GEO 是什麼？哪些做法有證據、哪些查證過沒用
重點摘要
GEO 是讓 ChatGPT、Perplexity、Google AI 摘要讀得到你的網頁、回答時願意引用你。研究裡站得住的只有內容切題，以及內容在 AI 拿到的資料裡排得夠前面；llms.txt 對 Google 沒有作用，重要內容只靠 JavaScript 產生的頁，多數 AI 爬蟲讀到的是空白。
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎最佳化）是讓 ChatGPT、Perplexity、Google AI 摘要這類 AI 搜尋讀得到你的網頁，回答問題時願意把你列為出處。到 2026 年 10 月，研究裡重做得出來的只有兩件事：內容切中使用者問的問題，以及內容在 AI 拿到的資料裡排得夠前面；坊間流行的 llms.txt、把內文改寫成「AI 愛看的格式」、為了 AI 硬加 FAQ 標記，回頭查 Google 官方文件與論文都站不住。
另一個更常見的漏洞在技術面。2026 年 9 月，我們在一個中文工具頁上發現，算好的結果只存在 JavaScript 裡，關掉 JavaScript 看，那段內容一個字都沒有；同一個月檢查一個品牌官網，關掉 JavaScript 後整頁只剩 3 個中文字。Google 會執行 JavaScript，但 ChatGPT、Claude、Perplexity 的爬蟲在公開分析裡都只讀伺服器送出的原始 HTML。
GEO 是什麼意思？跟 SEO、AEO 差在哪
GEO 是「生成式引擎最佳化」的縮寫，目標是讓 AI 搜尋在生成答案時引用你的頁面；AEO 是「答案引擎最佳化」，坊間說的 AI SEO、GEO SEO 也指同一類工作。Google 在 2026 年 7 月更新的官方指南寫明：從 Google 搜尋的角度看，針對生成式 AI 搜尋做最佳化，就是針對搜尋體驗做最佳化，所以仍然屬於 SEO。
這句話的原文在 Google 的針對生成式 AI 搜尋進行最佳化指南：「從 Google 搜尋的角度來看，針對生成式 AI 搜尋進行最佳化，就是針對搜尋體驗進行最佳化，因此仍屬於 SEO。」同一份指南也把進場門檻寫得很清楚：「網頁必須已編入索引、符合在 Google 搜尋中顯示摘要的資格，並遵循搜尋技術相關規定，才能在 Google 搜尋的生成式 AI 功能中顯示。」
翻成白話只有兩個條件：頁面被 Google 收錄，而且能在搜尋結果裡顯示摘要。頁面沒被收錄，GEO 做什麼都白做；新站卡在收錄這一關，先照新站沒被索引時要對齊的四個位置檢查。
一個網頁被 AI 搜尋引用前要過的關卡
- 抓得到爬蟲沒被擋，重要內容寫在 HTML 裡，不靠 JavaScript 才出現
- 被收錄Google 把這一頁編入索引，網址檢查看得到
- 能出摘要沒有 nosnippet 這類限制，符合顯示摘要的資格
- 被撈進資料AI 會把問題拆成好幾個延伸查詢，頁面要切中其中幾個
- 被引用答案旁邊列出你的連結，可用 Search Console 的生成式 AI 成效報告追蹤
排名有幫助，但不是保送。2026 年 9 月我們查台灣「貓砂推薦」這個詞，AI 摘要引用的三個網域，在同一頁的自然結果裡都排在前十名內，而且都是「X 款推薦」型的頁面，我們當時的判斷是 AI 引用跟著排名走。Ahrefs 在 2026 年 3 月發表的大樣本統計結論比較複雜：他們用 86.3 萬組搜尋、400 萬個 AI 摘要網址重算，引用頁只有 37.9% 排在該搜尋的前 10 名，31.2% 在 11～100 名，31.0% 在 100 名以外，2025 年 7 月的同類統計還是 76%。
Ahrefs 的解釋是 AI 摘要在 2026 年 1 月改用 Gemini 3 之後，更常從延伸查詢的結果裡找來源，也就是把使用者的問題拆成好幾個相關的小問題分別去搜。單一個詞的觀察和 400 萬筆的統計對不上時，以大樣本為準：排名前段仍然有幫助，頁面還要把相關的小問題一起答到，才有機會被延伸查詢撈進去。
AI SEO 怎麼做？研究站得住的只有兩件事
