GEO 生成式引擎優化指南

GEO(Generative Engine Optimization)是針對 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等生成式 AI 搜尋的內容優化。傳統 SEO 競爭的是 Google 排名,GEO 競爭的是「用戶問 AI 時,AI 是否會講出你的品牌」。本文是我們實際在做的工作筆記,不討論未經驗證的假設。

隼訊數位行銷編輯部 發布 2026-05-18 審稿:資深 SEO 顧問

GEO 與 SEO 的差別

SEO 訊號來自反向連結、TF-IDF、E-E-A-T 與站速等;GEO 訊號偏向結構化資料、可被擷取的句式、權威來源的引用密度、AI 訓練資料涵蓋度。兩者基礎重疊(一份好內容對兩邊都加分),但訊號權重不同。

我們執行 GEO 的工作項目

這是隼訊接案實際在做的事,依重要性排序:

  • 部署 llms.txt 與 llms-full.txt — AI 爬蟲的「快速簡介」
  • 加入完整 Schema.org 結構化資料(Organization、LocalBusiness、FAQPage、HowTo、Speakable)
  • 改寫內容為「可引用」格式 — 明確段落、直接陳述、不過度行銷化
  • 建立主題集群 — 同一主題寫多篇深度文章,建立 AI 認可的領域權威
  • 監測 AI 引用率 — 定期在 ChatGPT、Claude、Perplexity 測試品牌相關問題

常見誤解

「加個 llms.txt 就有 GEO 了」— 不對。llms.txt 只是發現機制,AI 是否會引用你還取決於整體內容權威與可讀性。「GEO 多久看到效果」— 視內容基礎而定,已有 SEO 基礎的網站約 4-8 週,從零開始的新品牌時間更長且難以預估。

常見問題

GEO 跟 SEO 衝突嗎?
不衝突。優化 GEO 的工作(schema、內容結構化、權威累積)多數會同時強化 SEO。
我自己可以做嗎?
部分可以。llms.txt、基礎 schema 自己部署即可。但主題集群內容生產、權威來源累積這類工作通常需要團隊長期投入。

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