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指南 | 數碼營銷

生成式引擎優化 (GEO)：讓 AI 選擇你的內容

By Product Research

19 9 月, 2025

|

閱讀時間 23 分鐘

喺過去近二十年，B2B 市場營銷一直建基於一個不變嘅真理：如果你想被搵到，就必須掌握搜索引擎優化 (SEO)。我哋嘅事業就係建基於理解嗰啲為咗迎合 Google 演算法而進行嘅關鍵字同反向連結之間嘅複雜互動。

但係，呢片曾經穩固嘅土地，而家正經歷緊翻天覆地嘅變化。我哋熟悉嘅搜尋結果版面，正被人工智能實時改寫，呢個趨勢要求我哋嘅思維作出根本性嘅進化。

單純「搜尋」嘅時代，正讓路俾一個「綜合」嘅紀元。生成式 AI 已經將搜索引擎轉化為答案引擎。呢個轉變要求我哋超越 SEO，進入兩個全新而關鍵嘅領域：生成式引擎優化 (GEO) 同埋更宏觀嘅大型語言模型引擎優化 (LEO)。

呢個唔係一個理論性、未來式嘅討論；而係 B2B 科技品牌必須面對嘅新營運現實。

喺呢份指南，你會搵到：

搜尋新紀元詞彙表

咩係生成式引擎優化 (GEO)？

生成式引擎優化 (GEO) 係一種優化你數碼內容嘅實踐，目的係令 AI 模型能夠理解、引用同總結你嘅內容，以回應使用者嘅提示。GEO 確保你嘅內容能夠為 SGE、Perplexity 同 ChatGPT 等工具入面嘅 AI 生成回覆提供素材。

如果話 SEO 係令你被編入索引，咁 GEO 就係令你被納入 AI 生成嘅答案入面。

你可以咁樣理解：

  • 傳統 SEO 係關於點樣將你嘅網站排喺連結列表嘅最頂，希望有人會點擊你嘅連結。
  • GEO 係關於點樣令你網站嘅資訊清晰可信，當有人問 AI（例如 Google 嘅 AI 概覽或 ChatGPT）問題時，AI 會用你嘅資訊嚟建立答案，並最好提及你係資料來源。

咩係大型語言模型引擎優化 (LEO)？

大型語言模型引擎優化 (LEO) 係一個整全嘅學科，致力於優化你品牌嘅知識同數據，令佢哋喺整個大型語言模型 (LLM) 生態系統中易於被發現同準確呈現。

呢個範疇包括搜索引擎，但更延伸至LEO，確保無論係公共圖書館員、私人企業圖書館員（例如大公司內部嘅 AI），定係專業研究員（例如金融或科技領域嘅 AI 工具），都能夠獲得關於你嘅一致而正確嘅資訊。

LEO 確保無論 AI 驅動嘅對話喺邊度發生，例如企業聊天機械人、AI 驅動嘅 API 同專有嘅 AI 研究工具，你嘅品牌聲音都係一致而權威嘅。

可以將佢視為 GEO 嘅再進一步：

GEO 專注於公共圖書館員（類似 Google 搜尋或 Bing）。你希望佢哋向公眾提供關於你嘅正確事實。

整體理解：

  • SEO：讓搜索引擎找到你 – 人類優先
  • GEO：讓生成式 AI 引用你 – 機器優先
  • LEO：讓所有 AI 系統理解你 – 模型優先

點解自然搜尋正在改變，以及呢個對曝光率意味住啲咩

要理解呢個轉變嘅迫切性，我哋首先要明白呢場顛覆背後嘅機制。呢個唔係簡單嘅演算法更新；而係由大型語言模型 (LLM) 驅動嘅用戶體驗嘅徹底改變。

由搜索引擎演變為答案引擎，係源於提供更直接、更高效用戶體驗嘅追求。

走喺最前線嘅係 Google 嘅生成式搜尋體驗 (SGE)。當用戶輸入一個典型 B2B 研究嘅複雜查詢時，SGE 會喺頁面最頂部生成一個全面、敘事式嘅「AI 快照」。

你曾經用 SEO 爭崩頭嘅黃金位置，而家已經被 AI 佔據。早期關於 SGE 影響嘅數據顯示，對於某啲查詢，自然點擊率可能會下跌 34.5%，因為用戶唔需要碌落去就已經得到答案 (eMarketer)。

