三個詞各在爭什麼
SEO（Search Engine Optimization，搜尋引擎優化）爭搜尋結果的排名，AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎優化）爭成為搜尋結果上方的直接答案，GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）爭被 AI 回答引用。三者共用同一批地基：頁面先被搜尋引擎收錄，內容再寫到可以被引用。實作順序因此是先做收錄，再做可引用的內容，最後才處理標記與爬蟲設定。
本文是這個主題的總覽。3D 或單頁應用的網站，接著讀3D 網站的搜尋與 AI 爬蟲可讀性；頁面速度有問題，讀 Web 3D 載入效能工程。
想了解 AI 怎麼先檢索網頁、再依檢索到的內容寫出回答，讀 RAG。GEO 談的被引用，正是這個流程的結果。
AEO 與 GEO 是業界用語，不是搜尋引擎訂的官方標準。Google 的立場是：一般 SEO 的最佳做法仍然適用，出現在 AI 功能不需要新的機器可讀檔案、AI 文字檔或特殊標記（Google Search Central，AI 功能說明）。三個詞比較適合當成三種目標，而不是三套互不相干的工程。
| SEO | AEO | GEO | |
|---|---|---|---|
| 爭取位置 | 排名與點擊 | 直接答案 | AI 回答的引用 |
| 出現在哪 | Google、Bing 結果頁 | 精選摘要、問答區塊 | AI 總覽、ChatGPT 搜尋、Perplexity |
| 內容重點 | 對得上查詢、可收錄 | 第一句就回答 | 事實、來源與數字 |
| 怎麼量 | 曝光、點擊、排名 | 摘要區塊的曝光 | 引用、AI 來源流量 |
網站這一端
- 可抓取的 HTML
- 直答與事實
- 結構化資料
搜尋與 AI 引擎
- 爬蟲與索引
- 檢索與排序
使用者看到的
- 排名連結SEO
- 直接答案AEO
- AI 回答的引用GEO
示意流程，各家引擎的索引與排序方式不同。
共同地基：先被抓到、被收錄
沒被收錄，三者都不用談。Google 要把網頁當成 AI 總覽與 AI 模式的引用來源，網頁必須已被收錄，而且有資格以摘要形式出現；符合條件也不保證呈現。以下五項，是收錄階段最常需要檢查的地方。
- 重要文字要在原始 HTML 裡。原始 HTML 是爬蟲第一次抓到的頁面原始碼；單頁應用的畫面由瀏覽器載入 JavaScript 後才組出來，原始碼常只剩空容器。Google 渲染後看得到的內容才能被索引，而渲染只在資源允許時才執行，不是所有機器人都會執行 JavaScript（Google Search Central，JavaScript SEO 基礎）。磨人前一版官網做過一次預渲染前後對照：首頁原始 HTML 由 730 位元組增加到 39,516 位元組，畫面不變，做法見單頁應用的預渲染對照。
- 不想被收錄的頁面，用 noindex，不要用 robots.txt 擋。noindex 是寫在頁面上的「不要收錄」標記；被 robots.txt 擋住的頁面，爬蟲讀不到這個標記，仍可能因為其餘網站的連結而出現在搜尋結果（Google Search Central，noindex 說明）。
- 亂打的網址要回 404。網址不存在卻回成功狀態、顯示首頁內容，容易被當成有效頁面。
- 多語網站，每個語言版本都要列出自身與其餘版本，這組標記叫 hreflang。兩頁沒有互相指向，標記會被忽略（Google Search Central，多語版本說明）。
- 最能回答買家問題的頁面，例如流程、常見問題、資安說明，要開放收錄，並有內部連結指到。
SEO：頁面對得上買家的問題
SEO 的起點，是頁面與買家的問句對得上。title（瀏覽器分頁與搜尋結果上的標題）與 h1（頁面主標題）用買家的說法寫，要有描述性，也不誇大。內容主要為人而寫，並交代清楚誰寫的（Who）、怎麼做的（How）、為什麼做（Why）（Google Search Central，實用內容說明）。
文章量不是目標。Google 的垃圾內容政策，把為了排名大量產生、沒有附加價值的頁面列為濫用，不論由人工或 AI 產生（Google Search Central，垃圾內容政策）。每一頁都要回答一個買家真的會問的問題，回答不了就不該有這一頁。
頁面速度也要一併看。LCP 衡量首屏最大的影像或文字區塊出現的時間，良好門檻是 2.5 秒內（Walton、Pollard，2019）；INP 衡量頁面對點擊、輸入等互動的整體反應，良好是 200 毫秒以下（Wagner、Pollard，2022）。兩者都看第 75 百分位，行動與桌機分開計。3D 場景較重的網站要把這兩項另外量，做法見 Web 3D 效能的量測與解法。
