 的角度來看，HTML 裡幾乎沒有實際內容。

原因可能包括：

• 大量依賴 JavaScript Render
• Client-side Rendering
• Heading 結構混亂
• 主要文字由前端載入
• Canonical 設定錯誤
• Sitemap 不完整
• robots.txt 阻擋 Bot

因此在 AEO/GEO 工程裡，就會特別檢查：

• Server-side Rendered Content
• H1 / H2 / H3 結構
• Canonical
• robots.txt
• sitemap.xml
• Structured Data
• Meta Data
• Internal Link

這些工作很多其實與 Technical SEO 相似。

差異是：

現在網站除了服務 Google Search，也必須開始考慮 Machine Reader 與 AI Agent。

3. AI 是否知道「這段內容屬於誰」

這是另一個非常重要但經常被忽略的問題。

假設一個網站寫了一篇非常完整的文章：

如何選擇兒童英文檢定？

AI 可能成功取得內容，也可能利用其中的資訊回答使用者。

但最後回答裡卻沒有提到品牌。

對企業來說，這仍然不算真正完成 AEO。

因為企業真正需要的是：

內容 → 品牌 → 產品 → 專業領域

之間產生穩定關聯。

因此網站除了內容本身，還需要建立 Entity 關係。

例如透過：

• Organization Schema
• WebSite Schema
• Product / Service Schema
• Author
• About Page
• SameAs
• LinkedIn
• Facebook
• 媒體報導
• 第三方網站
• 品牌相關內容

協助搜尋引擎與 AI 建立更完整的 Entity Graph。

第三方來源，在 AI 搜尋時代可能更加重要

這也是我們目前非常關注的一個現象。

企業自己在官網上說：

我們是專業的 AEO 公司。

這是一個 First-party Claim。

但如果其他獨立來源也提到：

ShellFans 提供 AEO/GEO 相關服務。

它的資訊意義就不一樣。

因此 AEO/GEO 並不是只修改企業官網。

企業還需要逐步建立：

• 媒體文章
• 專業內容平台
• LinkedIn
• 產業網站
• 技術文章
• 社群內容
• 第三方引用

形成更完整的品牌資訊網路。

這其實與傳統 SEO 的 Off-page SEO 有些相似，但目的已不只是取得 Backlink。

更重要的是建立：

Brand Entity Consistency

讓不同網站對品牌、產品與專業能力的描述保持一致。

我們開始用「問題」而不是「關鍵字」觀察市場

AEO 與 SEO 最大的差異之一，是研究單位開始改變。

SEO 常用：

Keyword

例如：AEO 公司 推薦

但使用者真正對 AI 說的可能是：台灣有哪些公司可以協助企業做 AEO？

或者：

我公司的網站 ChatGPT 都找不到，要怎麼改善？

甚至：

有沒有公司可以分析 GPTBot 有沒有抓我的網站？

這些都是完整的 Question。

因此 ShellFans 在進行 AEO/GEO 專案時，會建立一組問題庫。

例如分成：

品牌型問題

ShellFans 是做什麼的？

產品型問題

哪些工具可以分析 AI Crawler？

解決方案型問題

如何讓公司網站增加被 ChatGPT 引用的機會？

比較型問題

AEO 和 SEO 有什麼不同？

購買意圖型問題

台灣有哪些 AEO/GEO 服務公司？

然後定期測試不同 AI 對這些問題的回答。

AEO 的 KPI 也不應該只有一個分數

目前市場上開始出現各種 AEO Score、AI Visibility Score。

這些分數可以作為快速診斷工具。

但如果要真正衡量企業的 AEO/GEO 成果，我們認為至少應該同時觀察幾個面向。

例如：

AI Crawler 到站量

觀察 AI Bot 是否持續抓取網站。

AI Brand Mention

AI 回答問題時是否提到品牌。

AI Citation

答案是否引用企業網站。

Answer Coverage

企業網站內容是否覆蓋目標使用者常見問題。

Citation Page

哪些頁面最容易成為 AI 的資訊來源。

Third-party Citation

是否存在獨立第三方來源支持品牌資訊。

換句話說：

AEO 不應該只是一次性的網站檢測，而應該是一段時間的 Visibility Observation。

這與 SEO 一樣，需要建立 Baseline，再觀察趨勢。

AEO 不會取代 SEO，但企業需要多準備一個入口

從目前的實務觀察來看，我們並不認為 AEO 會完全取代 SEO。

Google 搜尋仍然是非常重要的資訊入口。

但使用者的搜尋行為已經開始分流。

過去：

User → Google → Website

現在開始出現：

User → AI → Answer → Source / Brand

企業因此多了一個新的競爭場域。

SEO 解決：

能不能被搜尋到。

而 AEO/GEO 更進一步處理：

能不能進入 AI 的答案。

最後，我們認為企業現在可以先做三件事

如果企業現在還不知道該如何開始 AEO/GEO，其實不需要一開始就進行大規模改版。

可以先確認三件事情。

第一，確認 AI Crawler 能不能正常讀取網站。

從 robots.txt、sitemap、HTTP Status 與 Server Log 開始。

第二，把重要頁面改寫成「可以回答問題」的內容。

不要只有品牌文案，而是建立真正具有資訊價值的答案。

第三，實際詢問 ChatGPT、Gemini 等 AI。

建立與自己產業相關的問題庫，觀察：

AI 知不知道你？

AI 怎麼描述你？

AI 引用誰？

這三個問題，可能比單純追蹤一個 AEO 分數更有價值。

從 Search Ranking 到 Answer Visibility

搜尋的本質並沒有消失。

使用者仍然是在尋找答案。

真正改變的是：

答案出現的位置。

以前答案可能藏在 Google 搜尋結果後面的網站裡。

現在，答案可能直接出現在 AI 的對話視窗。

當這個行為逐漸普及，企業網站的下一個問題也會從：

我的 Google 排名第幾？

逐漸增加另一個問題：

當客戶問 AI 時，我的品牌在不在答案裡？

這也是 ShellFans 目前持續研究 AI Crawler、AEO 與 GEO 的原因。

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關於 ShellFans AI Technology

ShellFans AI Technology 以社群資料保存與「續航引擎」為核心服務，協助企業與創作者保存社群貼文、留言、互動與粉絲等數位資產；並進一步延伸至生成式 AI 搜尋、AI Crawler、AEO（Answer Engine Optimization）與 GEO（Generative Engine Optimization）技術研究，透過網站技術分析、AI 能見度觀察與品牌資訊架構，協助企業提升在 AI 搜尋環境中的可見度與品牌資訊一致性。