AI SEO 怎麼做，2023 到 2026 年的論文答案越來越保守。最早的 GEO 原論文在模擬環境量到，加引述、加統計數字能提高能見度；後來幾組研究把真實的搜尋、檢索與重新排序流程放回去重做，多數技巧不是沒效就是反效果。2026 年 7 月的研究總整理認為，重做得出來的只有「內容切題」和「在 AI 拿到的資料裡排在哪個位置」。
| 研究 | 規模與環境 | 量到什麼 |
|---|---|---|
| GEO 原論文（Aggarwal 等，KDD 2024） | 用 gpt-3.5-turbo 模擬生成式引擎 | 加引述、加統計數字、附出處三種做法，能見度比沒改的版本高 30～40%，最好的加引述 +41%；堆關鍵字約 -9% |
| 同一篇論文的 Perplexity 測試 | 改在真的 Perplexity 上測 200 題 | 加統計數字在兩種指標分別 +9% 和 +37%，跟模擬那組的結果不一致 |
| C-SEO Bench（NeurIPS 2025） | 6 個領域 × 4 個語言模型，共 24 種情況 | 多數技巧沒效、常讓排名變差；加統計數字在 24 種情況裡有 19 種排名下降 |
| SAGEO Arena（KDD 2026） | 171,003 份網頁、2,700 個搜尋，放回完整的檢索與重新排序流程 | 只改內文時，前 20 名檢索命中約 -9%、重新排序後前 10 名 -16%、最終被引用 -6% |
| GEO 研究總整理（2026 年 7 月） | 回顧 2023 年 11 月到 2026 年 7 月的研究 | 最穩定的是切題與在資料裡的位置；通用技巧換環境就失效，為了被引用改寫內文可能害到檢索 |
| Ahrefs 統計（2026 年 3 月） | 86.3 萬組搜尋、400 萬個 AI 摘要網址 | AI 摘要引用頁 37.9% 在前 10 名，2025 年 7 月是 76% |
坊間「做 GEO 能多三四成曝光」的說法，出處多半是表格最上面那一列的模擬結果。換到真的搜尋引擎、換一個語言模型，數字就變了，C-SEO Bench 甚至量到變成負的；那篇論文的結論是，讓文件排進 AI 讀的資料前面，也就是傳統 SEO，效果遠大於任何改寫技巧。所以這些百分比只能當研究紀錄看，不能當成你的網站照做會多被引用幾成的承諾。
我們自己寫內容照樣放具體數字、附出處連結，理由是讀者比較信、別人查得到，不是為了換到某個比例的引用；數字一定要真，日期和來源寫清楚。「切題」落到寫法上有三件事：開頭兩句就把搜尋的問題答完、每個小標底下的開頭那段單獨抄走也看得懂、能整理成表格的就做成表格。另外一個問題只給一頁回答，同站好幾頁搶同一個詞，反而誰都排不上去，處理方式寫在關鍵字自食開刀實錄。
Google 的指南把「非同質化內容」放在所有建議的前面：親身經驗、別人沒有的數字和觀點，比重寫一份網路上已經有的整理更有用。被引用的前提是你手上有別人沒有的答案。
查證過沒用的做法：llms.txt、為 AI 改寫、FAQ 標記
llms.txt 對 Google 搜尋沒有作用，Google 官方指南寫得很明白。2026 年 6 月 15 日的文件更新明講，不需要為了 AI 建立特殊檔案或 Markdown，Google 搜尋本身不使用它們；同一份指南還把「把內容切成小塊」「專為 AI 重寫內容」「過度著重結構化資料」「刻意製造提及」列為不用做的事。
llms.txt 那段的原文是：「您不需要建立新的機器可讀檔案、AI 文字檔案、標記或 Markdown，即可顯示在 Google 搜尋 (包括生成式 AI 功能) 中，因為 Google 搜尋本身不會使用這些檔案。」指南接著寫，如果是為了其他服務維護 LLMS.txt 完全沒問題，Google 搜尋會忽略它，不會影響曝光或排名。也就是說，已經做好的不用拆，但不值得再花時間擴充。
| 流行做法 | 官方或研究怎麼說 | 我們怎麼處理 |
|---|---|---|
| 做 llms.txt | Google：搜尋本身不使用這類檔案，放著不加分也不扣分 | 已經有的不拆，不再擴充 |
| 把內容切成小塊給 AI 讀 | Google：不必把內容分成小塊，系統看得懂一頁裡的多個主題 | 照讀者需要分段，小標下的開頭那段寫成能單獨抄走 |
