AI 搜尋優化新模型：業者揭示 AIO 與 AEO 關鍵策略

隨著人工智慧（AI）技術持續演進，搜尋引擎的運作模式正經歷重大變革。為協助各機構應對此趨勢，美國賓夕法尼亞州（PA）的搜尋引擎行銷公司 WEB20 Ranker，於週五（10月16日）提出一套實用的 AI 搜尋優化模型，並明確定義了 AIO、AEO 等新興概念，旨在幫助企業提升內容在 AI 生成答案中的可見度。

WEB20 Ranker 指出，過去的搜尋引擎優化（SEO，旨在提升網站在搜尋結果頁面排名的技術與策略）是建立網站權威性的基礎。然而，面對 AI 整合的搜尋體驗與大型語言模型（LLM）的發展，新的優化策略變得至關重要。該公司根據測試結果強調，若能在具備高品牌和 SEO 權威性的網站上運用 AEO（Answer Engine Optimization，專注於優化內容以提高其被 AI 生成答案引用的能力）策略，將能有效提高內容在 AI 答案中的曝光率。

該公司提出的 AI 搜尋優化架構包含多個層面：首先，SEO 依然是權威性的基石；AEO 則負責增強答案的可提取性（Extractability）；此外，GEO（Generative Engine Optimization，提升內容在生成式搜尋結果中可見度）著重於生成式搜尋的可見性；而 LLMO（Large Language Model Optimization，優化內容讓大型語言模型能有效檢索與呈現）則關注大型語言模型體驗中的內容檢索與呈現。WEB20 Ranker 的工作模型可簡化為「權威性（Authority）× 可提取性（Extractability）× 佐證度（Corroboration）」三要素。

其中，「權威性」評估來源的可信度與可檢索性；「可提取性」檢視系統從來源中尋找、理解及重用資訊的難易度；而「佐證度」則評估廣泛的資訊生態系統是否支持所呈現的資訊。具體的 AEO 策略包括為直接答案建構內容、使用適當的結構化資料（schema）以及確保主題內容的深度。GEO 則須考慮生成式搜尋體驗如何選擇與呈現資料，使其與綜合性實體及主題保持一致。LLMO 則聚焦於大型語言模型如何發現、儲存與回溯內容。

WEB20 Ranker 強調，有效的 AI 搜尋規劃不能僅依賴單一策略，而應綜合考量內容在各種 AI 系統檢索生態系統中的檢索、解讀與再利用方式。他們的測試結果顯示，結合 SEO 基礎、答案友善的內容結構與佐證的「分層執行」方法，能穩定支援 AI 生成答案的可見度。該公司為此提供白牌 SEO 服務，包括代管 SEO 專案與客製化計畫，協助代理商應對 AI 搜尋優化工作，其 Managed Search 服務即結合了整體性 SEO 實踐與 AIO Content Cluster 方法論。