呢點好重要，因為 B2B 買家正積極尋求更有效率嘅方法去搵答案。高達 77% 嘅 B2B 買家表示，佢哋最近一次嘅採購過程非常複雜或困難，呢個明顯跡象顯示買家正尋求更有效嘅答案獲取方式 (Gartner, “Smarter GTM for a Smarter B2B Buyer”)。

生成式 AI 就提供咗嗰種效率。

佢可以將產品評論、技術文件同定價頁面綜合成單一段落。如果你嘅內容結構混亂、鎖喺 PDF 入面，或者充滿含糊嘅市場營銷術語，AI 就會忽略你，轉而選擇競爭對手更清晰、結構化嘅內容。

單靠 SEO 並唔能夠應付呢種深層次嘅機器理解。

GEO 同 SEO 嘅相似之處同差異

GEO 係 SEO 嘅進化，而唔係取代品。兩者本質上互相連結，但目標同策略各有不同。

相似之處

  • 以優質內容為基礎：兩個領域都依賴能夠滿足用戶意圖嘅高質素、相關而且經過深入研究嘅內容。
  • E-E-A-T 嘅重要性：Google 嘅經驗 (Experience)、專業 (Expertise)、權威 (Authoritativeness) 同信譽 (Trustworthiness) 原則對兩者都至關重要。AI 模型經過明確訓練，會尋找呢啲訊號嚟驗證資訊。
  • 技術健康度：一個技術上健全嘅網站（載入速度快、適合手機瀏覽、安全協議）對爬蟲同 AI 模型有效存取你嘅內容都非常關鍵。
  • 理解用戶意圖：SEO 同 GEO 嘅核心都係深入理解你嘅受眾問緊咩問題，並提供最好嘅答案。

差異：GEO vs SEO

一張圖表比較 SEO 和 GEO 在五個主要方面的差異。SEO 的主要目標是在 Google（SERP）上獲得高排名，而 GEO 的目標是在 AI 生成的答案中被引用。SEO 的重點是匹配關鍵字，而 GEO 的重點是展示對主題/實體的深入了解。SEO 的受眾是為人類編寫並為搜索引擎優化，而 GEO 是為 AI 結構化並為人類讀者綜合。SEO 的關鍵策略是建立反向連結以獲取權威性，而 GEO 是使用 Schema 以提高機器清晰度。SEO 的成功指標是點擊率（CTR），而 GEO 是綜合佔有率——AI 提及的頻率和準確性。