| 為了被引用改寫已寫好的內文 | SAGEO Arena：只改內文，最終被引用 -6%；Google：不需要專為生成式 AI 撰寫內容 | 要改就是把答案改得更切題、更正確 |
| 加 FAQ 結構化資料給 AI 看 | Google：生成式 AI 搜尋不需要結構化資料；FAQ 複合式結果 2026 年 5 月 7 日起不再顯示 | 照樣掛，畫面文字跟標記一字不差，但不期待它帶來流量 |
| 塞關鍵字 | GEO 原論文裡量到負分的做法（約 -9%） | 主要的字寫到自然的次數就停 |
| 到處製造品牌提及 | Google：刻意追求不實的「提及」內容，可能不如您想像的有用 | 不做 |
結構化資料那一條最容易被誤解。Google 指南原文是：「生成式 AI 搜尋不需要結構化資料，您也不需要新增任何特殊的 schema.org 標記。不過，建議您繼續使用，做為整體 SEO 策略的一部分，因為這有助於在 Google 搜尋中顯示複合式搜尋結果。」FAQ 複合式結果已經沒有了：Google 2026 年 5 月 8 日在說明文件更新紀錄公告 FAQ 複合式結果從 5 月 7 日起不再出現在搜尋結果，6 月 15 日把整份說明文件移除。我們 2026 年 9 月 23 日查 Bing 官方的結構化資料說明，列出的支援情境裡也沒有 FAQ。
我們的站還是掛 FAQPage 標記，理由只是掛著沒有壞處，而且畫面上的常見問題文字跟標記要一字不差；不會跟客戶說它能帶來流量或 AI 引用。
內容只活在 JavaScript 裡，AI 讀到的是空白
重要內容要等 JavaScript 跑完才出現，ChatGPT、Perplexity 這類 AI 讀到的多半是空白。Vercel 2024 年 12 月分析爬蟲流量，OpenAI、Anthropic、Perplexity 的爬蟲都不執行 JavaScript，只讀原始 HTML；Google 會執行 JavaScript，是少數例外。
Google 官方指南寫的是「只要內容未遭到封鎖，Google 就能處理 JavaScript 中的內容」。Vercel 那份分析也提到兩個例外：Google 的 Gemini 用 Googlebot 的架構，會完整執行 JavaScript；Apple 的爬蟲也會。這是 2024 年的資料，爬蟲行為之後可能會變，但寫死在 HTML 裡的文字，不管哪一家爬蟲都讀得到，不必去猜各家爬蟲怎麼做。
同一頁，兩種讀者看到的內容
我們自己就踩過。2026 年 9 月 21 日，某資料工具頁加了一個互動工具，會在瀏覽器裡把近期資料掃一遍、算出統計結果，最早那版上線時，算出來的東西只存在 script 裡。對只讀原始 HTML 的爬蟲來說，這個工具貢獻的文字是零。修法是建站時用伺服器端把同一套結果先算好，輸出成靜態文字：不跑 JavaScript 的可見文字從 5,038 字變成 5,621 字，頁面上也多了具體的統計數字。
同一個月我們檢查另一個品牌官網，情況更極端。它是純前端的單頁應用程式（SPA），關掉 JavaScript 後整頁中文字只剩 3 個，h1、h2 標題都是 0 個，結構化資料 0 個，sitemap 只列了 1 個網址，html 的語言標記還寫成英文。瀏覽器打開看起來一切正常，所以沒人發現。
自己檢查不用買工具：在瀏覽器設定裡關掉 JavaScript 後重新整理，或用 curl 抓原始碼，看重要段落還在不在。要每次部署都自動檢查，我們做過兩個守門。
| 項目 | 做法 | 結果 | 條件、日期、樣本數 |
|---|---|---|---|
| 工具頁算好的結果 | 改成建站時用伺服器端算好、輸出成靜態文字 | 不跑 JavaScript 的可見文字 5,038 字變 5,621 字 | 某資料工具頁，2026-09-21，1 頁 |
| 純前端 SPA 官網 | 關掉 JavaScript 檢查 | 中文字 3 個、h1／h2 0 個、結構化資料 0 個、sitemap 1 個網址 | 某品牌官網，2026-09-21，1 站 |
| 守門：內嵌資料要有文字版 | script 裡嵌了 10 筆以上日期，這些日期在不跑 JavaScript 的可見文字裡出現 0 筆就擋部署 | 全站 8 個內嵌資料的頁全過、0 誤殺；改版前的工具頁正好會被擋 | 同一個站，2026-09-21，8 頁 |