磨人的 SEO、GEO、AEO 服務依這個順序進行，從收錄檢查開始。
AEO：第一句就是答案
AEO 的做法很樸素：每頁的 h1 後面緊跟一段直接回答的文字，小標用買家會問的話，寫成直述句。答案放在最前面，讀的人不必往下找，擷取文字的系統也有一段現成的內容可取。
能不能成為精選摘要（搜尋結果最上方的答案框），由 Google 的系統判斷。網站不能用標記主動指定，只能用 nosnippet 或 data-nosnippet 退出（Google Search Central，精選摘要說明）。所以能做的，是把答案寫清楚。
FAQ 標記不是捷徑。FAQ 複合式結果（搜尋結果裡可展開的問答）自 2026-05-07 起不再顯示於 Google 搜尋（Google Search Central，最新文件更新）。結構化資料，也就是寫在頁面裡、給機器讀的內容註記，必須真實反映頁面內容，不可標記讀者看不到的內容，符合規定也不保證顯示（Google Search Central，結構化資料通則）。
FAQ 的每一句都是對外宣稱，要能對上實際產品。乖獸 AI 菜單生成平台的 FAQ，列出幾項需要確認的事實：串接什麼語言模型、資料來源、費用怎麼算。2026-07-02 逐項對齊實際產品，2026-08-03 起改由後台資料庫供應，產品改了，頁面不會停在舊說法。
GEO：讓內容值得被引用
GEO 論文用 GEO-bench 與 Perplexity.ai 測試 9 種做法。加入引用來源與統計數字，能提升內容在生成式回答中的可見度，摘要稱最多提高 40%；但效果依來源的排名而不同，排名第一的來源反而下降（Aggarwal 等，2024）。測試環境不是 Google 或 ChatGPT 的實際排序，數字只能當方向參考。
實務上，這代表頁面裡的事實要能指出出處：數字附量測條件與日期，主張附外部資料。引用也不等於有根據。對四個生成式搜尋引擎的稽核發現，平均 51.5% 的生成句子被引用完全支持，74.5% 的引用支持所附的句子（Liu 等，2023）。所以自家頁面的事實要寫明確、可核對。
爬蟲要分開看。OpenAI 的 OAI-SearchBot 用於搜尋索引，GPTBot 用於訓練，ChatGPT-User 在使用者提問時瀏覽網頁（OpenAI，爬蟲概覽）；Perplexity 同樣分成 PerplexityBot 與 Perplexity-User（Perplexity，爬蟲說明）。分開之後，網站可以決定哪一類放行，哪一類關閉。
一個大型教育活動網站的做法，是搜尋與助理類全開，純訓練類關閉。robots.txt 是對爬蟲的請求，不是存取控制（Koster 等，2022），真正不能公開的內容要靠登入與權限。設定細節見爬蟲分流的做法。
llms.txt 排在後面。這是 2024 年提出的提案，不是正式標準（Howard，2024），Google 也說不需要這類檔案。要做的話，由網站同一份資料產生，不然改版後會與畫面不一致。
預算怎麼排
開發團隊在 2026-11-04 用瀏覽器開 Google（hl=zh-TW、gl=tw），查 20 個買家問句的第一頁自然結果。20 個問句裡，3 個出現 AI 總覽；繁體中文的買家問句有 15 個，其中只有 1 個出現。這是單次快照、單一地點，僅供參考。
所以繁體中文市場的預算，先放在收錄與內容，不先押 AI 標記。AI 總覽的佔比會變，要定期重查。任何保證排名或保證被 AI 引用的說法都站不住，Google 自己也寫明不保證。
每一步都建立在前一步之上。
怎麼量
- Search Console（Google 的網站成效工具）看曝光與點擊。出現在 AI 總覽與 AI 模式的流量，計入成效報表的「網頁」類型。
- 伺服器紀錄看 OAI-SearchBot、PerplexityBot 等爬蟲有沒有來，抓了哪些頁。
- 網站分析看流量來源是否出現 chatgpt.com、perplexity.ai。
- 固定一組買家問句，定期抽樣，記下日期、地點與引擎，因為 AI 回答每次可能不同。
不適合的情況
- 短期活動頁。搜尋要靠累積，趕不上檔期，廣告較合適。
- 不對外的內部系統。沒有搜尋入口，這些工作沒有對象。
- 還說不清楚買家問題的產品。先做訪談，把買家真正問的話找出來，再談內容。
要準備什麼
- 網站網址與 Search Console 權限
- 買家最常問的 10 句話
- 想被引用的事實、數字與來源
- 有沒有 3D 或單頁應用
備齊之後，聯絡開發團隊，即可開始收錄檢查。還在比較供應商的，另可參考挑選軟體開發商的評估方式。