主要目標

SEO：喺搜索引擎結果頁面 (SERP) 上爭取最高排名。

GEO：喺 AI 生成嘅答案中被準確地包含同引用（綜合與納入）。

焦點

SEO：專注於匹配特定關鍵字並為其排名。

GEO：專注於展示對特定實體、概念及其之間關係嘅深入了解。

受眾

SEO：「人類優先」嘅方法，內容為人類而寫，再為爬蟲優化。

GEO：「機器優先」嘅方法，內容為 AI 而結構化，再由 AI 為人類綜合呈現。

關鍵策略

SEO：從其他網站獲取反向連結，作為權威性嘅主要訊號。

GEO：使用結構化數據 (Schema)，提供明確、機器可讀嘅上下文，作為清晰度嘅主要訊號。

成功指標

SEO：點擊率 (CTR)——用戶點擊你連結嘅百分比。

GEO：綜合佔有率——你喺 AI 生成答案中被納入嘅頻率同準確性。

點解 GEO 對 B2B 市場營銷人員咁重要

B2B 買家而家將 AI 當作值得信賴嘅研究助理

喺同銷售團隊接觸之前，潛在客戶會用 Gemini、Grok 同 Google 嘅 AI 概覽等 AI 工具嚟做重要嘅商業決策。佢哋依賴呢啲工具去：

  • 研究產品同供應商。
  • 比較唔同嘅解決方案同功能。
  • 建立一個聯絡公司嘅候選名單。

呢個新現實意味住，買家期望得到即時、經過總結而且有專家級資訊支持嘅答案。

如果你嘅品牌冇出現喺呢啲 AI 生成嘅結果入面，你喺佢哋採購旅程最早、最關鍵嘅階段就係隱形嘅。

GEO 確保你嘅品牌會喺呢啲答案中出現。

呢個轉變喺 B2B 科技行業嘅影響力被放大，原因有幾個：

  • 複雜嘅採購決策：B2B 科技採購涉及高風險、多個持份者同大量研究。買家會問複雜、多部分嘅問題——呢啲正正係會觸發 AI 生成快照嘅查詢類型。
  • 資訊密度高：你嘅買家係技術人員，要求深入、可信嘅資訊。GEO 讓你可以將呢啲密集嘅資訊（例如：規格表、整合指南、安全協議）結構化，令 AI 能夠準確地呈現。
  • AI 喺職場嘅興起：你嘅目標受眾已經喺度用 AI。一份 2024 年嘅報告顯示，72% 嘅行政人員會喺工作中使用生成式 AI，表明你嘅潛在客戶已經習慣向 AI 尋求研究同答案 (Deloitte, “The State of Generative AI in the Enterprise”)。你嘅市場營銷策略必須喺呢個新領域同佢哋接軌。
  • 不斷演變嘅搜尋生態：隨住 ChatGPT、Gemini 同 Google 嘅 AI 概覽等 AI 驅動嘅搜尋技術越嚟越普及，GEO 對於維持曝光率同競爭力至關重要。

GEO 嘅好處

  • 喺 AI 快照中增加曝光率：主要好處係喺頁面頂部寶貴嘅 AI 生成答案中佔一席位。
  • 提升品牌權威性：被 AI 引用為資料來源，會將你嘅品牌定位為行業內值得信賴嘅權威。
  • 改善潛在客戶質素：透過預先提供清晰、準確嘅資訊，你可以預先篩選潛在客戶。
  • 嗰啲真係點擊入嚟嘅人，通常資訊更充足，意圖亦更強。
  • 為你嘅內容裝備未來：今日建立結構化、以實體為中心嘅內容，可以令你嘅數碼資產喺未來 AI 發展中保持韌性同價值。
  • 建立競爭優勢：當你嘅競爭對手仍然只專注於傳統排名時，GEO 提供咗一個重要嘅先行者優勢。
  • 為產品開發提供更好嘅數據：分析用戶向 AI 提出嘅問題，可以為了解客戶需求同痛點提供寶貴嘅洞見。
  • 跨平台訊息一致性 (LEO)：GEO/LEO 策略確保你公司嘅資訊喺唔同平台，無論係 Google SGE、Microsoft Teams Copilot 定係內部嘅自訂聊天機械人，都能夠一致地呈現。
  • 直接互動：當用戶搜尋相關資訊時，GEO 確保你嘅品牌會出現喺 AI 生成嘅結果中，有可能直接引導潛在客戶同你互動。
  • 品牌一致性：GEO 幫助你喺唔同 AI 平台維持品牌形象同訊息嘅一致性，確保 AI 生成嘅回覆能夠準確反映你嘅品牌身份。

AI 點樣「閱讀」你嘅內容——佢留意咩，忽略咩

生成式 AI 嘅閱讀方式同人類唔同——佢用大型語言模型 (LLM) 去解析內容，識別實體並理解佢哋之間嘅關係。同傳統搜索引擎爬取頁面搵關鍵字同反向連結唔同，AI 專注於意義同結構。

例如，如果你嘅產品係 QuantumLeap CRM，AI 會提取：

  • 實體：QuantumLeap CRM
  • 屬性：SaaS 平台、分層定價
  • 關係：與 Microsoft Outlook 整合、與 Salesforce 競爭

AI 會留意：

  • 結構化格式 (H1、H2、項目符號、常見問題)，最重要嘅係，詳細嘅 Schema 標記。
  • 清晰定義、自然語言：當你明確定義一個術語——「零信任網絡架構 (ZTNA) 係…」——AI 會將呢個識別為高價值嘅資訊。
  • 數據同出處：佢會主動尋找數據點同支持數據嘅來源，以驗證說法。注意有向外連結嘅已驗證來源，並加上作者同發佈日期嘅元數據。
  • 上下文連結：佢會分析內部同外部連結，以理解一篇內容喺更廣泛嘅知識版圖中嘅位置。