| 守門：關 JavaScript 可見字數 | 原本量整頁字數，門檻 450 字 | 頁首、導覽、頁尾每頁固定就有 470～485 字，正文整個掏空也不會叫；改成只量 main 區塊才有效 | 2026-09-22 |
| AI 摘要引用與排名 | 用 Ahrefs 的搜尋結果總覽看 AI 摘要引用了誰 | 引用的 3 個網域都在自然結果前十名內，都是「X 款推薦」型頁面 | 台灣「貓砂推薦」，2026-09，1 個詞 |
| AI 回應數統計 | 拿英文大站和台灣新聞站對照 | healthline 13 次、ettoday 0 次，這把尺對台灣沒有覆蓋 | 2026-09，2 個網域 |
怎麼知道自己有沒有被 AI 引用？
Google 這邊的官方答案是 Search Console 的「生成式 AI 成效報告」，第三方工具的估計要先驗過再用。2026 年 9 月我們發現 Ahrefs 的 AI 回應數統計對台灣幾乎沒有覆蓋：英文健康大站 healthline 有 13 次，台灣主要新聞網站 ettoday 是 0 次。
Google 指南原文：「如要評估內容在 Google 搜尋和探索生成式 AI 功能中的成效，請使用 Search Console 中的生成式 AI 成效報告。」一把尺量台灣的主要新聞網站得到 0，代表尺壞了，不是網站沒被引用。我們改用 Ahrefs 搜尋結果總覽裡的 AI 摘要欄位，才查得到一個台灣的詞有沒有 AI 摘要、引用了哪些網址。Google 的指南也提醒，第三方工具拿不到 Google 內部的排名或 AI 系統資料，建議要拿官方說法對照。
自己抓搜尋結果也有陷阱。從雲端主機抓 Google 搜尋結果，機房 IP 拿到的是一個靠 JavaScript 轉址的頁面，HTTP 狀態碼 200，但裡面 0 筆結果；要看台灣使用者看到的版面，得用台灣的 IP。
AI 摘要對流量的影響，我們在 Search Console 看過這種樣子。2026 年 9 月，某個詞一週曝光從 1,034 次掉到 609 次，平均排名幾乎沒動；同組另一個詞排名還略為變好，曝光照樣從 543 次掉到 404 次。同期這個詞的搜尋需求是近年高點，搜尋結果頂端出現 AI 摘要。排名沒掉、需求在漲、曝光腰斬，我們的判讀是版面被吃掉，不是網站出問題，要改頁型去搶版面。
另一種是是非題。某寵物內容站「貓可以吃 X 嗎」這類頁面排在前十名、有幾百次曝光、0 次點擊，這些詞都有 AI 摘要；可是同站會被點的詞也有 AI 摘要，所以 AI 摘要不是全部的原因。我們的判斷是是非題被摘要直接答完了，讀者沒有點進來的理由；這類頁面要給摘要給不了的東西，例如份量、步驟或可以直接用的工具。
踩過的坑：現象、原因、怎麼修
這些坑是我們 2026 年 9～10 月在幾個中文內容站、工具頁上做 GEO 時碰到的。共同點是畫面看起來都正常：瀏覽器打得開、檢查報綠燈、報表有數字，問題藏在「AI 爬蟲實際讀到什麼」和「量測工具到底有沒有在量」這兩個地方，只有關掉 JavaScript 看原始碼、拿對照組驗過量尺才抓得到。
工具算出的結果，AI 一個字都讀不到 現象：工具頁在瀏覽器裡運作正常，算出來的統計也很完整。 原因：計算在瀏覽器端執行，結果只存在 script 裡，原始 HTML 沒有那段文字。 怎麼修：建站時用伺服器端算同一套結果，輸出成靜態文字；不跑 JavaScript 的可見文字從 5,038 字變 5,621 字。
品牌官網關掉 JavaScript 只剩 3 個字 現象：官網看起來正常，搜尋與 AI 端卻幾乎沒有能抓的內容。 原因：整站是純前端 SPA，標題、內文、結構化資料全靠 JavaScript 產生。 怎麼修：改成伺服器端輸出或預先產生靜態頁，h1、h2、正文、結構化資料、sitemap、語言標記一次補齊。
檢查「關 JavaScript 可見字數」的守門永遠不會叫 現象：守門一直報綠燈，就算正文被掏空也一樣。 原因：它量的是整頁字數，頁首、導覽、頁尾每頁固定就有 470～485 字，已經超過 450 字的門檻。 怎麼修：只量 main 區塊裡的正文，並故意把正文掏空跑一次，確認守門真的會擋。
