專家破解企業 GEO 策略 7 大迷思，想用 AI 行銷品牌應該注重哪些事？
在數位行銷領域中，傳統的搜尋引擎最佳化（SEO）早已成為最基礎的知識與技能，然而隨著世界邁入 AI 時代，全新的生成式引擎最佳化（GEO）也跟著浮上檯面。
關於 GEO 的定義，廣義來說就是提高網站、品牌在生成式 AI 回應中的可見度，讓內容於 ChatGPT 或 Google AI 的輸出中，擁有更高的曝光率。
當 AI 開始改變人們吸收資訊的方式，品牌企業和行銷人員自然會想要積極實踐 GEO 策略，應對瞬息萬變的數位行銷市場。只不過，正是在 AI 與 GEO 熱潮的喧鬧聲中，GEO 所帶來的技術盲點、誤解與質疑，卻也如同野火般蔓延，使許多從業者在最佳化之路上迷失方向。
為此，德國網路行銷公司 Wingmen 旗下專家 Philipp Götza，即特地撰寫文章為外界撥開迷霧，點出多項有關 GEO 的「謠言」，希望藉此釐清事實與虛構策略，並且呼籲行銷人員應該聚焦於真正有意義的 GEO 方法。
謠言一：設定 llms.txt 可以提升 GEO？
其中一個有關 GEO 的謠言，即是效仿「robots.txt」而生的「llms.txt」檔案，某些人宣稱 llms.txt 將會徹底改變 GEO 的遊戲規則，行銷人員只要將其放置於網站根目錄，就能直接影響 AI 模型引用品牌內容的方式。
Philipp Götza 指出，截至目前為止 llms.txt 的用途，其實僅停留於社群提案階段，尚未獲得業界廣泛採用，無論是 OpenAI 或 Google 都還沒有證實該檔案具備任何意義，因此企業即便主動配合，但是在科技巨頭尚未背書的情況下，這種作法像是安慰劑而非萬靈丹。
此外，期盼將 llms.txt 放置於網站根目錄就能運作，本質上忽略了當今大型語言模型（LLM）的運作原理，因為 LLM 一向仰賴龐大的訓練數據與即時檢索能力，並非只會單純遵循網站指令。
Philipp Götza 認為，假如行銷人員花費太多時間去糾結 llms.txt 的功能，可能會導致資源從更具有影響力的策略分散，例如提供即時、高品質，並且能夠自然吸引 AI 演算法的內容。
謠言二：更詳細的 Schema 資料標記很有用？
緊接著 Philipp Götza 指出，另一個在行銷界充斥錯誤資訊的領域，為結構化資料標記，也就是「Schema」在 GEO 中的實際作用。
長期以來，Schema 一直都是 SEO 領域的基礎工具，用於協助搜尋引擎理解網站內容，因此部分 GEO 行銷人員主張，Schema 對於 AI 來說同樣重要，甚至認為更詳盡的標記可以確保內容在 AI 回應中，直接獲得更好的曝光度。
對此 Philipp Götza 分析，Schema 其實更偏向數位行銷的基礎工作，而非打通 GEO 脈絡的唯一方式；證據顯示，儘管結構化資料有助於 AI 解析網站內容，但卻不會直接影響 GEO 成效。
Philipp Götza 說，目前的 AI 往往優先採用權威性較強，並且獲得廣泛引用的資訊，並不會單純依賴 Schema，這種誤解同樣源自大眾對 AI 運作方式相對較淺的理解。
因此，真正有效、有意義的 GEO 策略，應該要著重於提供全面且足夠可信的內容，而非如 Schema、llms.txt 這類的技術性調整。
謠言三：網站內容應該愈新愈好？
既然技術性調整效果有限，那麼 AI 真正在乎的內容是什麼呢？Philipp Götza 表示，網站內容的「新鮮度」正在成為影響 GEO 成效的可靠指標。
簡單來說，人工智慧模型更偏好即時資訊，尤其是針對時效性主題，企業品牌若可以定期更新頁面內容，將能顯著提升被 AI 引用並輸出的機率，相關實驗也證實，動態且經常更新的網頁，其曝光表現優於靜態頁面。
上述觀點跟社群討論不謀而合，有業界人士指出，生成式 AI 喜歡從最新來源獲取資訊以維持準確性，然而「更新」不能夠只有頁面日期的改動，必須替內容增添新的見解、資料或觀點，實質提升網頁品質，才能有效避免被更即時的競爭對手取代。