AI 會忽略：

  • 關鍵字堆砌：過度堆砌關鍵字呢種舊式 SEO 技巧，係一個負面訊號，表示內容質素低、冇幫助。
  • 含糊語言：例如「世界級」或「革命性」等含糊嘅市場營銷說法對 AI 毫無意義，會被拋棄。空泛或充滿術語嘅內容亦然。
  • 冇 Alt Text 嘅圖片：AI 睇唔到圖片；佢依賴描述性嘅替代文字 (alt text) 嚟理解圖片嘅內容同上下文。
  • 非結構化數據：埋藏喺複雜資訊圖表或格式混亂嘅 PDF 中嘅資訊，通常都係隱形嘅。
  • 無效連結同過時數據：失效嘅連結或過時嘅數據會降低你內容嘅可信度，並向 AI 發出訊號，表示你嘅資料可能唔值得信賴或唔夠新。

將 GEO 同 SEO 整合（策略）

一個成功嘅策略唔係喺 SEO 同 GEO 之間二揀一；而係將兩者整合。

  • 進行關鍵字研究，然後對應到實體：繼續你傳統嘅關鍵字研究，以了解用戶需求。然後，再行多一步，識別出嗰啲關鍵字入面嘅核心實體（產品、人物、概念），並圍繞佢哋建立你嘅內容策略。
  • 用結構化數據提升頁面 SEO：優化完你嘅標題標籤、元描述同內文之後，實施強大嘅 TechArticle、FAQPage 同 SoftwareApplication Schema，令同樣嘅內容對 AI 嚟講完全清晰易讀。
  • 利用連結建立權威訊號：繼續建立高質素嘅反向連結。對 GEO 嚟講，呢啲連結嘅上下文更加重要。一個嚟自高權威、主題相關嘅來源嘅連結，係一個 AI 模型會識別嘅強大 E-E-A-T 訊號。
  • 用 GEO 策略強化支柱頁面：你以 SEO 為導向嘅支柱頁面同主題集群，係 GEO 嘅完美基礎。透過加入結構化嘅 FAQ 部分、清晰嘅術語定義，並引用可驗證嘅數據，將佢哋變成 AI 綜合資訊嘅首選來源。

點樣為 GEO 撰寫全新嘅、機器可發現嘅內容？

轉向以 GEO 為中心嘅策略需要一個深思熟慮、多方面嘅方法。我哋將呢個方法分為五大支柱，為 B2B 科技品牌提供一份建立競爭優勢嘅路線圖。

一張垂直條形圖，展示為 GEO 編寫全新機器可發現內容的五大支柱。支柱包括：1. 以新世代的 E-E-A-T 建立強大權威，2. 為機器理解而結構化內容，3. 以實體優先策略超越關鍵字，4. 為對話和智能提示詞而寫，5. 融合機器邏輯與人性觸感。

第一支柱：基礎權威與 E-E-A-T 嘅極致強化

Google 嘅 E-E-A-T（經驗、專業、權威、信譽）概念對 SEO 嚟講一直都好重要，但對 GEO 嚟講，佢係絕對嘅基石。生成式 AI 模型容易出現「幻覺」，即係憑空捏造資訊。為咗對抗呢個問題，佢哋嘅演算法正被積極訓練去識別同優先考慮嚟自展現無可挑剔信譽嘅來源嘅內容。

你機構嘅整體數碼形象必須散發出極高嘅可信度。

  • 展示第一手經驗：唔好再講啲空泛嘅陳述。展示真實世界嘅應用。對於一間網絡安全公司嚟講，呢個意味住發表詳細嘅事件應對個案研究，或者由親自部署過解決方案嘅工程師撰寫文章。
  • 展示你嘅專家：你員工嘅專業知識係你最寶貴嘅 GEO 資產。作者簡介唔應該係事後孔明；佢哋應該係詳細嘅頁面，連結到佢哋嘅專業檔案（例如 LinkedIn）、學術出版物或會議演講。使用 Person Schema 標記你嘅作者，將佢哋同你嘅機構明確連結起嚟。
  • 建立可驗證嘅權威：權威關乎你喺行業中公認嘅地位。呢個包括喺知名行業刊物中被提及、喺 Gartner Peer Insights 等平台上嘅評論，以及同其他知名科技領袖嘅合作夥伴關係。呢啲第三方訊號對 AI 模型嚟講係強而有力嘅驗證。
  • 建立無可置疑嘅信任：信任建基於透明度。你嘅網站需要有容易搵到嘅「關於我哋」同「聯絡我哋」頁面。發表你嘅原創研究同數據，並清楚說明你嘅研究方法。如果你提出一個主張，就要用連結去支持佢，無論係你嘅數據定係受尊重嘅第三方報告。

