GEO(Generative Engine Optimization) 中文譯作「生成式引擎優化」，它的目的是在AI 搜尋時代提高產品與品牌的能見度(Visibility)，有別於SEO 追求的是「排名」(Ranking)，GEO 追求的是「提及」(Mention)與「引用」(Citation)。
為了要在傳統搜尋取得排名，SEO 強調的是「排名訊號」(Ranking Signals)，意即在搜尋引擎(主要是Google)看重的評估項目中取得比競爭對手更好的表現，而為了在AI 搜尋被提及與引用，GEO 強調的是內容「被AI 系統理解與信賴」。
那如何讓內容被AI 系統理解與信賴呢？筆者在下文提供五個核心重點。
一、語意飽和(Semantic Saturation)
與SEO 優化單一關鍵字到達頁不同，GEO 更進一步重視網站的「語意飽和」，也就是透過完整的主題覆蓋，運用概念完整、結構全面、且以專業語言撰寫的內容，建立自己與意的權威性(Semantic Authority)。
例如，一篇談「托福考試」的內容，應該自然涵蓋「托福跟雅思哪個難？」、「托福怎麼考試？」、「托福要考哪一種？」、「托福多久可以考一次？」等相關主題。
如果你的內容做不到語意飽和，即使你現在某些關鍵字還有排名，在GEO 的賽局中你還是有可能因為AI 判定你的內容「不夠完整」而不受待見。
那麼如何在撰寫文章的過程中實際做到語意飽和呢？筆者的建議是「先想主題再想關鍵字」，思考該主題：1. 需要探討哪些子題才算完整 2. 有哪些必須回答的關鍵問題 3. 過往有哪些被忽略的問題需要補齊。
二、區塊層級格式(Chunk-Level Formatting)
區塊層級格式指的是AI 會擷取「可直接回答問題」的小區塊內容，例如Google 的「段落排名」(Passages Ranking)技術。區塊層級格式目前已是AI 搜尋結果呈現的標準做法，例如Google AI 摘要(AI Overviews)與ChatGPT、Perplexity 等AI 搜尋引擎不會整篇引用文章，而是擷取「可以直接回答問題」的小段落。
如何應對區塊層級格式呢？建議使用問題導向的標題，並在標題下方提供1–2句可獨立閱讀的精簡答案，讓每個段落本身就具備完整意義，後面再補充細節與脈絡說明，也就是運用所謂的「一句話原則」：先回答，再解釋。
三、建構實體權威性(Entity Authority)
搜尋業者應用實體(Entity)建立語意網路不是什麼新鮮事，Google 的知識圖譜(Knowledge Graph)就是代表性的例子，透過實體的語意網路，AI 不再只是看你的網站寫了什麼，而是「理解你的品牌、產品、人物與脈絡在整個網路上的存在感」，進而理解你、推薦你。也就是說，在GEO 時代，實體強度比網域強度更重要。你是否是個「已被辨識的實體（Entity）」，這件事攸關你是否能獲得AI 選擇。如果 AI 無法請楚地知道「你是誰？」，它就很難在使用者查詢時提及你，或者進一步因為信任你的內容而引用你。
如何讓自己成為被辨識、被記住的實體呢？你必須透過在 LinkedIn、Wikipedia、Google 商家檔案(Google Business Profile)等平台創建檔案以提供清楚明確的品牌識別，並且致力維持官網內容、平台、第三方資訊品牌名稱、定位、資訊的一致性。
四、結構化資料標記(Schema Markup)
透過使用 FAQPage、HowTo、Product，以及 Entity 類型的結構化資料標記，可以降低內容被模型理解時的摩擦成本，讓內容更容易被機器理解。在AI 搜尋時代中，提高內容的機器可讀性，讓AI 更快、更少誤差地解讀內容，是建立AI 信任的重要關鍵。
關於結構化資料的進一步說明與導入，筆者會另外寫一篇文章。
五、多模態內容(Multi-Modal Content)
多模態內容指的是要執行GEO 的內容不能只有文字，應同時包含圖片、影音等格式。這在Google 系的AI 搜尋特別重要，根據Google 搜尋產品副總裁Robby Stein 接受CNN 訪問時的說明，Google 的AI 摘要目前正往個人化發展，包括會依「使用者偏好的內容形式」來個人化輸出結果，例如如果使用者平常偏好看影片，而在某個查詢裡你的競爭對手有提供短影片解說，而你只有文字內容，就算你的文字寫得再好，AI 摘要也可能會優先選擇你競爭對手的內容。
也就是說你的內容多模態準備度已成為AI 搜尋的「隱性排名要素」(即使 Google 不會這樣說)，隨著AI 搜尋個人化趨勢逐漸成形，只有文字的頁面將變越來越難被看見。
針對AI 搜尋個人化、多模態內容日益重要的情況，最好的因應策略就是我講了很多年的全版位搜尋：針對使用者多元的需求，用多元的關鍵字與主題，結合多元格式的內容，爭取在多元的搜尋平台曝光推廣，以創造多元的流量與效益。
