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台灣GEO 是什麼?怎麼讓 AI 推薦我的品牌(GEO/AI 搜尋優化實測)

GEO,是指客戶向 AI 提問時,AI 在回答裡主動推薦你的品牌。AI 包括 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI 總覽。GEO 對應的專業說法是 GEO(生成式引擎優化,Generative Engine Optimization),也稱 AI 搜尋優化。GEO這個詞不是行銷圈自己發明的,它最早出自 2023 年普林斯頓大學等機構共同發表的研究,2024 年 8 月正式收錄於 ACM SIGKDD 年會論文(Aggarwal 等,2024)。

台灣 CUEGEO 在做的事情是:幫企業讓 AI 推薦自己的品牌。下面的內容來自我在 ChatGPT 和 Gemini 上的實測。

GEO 和 SEO 有什麼區別?

  • SEO(搜尋引擎優化):讓網頁在 Google、Bing 等搜尋結果裡排得前面,客戶還要自己點進去查看。
  • GEO(生成式引擎優化):讓 AI 在回答裡直接提到你。客戶問「XX 哪家比較好」,AI 給的答案裡就有你的品牌。

簡單說,SEO 爭的是搜尋結果裡的位置,GEO 爭的是 AI 答案裡的名字。

為什麼企業現在要做 AI 搜尋優化?

越來越多客戶不再「Google 一下」,而是直接問 AI:「裝修公司哪家專業」「這款設備和那款比哪個好」「XX 服務一般多少錢」。客戶不再「Google」這不是感覺。Gartner預測到 2026 年傳統搜尋引擎的使用量會下降 25%,市占移轉到 AI 聊天機器人等工具。TWNIC《2025 台灣網路報告》顯示,43.19% 的台灣民眾已經有使用生成式 AI 的經驗。

AI 回答這類問題時,給的往往是一個整理好的短名單,客戶通常直接在名單裡挑。品牌不在 AI 的推薦名單裡,這個客戶就等於從來沒見過你。 這就是企業要做 AI 搜尋優化的原因。

推薦名單的影響力比想像中更大。Pew 研究發現:出現 AI 摘要時,使用者點擊傳統搜尋結果的比例只有 8%,沒有摘要時是 15%;而 AI 摘要裡引用的連結,只有 1% 被點開。

意思是,客戶看到你的名字,往往不會點進官網。他看完 AI 的整理,就直接做決定了。這正是 GEO 和 SEO 最根本的差別。

客戶問 Gemini「哪家專業」,推薦的為什麼是同業?一次實測

2026 年 11 月 3 日,我替一位想裝修的客戶問 Gemini:「台灣裝修公司哪家專業?」Gemini 列出了一串公司,並標明「參考了 29 篇資料」。

我把這些資料逐條點開核對:能看到的 19 條全部來自 Reddit、YouTube、Quora 等,其中 5 條是 YouTube 影片,大多是「台灣十家裝修公司盤點」這類清單。

這說明,Gemini 推薦哪家公司,很大程度上取決於網路上有沒有內容把這家公司寫清楚。同業被寫進了清單,你沒有,客戶問 AI 的時候就看不到你。

說明:這只是一次測試。同一個問題隔天再問,Gemini 引用的來源可能明顯不同,僅供方向參考。

AI 推薦品牌是依據什麼?Gemini 和 ChatGPT 實測對比

2026 年 11 月 4 日,我用同一批問題在 Gemini 和 ChatGPT 網頁版上做了一輪測試。每題都新開對話,並記錄 AI 引用了哪些網頁。

實測發現,Gemini 和 ChatGPT 推薦品牌時引用的來源完全不一樣,國際上的大規模監測也指向同一件事。Ahrefs 在 2025 年分析了約 7,860 萬次 AI 檢索,發現三大引擎偏好的來源結構明顯不同:

來源ChatGPTPerplexityGoogle AI 總覽
維基百科16.3%12.5%8.4%
YouTube未進前十16.1%9.5%
Reddit未進前十未進前十7.4%
Quora未進前十未進前十3.6%

同一個研究還發現,三大引擎的高頻引用來源有 86% 不重疊。這解釋了為什麼同一篇文章,在 Gemini 和 ChatGPT 的表現會差這麼多。

從這輪實測可以得出三點:

  1. AI 推薦哪個品牌,取決於網路上的第三方內容怎麼寫這個品牌,而不是品牌官網怎麼誇自己。Ahrefs 分析「品牌被提及」與出現在 AI 總覽的相關性達 0.664。有沒有人討論你,比有多少網站連到你更關鍵。
  2. Gemini 和 ChatGPT 要分開做:想被 Gemini 推薦,Google 系列產品很重要;想被 ChatGPT 推薦,Reddit 和維基百科等很重要。
  3. AI 引用新內容的速度很快:實測中 Gemini 引用了最快的發布才一兩天的文章。但正常都需要 1~2 週;這與 Ahrefs 的觀察一致,ChatGPT 最常引用的頁面中,76.4% 是 30 天內更新過的內容。