第二支柱：語義結構與極致嘅機器可讀性

要令 AI 用你嘅內容，佢首先必須毫無歧義地理解佢。呢個就係技術精準度成為競爭優勢嘅地方。你嘅內容結構唔單止要為人類眼睛設計，仲要為機器消化而設。

你最強大嘅工具就係 Schema 標記。

呢個係一套你加到網站代碼入面嘅結構化數據詞彙，用嚟準確話俾引擎知你嘅內容係咩，而唔單止係講緊咩。

  • 超越基本 Schema：每個 B2B 科技市場營銷人員都應該用緊 Article、Breadcrumb 同 Organization schema。要喺 GEO 領先，你需要實施更具體嘅類型：
    • TechArticle：呢個 schema 比 Article 更具體，可以用嚟標示技術性內容，向引擎發出訊號。
    • SoftwareApplication：對於你嘅產品頁面，呢個係必須嘅。用佢嚟詳細說明你嘅應用程式類別 (designApplication, securityApplication)、功能 (featureList) 同兼容性 (operatingSystem)。呢樣可以令 AI 進行準確嘅比較。
    • HowTo & FAQPage：用呢個 schema 嚟結構化你嘅教學同常見問題。佢直接對應生成式搜尋嘅對話性質，令 AI 極容易將你嘅逐步指示或答案拉入快照。

以下係一個點樣嵌套 schema 嚟建立豐富上下文嘅例子。

Schema.org 程式碼。

一篇由你公司專家撰寫嘅文章：

上面嘅代碼塊明確咁話俾 AI 知：「呢篇技術文章係由一位具名專家撰寫，你可以驗證佢嘅資歷，並由呢個特定機構發表。」

呢個就係機器嘅信任語言。

第三支柱：由關鍵字轉向以實體為中心嘅內容策略

AI 模型係以實體同概念嘅方式思考，而唔單止係一串串嘅關鍵字。

一個實體係一個單一、定義明確嘅事物，例如一間公司（「微軟」）、一個軟件類別（「客戶關係管理」）、一項技術（「Kubernetes」）或者一個人（「薩蒂亞·納德拉」）。你嘅內容需要展示出對你領域內關鍵實體以及佢哋之間關係嘅深入理解。

  • 定義並繪製你嘅知識圖譜：首先識別出定義你市場嘅核心實體。關鍵嘅產品、技術、問題同競爭對手係咩？你嘅目標係建立一個全面覆蓋呢啲實體嘅內容生態系統，將你嘅網站建立成一個「知識中心」。
  • 圍繞實體建立主題集群：以廣泛實體（例如「數據可觀測性」）嘅核心支柱頁面嚟結構化你嘅內容，並圍繞住一個深入探討相關子實體（「數據血緣」、「Schema 漂移」、「時間序列數據中嘅異常檢測」）嘅「集群」內容網絡。呢種內部連結結構向 AI 模型發出你對該主題有全面理解嘅訊號。
  • 實踐消歧義：保持絕對清晰。當你提到一個有多重含義嘅術語時，要提供上下文去消除歧義。例如，喺數據科學背景下寫「python」時，要清楚表明你指嘅係程式語言，而唔係蟒蛇。呢種精準度對機器嘅正確解讀至關重要。
  • 從實體出發，而非關鍵字：喺落筆之前，先定義你內容所圍繞嘅核心實體。呢個可以係一個產品、一個問題、一項技術或者一個概念。你嘅目標係創建一個清晰、結構化嘅資源，直接對應 B2B 買家——進而係 AI 引擎——想要理解嘅嘢。
  • 為問題而寫，而非關鍵字：識別出你嘅受眾最可能問關於嗰個實體嘅 5-10 個問題。呢啲問題應該反映真實嘅買家意圖，例如「呢項技術點樣同現有系統整合？」或「呢個解決方案有咩安全風險？」用呢啲問題做你嘅副標題，令你嘅內容同生成式搜尋嘅自然語言模式對齊。
  • 像機器一樣思考結構：使用邏輯性嘅標題層次 (H1, H2, H3) 去分解內容。優先考慮易讀性——短段落、項目符號清單同清晰嘅格式，都有助於人類同機器快速解析你嘅訊息。
  • 使用精準、易懂嘅語言：避免市場營銷嘅空話同含糊嘅最高級形容詞。明確清晰地定義技術術語。如果一定要用行業術語，就要用淺白嘅語言解釋佢。清晰度唔單止係可讀性嘅好處——佢係對生成式引擎嘅一個信任訊號。