用錯尺，以為台灣沒有 AI 引用 現象：AI 回應數統計顯示台灣站幾乎都是 0。 原因：這個統計對台灣沒有覆蓋，台灣主要新聞網站也是 0。 怎麼修：改看搜尋結果總覽裡的 AI 摘要欄位與 Search Console 的生成式 AI 成效報告，並先用一定有結果的對照組驗尺。
從雲端主機查搜尋結果，拿到 0 筆 現象：程式回報 HTTP 200，結果卻是空的。 原因：機房 IP 拿到的是靠 JavaScript 轉址的頁面，不是一般使用者看到的搜尋結果。 怎麼修：用台灣 IP 抓，看到 200 也要檢查結果筆數是不是 0。
曝光腰斬，以為網站壞了 現象：一週曝光從 1,034 次掉到 609 次。 原因：排名幾乎沒動、需求在漲，搜尋結果頂端多了 AI 摘要，我們判讀是版面被吃掉。 怎麼修：先排除網站問題，再改頁型去搶版面，例如補上摘要給不了的工具或比較表。
我們怎麼做：SEO 建置方案把 GEO 一起顧
我們做 SEO 建置時，GEO 跟 SEO 是同一套流程：重要內容一律寫成伺服器端輸出的文字，部署前用程式關掉 JavaScript 量正文字數，結構化資料、標題、日期照 Google 文件逐條檢查。建置 $900 USDT，一次性；月維護 $400 USDT／月，含每週檢查 Search Console 與每月新增文章。
| 方案 | 費用 | 內容 |
|---|---|---|
| 建置 | $900 USDT | 10 篇 SEO 文章、2 個語意集群、2 個互動工具頁、結構化資料、Search Console 與 GA4 設定 |
| 月維護 | $400 USDT／月 | 每週 Search Console 檢查與排名調整、每月新增 1 篇文章、月度報告 |
我們交付的互動工具頁，算出的結果會同時輸出成文字，不跑 JavaScript 也讀得到。規格與交付時程在 SEO 建站服務；SEO 與 GEO 的其他實作整理在知識庫主題頁，sitemap 日期怎麼寫才不會被 Google 忽略，看 sitemap lastmod 內容雜湊做法。
常見問題
GEO 是什麼的縮寫？ GEO 是 Generative Engine Optimization 的縮寫，中文叫生成式引擎最佳化，目標是讓 ChatGPT、Perplexity、Google AI 摘要這類 AI 搜尋引用你的網頁。AEO（答案引擎最佳化）、AI SEO 指的也是同一類工作。
GEO 跟 SEO 要分開做嗎？ 不用，Google 官方指南寫明針對生成式 AI 搜尋做最佳化仍屬於 SEO。AI 摘要的門檻是頁面被收錄、能出摘要，SEO 做好就是 GEO 的地基；要額外注意的是重要內容寫死在 HTML 裡，讓不跑 JavaScript 的 AI 爬蟲也讀得到。
做 llms.txt 對 AI 搜尋有用嗎？ 沒有，至少對 Google 沒有。Google 2026 年 6 月更新的指南寫明搜尋本身不使用 AI 文字檔或 Markdown，放著不加分也不扣分；指南也寫，為了其他服務維護這個檔案沒有問題，已經做好的不用拆。
加統計數字和引述，AI 會多引用幾成嗎？ 沒有定論。2023 年的 GEO 論文在模擬環境量到加引述 +41%，但 2025 年的 C-SEO Bench 重做時，加統計數字在 24 種情況裡有 19 種排名下降；數字和出處照寫，理由是讀者比較信、查得到。
網站用 React、Vue 寫的，AI 讀得到嗎？ 要看內容是不是在伺服器端就輸出。Google 會執行 JavaScript，但 Vercel 2024 年的分析顯示 OpenAI、Anthropic、Perplexity 的爬蟲只讀原始 HTML；純前端渲染的頁，關掉 JavaScript 看得到多少字，這些 AI 就讀得到多少字。
有工具可以看網站有沒有被 AI 摘要引用嗎？ 有，Search Console 的生成式 AI 成效報告就是官方工具。想看特定的詞有沒有 AI 摘要、引用了誰，可以用 Ahrefs 搜尋結果總覽裡的 AI 摘要欄位；它的 AI 回應數統計對台灣沒有覆蓋，不要拿來量台灣網站。