謠言四：一定要有參考連結與引用文獻？
在 GEO 領域，有人認為若 AI 無法從資料來源中，取得明確的參考連結或引用文獻根據，就算進行各種最佳化也是徒勞無功，然而 Philipp Götza 卻指出，現實狀況事實上更加複雜，
畢竟，AI 模型引用資料來源的方式，受到使用者所查詢的內容，以及 LLM 本身的運作機制所影響，例如以 GPT 模型來說，有時 AI 也不會給予引用來源，而是直接呈現結論。
Philipp Götza 說，企業與其道聽途說全面改版網站，強制加上引用來源或出處，不如先進行小規模的實驗，先在少數頁面測試 GEO 策略，再透過模擬生成式 AI 回應的工具，衡量網站內容的 AI 能見度。
謠言五：SEO 過時了，GEO 更重要？
隨著 AI 技術逐漸變得流行，SEO 與 GEO 之間「孰優孰劣」的競爭，也成為了行銷業界的熱門話題，有人主張 SEO 在 AI 時代下已經過時，也有人覺得對於 GEO 來說，SEO 仍然具備一定的重要性。
業內專家指出，爭論 SEO 與 GEO 之間的優劣，其實偏離了行銷策略的討論核心，找到跨平台且統一的曝光方式，也許才是正解。
Philipp Götza 說，傳統 SEO 絕對還稱不上「過時」，畢竟它可以讓網站內容被搜尋引擎發現，進而跟 GEO 形成「互補關係」；如關鍵字研究與使用者意圖等 SEO 原則，在 GEO 領域仍然重要，它們能夠確保網站內容既可獲得外界搜尋，同時又具備 AI 需要的相關性。
事實上，當 AI 讓使用者的搜尋管道變得「碎片化」，不再只是 Google 獨大，而是擴展到 ChatGPT 等服務時，品牌將會更需要整合性的策略，若是為了追逐 GEO 而忽略 SEO，企業內容在傳統搜尋領域反而會落居下風。
謠言六：GEO 沒有隱私與倫理問題？
除了技術和實踐策略，行銷業界對於 GEO 的討論，往往忽略了隱私層面。儘管 GEO 強調是由 AI 所驅動，但 AI 模型處理個人資訊的方式，同樣引發跟 SEO 類似的倫理爭議。
Philipp Götza 警告，執行 GEO 策略時，行銷人員可能會在無意間助長錯誤資訊的傳播，因此創造內容時必須同步注重可信度，不能夠在最佳化過程中，只去考量曝光度，刻意忽視掉資訊的真實性。
行銷人員必須在創意與責任間取得平衡，確保 GEO 策略在提升使用者體驗的同時，不會損害企業客戶的品牌，甚至是行銷單位原有的信任基礎。
謠言七：量化 GEO 成效可以套用傳統標準？
正如同 SEO 需要量化成效，GEO 自然也需要專屬的量化方法，並不能像部分業界人士的觀點，認為傳統的 SEO 指標其實已經足夠。
換句話說，網站內容在 AI 輸出中的能見度，將會需要全新的衡量基準，例如分析「提及率」，或者過濾來自 AI 推薦的網站流量。
Philipp Götza 指出，即便市面上已經出現相關的追蹤工具，但它們的表現依然不夠完美，目前最好的成效評估方法，還是得由行銷人員親自操作，手動分析 AI 回應中的內容，再結合既有的量化數據來衡量 GEO 成效。
創造 AI 友善內容，迎接 GEO 時代
展望數位行銷的未來，GEO 的發展將會跟隨 AI 共同進步，行銷人員及品牌企業應該做好準備，透過結構化敘事與多元格式，創造「AI 友善內容」迎接由生成式引擎所主導的新時代。
藉由破除對 GEO 的誤解與迷思，行銷人員將可以把資源投入真正有用的策略，例如提高內容品質、新鮮度與相關性，降低過度炒作造成的效率浪費。
總歸來說，只專注於技巧、技術與框架，而忽略品牌內容真實性、可靠性與深度的 GEO 實踐方法，絕對只會收到微不足道的成效，行銷人員與品牌企業更該掌握策略上的平衡，以傳統的 SEO 為基礎，讓 GEO 發揮最大的影響力。
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（責任編輯：鄒家彥）