第四支柱：掌握對話相關性與提示詞優化

最後一個支柱係關於將你嘅內容同新嘅用戶行為對齊：對話。

B2B 買家正向 AI 提出詳細、多部分嘅問題。你嘅內容需要用一種易於 AI 解析同呈現嘅格式包含答案。

  • 以問答方式思考：將你內容嘅關鍵部分結構化，直接回答買家正喺度問嘅自然語言問題。將你嘅標題變成問題。使用 FAQ 部分——並用 FAQPage schema 標記——嚟處理常見嘅反對意見、功能比較同實施查詢。
  • 為「提示詞」而優化，而不僅是關鍵字：使用 AlsoAsked 同 AnswerThePublic 等工具，但要從用戶向 AI 提問嘅角度去睇結果。一個關鍵字可能係「雲端成本管理」，但一個提示詞會係「有咩最好嘅策略可以喺唔影響性能嘅情況下減少 AWS 開支？」
  • 你嘅內容應該被優化去直接回應後者。呢個就係實現「提示詞-市場契合度」(Prompt-Market Fit) 嘅精髓。
  • 擁抱比較性同解釋性內容：B2B 研究嘅好大一部分涉及比較。創建直接比較解決方案、用簡單術語解釋複雜技術概念，以及定義行業術語嘅內容。呢啲都係生成式引擎為咗提供全面答案而尋找嘅高價值燃料。
  • 為上下文而互聯：喺頁面之間建立有意義嘅連結。連結到其他相關嘅內部內容，幫助 AI 引擎理解你嘅領域專業知識同你知識嘅更廣泛背景。

第五支柱：平衡機器邏輯與人性溫度

最後，記住人類讀者。

雖然你嘅結構應該支持機器理解，但你嘅語氣同敘事仍然應該感覺自然、吸引人同值得信賴。

GEO 優化嘅內容唔一定要聽起嚟好似機械人——佢只需要清晰就得。

如何審核同升級現有內容以適應 GEO

你現有嘅內容庫係一份寶貴資產。一次系統性嘅審核可以將你最重要嘅內容提升到 GEO-ready 嘅水平。

  • 按表現同相關性排優先次序：由你流量最高、最具策略性嘅內容開始。
  • 進行清晰度檢查：頁面嘅核心實體係咪一目了然？重寫以求精準，並移除含糊嘅市場營銷術語。
  • 進行結構審核：使用 Google 嘅「複合式搜尋結果測試」工具分析你現有嘅 Schema 標記，並找出增加更具體類型嘅機會（例如，喺問答部分加入 FAQPage schema）。
  • 執行信任審核：所有主張係咪都有引用支持？數據係咪最新嘅？新增或強化作者簡介以顯示專業性。
  • 識別綜合缺口：閱讀你嘅文章並問自己：「用戶下一步可能會問咩問題？」如果你嘅內容冇回答，AI 就會去第二度搵。填補呢啲缺口，令你嘅內容更全面。使用 Schema.org、ChatGPT 或 Perplexity 等工具測試你嘅內容喺 AI 工具中嘅呈現方式。

在 GEO 時代衡量成功

隨住我哋嘅策略演變，我哋嘅指標亦必須跟住變。單靠自然流量同 SERP 排名，會令你對喺 AI 驅動世界中嘅表現有個唔完整嘅畫面。

B2B 市場營銷人員必須開始追蹤一套新嘅 KPI：

  • 喺 AI 快照中嘅品牌與來源提及：你係咪喺 SGE 同其他答案引擎中被引用為來源？雖然有新工具陸續出現嚟追蹤呢樣嘢，但目前仲需要對你最重要嘅 SERP 進行手動、質性嘅分析。
  • AI 生成摘要嘅準確性：當 AI 引用或總結你嘅內容時，資訊係咪正確同正面？
  • 唔正確嘅摘要可能表示你嘅內容缺乏機器解讀所需嘅清晰度同結構。
  • 答案引擎中嘅話語權佔有率：唔單止係傳統搜尋中嘅話語權佔有率，仲要分析你嘅品牌喺你行業關鍵概念同問題上，作為可信來源出現嘅頻率。
  • 嚟自「被引用來源」嘅流量：隨住生成式 AI 平台改善佢哋嘅來源歸因，要監控你嘅分析數據，睇下有冇嚟自呢啲平台嘅推薦流量。

