重點摘要
- 從 SEO 到 GEO 的典範轉移：行銷戰場已從爭奪搜尋引擎排名 (SERP) 轉向爭取生成式 AI 的引用 (AI Citations)，這直接影響了品牌在 ChatGPT、Gemini 等平台的可見度。
- 逆向工程策略：透過分析高頻 Prompt 與現有的 AI 回答來源，建立「引用來源資料庫」，針對 AI 偏好的權威網站進行精準的公關與內容佈局。
- 語意關聯優於連結權重：在 AI 時代，單純的 Do-follow 連結不再是唯一指標，品牌在權威文章中的「提及 (Mention)」與上下文關聯性 (Context) 對於被 LLM 採納更為關鍵。
作為一名長期鑽研搜尋演算法與數據轉化的技術派行銷人，我必須坦白說：我們過去十幾年熟悉的 SEO 邏輯，正在經歷一場寧靜但致命的重構。當 Moz 的最新 Whiteboard Friday 專題開始探討「如何建立 AI 引用 (AI Citations)」時，這不僅是一個新戰術的發布，更是一個訊號——我們正式進入了 GEO (Generative Engine Optimization) 的時代。數據顯示，ChatGPT 每日處理超過 25 億次搜尋，且 18 至 44 歲的主力消費群體正習慣將購買決策的起點，從 Google 搜尋框轉移到了 AI 對話視窗。這意味著，如果你的品牌不存在於 AI 的回答路徑中，從某種程度上來說，你在數位世界就是隱形的。
演算法的新寵：解析 AI 引用的技術邏輯
我們首先需要釐清「AI 引用」與傳統反向連結 (Backlink) 的本質差異。在 Google 的 PageRank 時代，連結代表的是「投票權重」；而在 LLM (大型語言模型) 的世界裡，引用代表的是「資訊驗證節點」。當使用者在 ChatGPT 或 Perplexity 詢問商業建議時，AI 會透過 RAG (檢索增強生成) 技術，即時抓取外部資訊來生成回答。
Moz 的 Charlie Marchant 在分析中指出，這些被 AI 抓取並列在「來源 (Sources)」面板中的網頁，就是我們的新目標。這是一個贏者全拿的遊戲。AI 不會像 Google 一樣給你 10 頁的搜尋結果，它通常只會綜合歸納出一個最佳答案，並附上 3 到 5 個引用來源。因此，我們不再是爭取「首頁排名」，而是要爭取進入那個極窄的「參考文獻列表」。這需要我們重新審視關鍵字策略：使用者不再只是輸入破碎的關鍵字，而是在進行完整的「對話式搜尋」。數據顯示，約 49% 的 ChatGPT 使用行為是為了獲取答案或比較產品，這直接對應了行銷漏斗的中上層 (MoFu/ToFu)。
逆向工程學：鎖定 LLM 的取樣偏好
既然目標明確，接下來就是純粹的邏輯推演與執行。建立 AI 引用的核心策略，本質上是一場「逆向工程」。我們不能再盲目地生產內容，期待 AI 會自動看見我們。相反地，我們必須先找出 AI 已經「信任」的來源。
操作流程可以拆解為精密的數據作業：
1. Prompt 探勘：別再只看 Google Keyword Planner。你需要深入客服紀錄、業務對話、甚至 Reddit 和 Quora，找出消費者真實提問的「自然語言問句」。
2. 來源解析：將這份 Prompt 清單輸入 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity，記錄下每一次回答所引用的外部連結。
3. 建立資料庫：你會發現某些網站高頻率地出現。在 B2B 領域，那可能是某些權威評測網；在 B2C 領域，可能是特定的新聞媒體或論壇。
這是一個篩選過程。我們尋找的不是流量最大的網站，而是「被 AI 認定具備語意權威性」的節點。一旦鎖定了這些目標網站，我們的行銷資源投放就有了極高的精準度。
語意關聯大於連結權重：品牌提及的策略價值
這裡我要提出一個關鍵的技術觀點，這也是許多 SEO 從業人員容易誤判的盲點。在傳統 SEO 中，我們汲汲營營於獲取 Do-follow 連結以傳遞權重；但在 GEO 的邏輯下，重點在於「實體關聯 (Entity Association)」。
Charlie Marchant 提到，在進行外展 (Outreach) 時，不要過度糾結於是否獲得超連結，重點是「提及 (Mention)」與「上下文 (Context)」。從自然語言處理 (NLP) 的角度來看，當你的品牌名稱與「最佳 CRM 軟體」、「高效率行銷工具」等詞彙頻繁且緊密地出現在權威文章中，LLM 就會增強你的品牌實體與這些屬性之間的機率關聯。
這對我們在制定內容策略時有著具體的指導意義。與其花大錢買一個與內容無關的側邊欄廣告連結，不如設法讓一篇產業分析報告將你的品牌列入「2026 值得關注的解決方案」列表中。我們需要的是被 AI 讀取並理解的內容，而不僅僅是被爬蟲索引的代碼。對於台灣的行銷人來說，這意味著公關稿 (PR) 的寫作邏輯必須改變——不僅要寫給人看，更要寫給機器讀，確保品牌關鍵字周圍充滿了定義清晰的語意標記。
佈局 GEO 未來式：以鮮度與權威性餵養演算法
最後，讓我們談談主動出擊的策略。AI 模型，特別是整合了即時搜尋功能的模型 (如 SearchGPT, Gemini)，對於「資訊鮮度 (Freshness)」有著極高的偏好。這為我們提供了一個彎道超車的機會。
根據我的實務觀察，許多傳統權威網站在「最新趨勢」的更新上往往反應較慢。如果你能預判明年的熱門 Prompt（例如：「2026 台灣最佳企業級資安方案」），並針對那些 AI 偏好的高權威媒體進行主動投稿或合作，你就等於是在預先「餵養」演算法。
具體操作上，建議建立一個「GEO 監控儀表板」。追蹤你的品牌以及競爭對手在 AI 回答中的出現頻率。如果發現某個利基型部落格的文章經常被 Perplexity 引用，那麼該部落格的站長就是你必須立即聯繫的對象。這不再是傳統的媒體採購，這是一場針對資訊供應鏈的精準打擊。在 AI 時代，數據分析的終點不是報表，而是成為答案的一部分。