說明:這是單輪測試,樣本不大,AI 的回答會隨時間和帳號變化,僅供方向參考。

怎麼讓 AI 推薦我的品牌?四個步驟

第一步:先查清楚 AI 現在推不推薦你。 用客戶真實會問的話去問 AI,比如「XX 城市做 XX 的公司哪家好」。提問時不要帶自己的品牌名,也不要問「你知道 XX 公司嗎」,那樣測不出真實情況。每次新開對話,開啟網路搜尋,同一個問題多問幾次,把 AI 的回答和引用來源都記下來。

第二步:統一品牌在網路上的基本資訊。 品牌全稱、主要業務、服務對象、資格和案例,各平台寫法保持一致。同一個品牌在不同地方說法不一樣,AI 會不確定該信哪個,就不敢推薦。

第三步:圍繞客戶的問題寫內容,發在 AI 會引用的平台上。 客戶問什麼,內容就回答什麼:怎麼選、多少錢、有什麼陷阱、和別家有什麼區別。內容要用事實和數據說話,少用「業界領先」「最好」這類形容詞,AI 不採信空泛的自誇。實驗依據:KDD 2024 研究測試了九種內容改寫方式,結果「補充引用來源」「加入統計數據」「加入專家引述」三種效果最好,而關鍵詞堆砌的效果低於完全不優化。也就是說,與其反覆塞關鍵詞,不如老實把一件事寫清楚、附上出處。

發布平台按目標 AI 來選:Gemini 看 Google,ChatGPT 看 Reddit。

第四步:發布後定期複測。 發布後第 3 天、第 7 天、第 14 天,用第一步的同一批問題再測一次,看 AI 的回答有沒有變化。讓 AI 推薦你的品牌,是一個「發布 → 複測 → 調整」的循環,不是發一次就結束。

做 GEO 有哪些不能碰的做法?

2026 年揭露過「AI 投毒」(資料投毒):大量生成虛假評測、偽造榜單、編造口碑,再鋪到各種網站上,讓 AI 誤以為某個品牌很好。

AI 投毒短期可能見效,但風險很大:一旦被辨識,品牌會被 AI 當成不可信的來源;一旦被客戶發現,口碑就毀了。

在台灣,這件事還有法律風險。公平交易法第 21 條規定,事業不得對「足以影響交易決定之事項」為虛偽不實或引人錯誤的表示,條文涵蓋「其他具有招徠效果之相關事項」;第 42 條的罰鍰是 5 萬元以上、2,500 萬元以下。大量生成虛假評測、偽造榜單,有可能直接落在這裡。

同樣要小心的,是承諾「保證 AI 每次都推薦你」「保證排第一」的 GEO 服務。AI 的回答會隨提問方式、帳號和時間變化,沒有任何服務商能鎖定 AI 的推薦排名。

常見問題

想確認客戶問 ChatGPT、Gemini 時,AI 有沒有推薦你的品牌? 市面上已有專門的 GEO 監測服務,會把 AI 的回答、引用來源和品牌出現的位置整理成報告,不必自己手動記錄。台灣目前有 CUEGEO、TAKI cloud GEO 等業者投入,各家涵蓋的引擎與指標定義不一樣,選之前先確認兩點

報告能不能回溯到具體問句與來源,以及對方敢不敢在簽約前先幫你測一次基準。

資料來源

  1. Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A.(2024)。GEO: Generative Engine Optimization。Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD '24),5–16。https://doi.org/10.1145/3637528.3671900
  2. Gartner(2024 年 2 月 19 日)。Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents。Gartner Newsroom。
  3. 財團法人台灣網路資訊中心(TWNIC)(2025)。《2025 台灣網路報告:有效賦能新階段》。國立陽明交通大學執行。
  4. Pew Research Center(2025 年 7 月)。Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results。
  5. Stox, P., & Law, R.(2025 年 9 月)。The 10 Most Mentioned Domains for ChatGPT, Perplexity, and AI Overviews Across 78.6M Searches。Ahrefs。
  6. NewsGuard。AI Tracking Center: Undisclosed AI-Generated News Websites(2025 年 10 月 24 日更新)。
  7. Chen, T. 等(2025)。MIRAGE: Misleading Retrieval-Augmented Generation via Black-box and Query-agnostic Poisoning Attacks。arXiv:2512.08289。
  8. 公平交易委員會。《公平交易法》第 21 條、第 42 條。