清單：你可以即刻應用嘅 GEO 優化內容跡象

  • 主要主題（實體）喺 H1 標題同引言中清晰陳述。
  • 副標題（H2, H3）嘅措辭係 B2B 買家會問嘅問題。
  • 關鍵技術術語同概念喺文本中得到明確定義。
  • 所有數據點或統計數據都超連結到佢哋嘅原始、可信來源。
  • 頁面使用特定嘅 Schema 標記（例如 FAQPage, TechArticle），你可以用 Google 嘅「複合式搜尋結果測試」嚟驗證。
  • 作者資訊清晰可見，並連結到專家簡介，以顯示 E-E-A-T。
  • 內容喺適用嘅地方直接比較功能、解決方案或概念。
  • 縮寫詞喺首次使用時會寫出全稱（例如「客戶關係管理 (CRM)」）。

自然搜尋嘅變化亦正改變緊付費媒體嘅策略。隨住 AI 快照佔據 SERP 嘅頂部，傳統搜尋廣告嘅位置同表現將會改變。

策略必須適應：

  • AI 快照內嘅廣告：Google 已經喺度試驗將廣告直接放喺 AI 生成嘅答案入面。呢個創造咗一個全新、極具價值嘅廣告位置，需要唔同嘅出價策略同廣告文案。
  • 由關鍵字到概念：目標設定可能會由簡單嘅關鍵字轉向更廣泛嘅概念或用戶意圖，呢啲意圖好可能會產生 AI 快照。
  • 最高成效廣告系列 (PMax) 與 AI：Google 嘅 PMax 廣告系列已經係重度 AI 驅動。喺 GEO 世界中要成功，意味住要為呢啲廣告系列提供高品質嘅素材（文字、圖片、受眾訊號），令 AI 可以有效地將廣告投放喺 Google 嘅整個廣告資源網絡，包括生成式結果。
  • 品牌搜尋係新戰場：大多數用戶會用品牌搜尋嚟驗證 AI 嘅推薦。要保護同優化品牌關鍵字。
  • 基於提示詞嘅廣告正喺度冒起：Perplexity AI 同 OpenAI 等平台正喺度試驗贊助提示詞，廣告商會喺回應特定用戶查詢時出現。呢個趨勢指向一個未來，提示詞——而唔單止係關鍵字——將成為廣告目標設定嘅主要單位。市場營銷人員應該開始為呢個轉變做準備，開發同提示詞對齊嘅內容同訊息框架。
  • 需要追蹤嘅新指標：喺 GEO 時代，成效衡量必須超越傳統嘅點擊率。主要嘅新興指標包括：
    • 由 AI 提及帶來嘅品牌提升
    • AI 曝光後品牌搜尋量增加
    • 被納入 AI 概覽、快照同答案引擎

為 B2B 內容裝備未來以獲取長期曝光嘅貼士

  • 主宰你嘅利基市場：專注於成為一個特定、明確定義嘅利基市場中無可爭議嘅權威來源。成為「為金融科技提供 AI 驅動嘅網絡監控」嘅第一可引用來源，好過成為「IT 解決方案」嘅第 100 個來源。
  • 創造原創數據：委託調查、進行研究，並分析你嘅專有數據。原創研究係 GEO 最有價值嘅資產之一，因為根據定義，佢係第一手資料。
  • 建立多媒體素材庫：開發高品質嘅圖片、影片同圖表，並附有乾淨、描述性嘅元數據（替代文字、標題、描述）。AI 變得越嚟越多模態，結構化嘅媒體至關重要。
  • 擁抱持續學習：變化嘅步伐正喺度加快。投入資源去了解生成式 AI 嘅演變，並準備好每季、而唔係每年去試驗同調整你嘅策略。

重點摘要

搜尋唔會消失。但人同機器同你內容互動嘅方式正喺度快速演變。

擁抱 GEO 嘅市場營銷人員將會：

  • 透過 AI 工具獲得更多自然觸及
  • 建立更強嘅品牌曝光率
  • 為新嘅付費廣告格式同不斷演變嘅用戶旅程做好準備

而家就開始。審核你嘅內容。為被發現而建立。然後成為一個被機器同人類同樣信賴嘅聲音。

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