聲控取代觸控,語音搜尋將徹底改寫行銷世界嗎?
聲控取代觸控,語音搜尋將徹底改寫行銷世界嗎?

語音搜尋(Voice Search)是一種語音辨識科技,允許使用者能透過語音進行搜尋,而非傳統打字搜尋。智慧型手機和其他網路行動設備的科技進步帶動了人們對於語音搜尋的興趣與使用。

語音搜尋自2011年蘋果推出Siri語音系統還有現在的Google和其他語音系統程式後,語音助理幾乎成為智慧型手機的標準配備,而語音搜尋逐漸改變現代人的搜尋行為,進而改變廣告行銷圈的動向。語音搜尋問題不在於到底會不會發生,而是在於什麽時候會發生。如今你的網站已準備好了嗎?

在西元2000年,大多數人主要使用桌上型電腦來搜尋資料。然而,到了2010年開始,手機搜尋漸變為最受歡迎的資訊搜尋方式。未來,透過行動裝置進行語音搜尋將成為消費者進行搜尋最常用的方式。

但為什麼語音搜尋會越來越受到大家歡迎而使用呢?第一,使用上更為方便。消費者從桌上型電腦轉移到手機搜尋的使用原因相同,大家希望能夠隨時隨地就能立即展開搜尋。談到語音搜尋,它可以讓人們同時進行多種任務。例如,當大家在開車時,可以同時駕駛和使用語音搜尋來尋找生活資訊。另一方面,語音搜尋速度比較快,人們可以說出更多更長的詞句進行搜尋,也可以快速地重複搜尋多方面的資料。

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圖片來源:Moz
圖/ 安布思沛

如何優化語音搜尋來抓住要瞬間資料的消費者

你可能會好奇的是,語音搜尋與一般搜尋到底哪裡不同?首先,語音搜尋其實像與某人進行對話。當使用者透過語音工具進行搜尋行為時,例如手機或語音助理工具(類似Google Home或Amazon Alexa)時,他們會使用長尾字詞,並且會形成比較完整的句子。另一方面,語音搜尋是從問題字啟發搜尋,例如5W1H的「who」,「what」,「when」,「where」,「why」和「how」。就搜尋意圖而言,大多數問題詞的意圖是偏向尋找資訊,如「為什麼」、「怎麼做」;但另一方面,「什麼時候」和「在哪裡」等這類型問題關鍵詞多數是偏向行動意圖,我們後續會談到商家如何對於「在哪裡」這個問題類型的語音搜尋行為作出相對應回應。

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圖片來源:Search Engine Watch
圖/ 安布思沛

那麼,在語音搜尋漸趨重要之下,我們需要做什麼來讓自己的網站排名到語音搜尋結果上呢?首先,你需要正確優化網站中的Structured Data。Structured Data(結構化資料)指的是放在網站後台的特定部分程式碼,用來簡化並分類網站內容以幫助搜尋引擎更快速找到必要的資訊,包括網站的URL、店家地址、電話號碼、圖片、產品評論等相關資訊都是Structured Data的範疇。

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圖片來源:Google
圖/ 安布思沛

語音搜尋優化關鍵-在地化、店家資訊、FAQ

由於許多語音查詢是具有「在地性」的搜尋意圖,因此你需要的不只是建置妥善的Structured Data而已,更需要使用Google My Business頁面,讓你的網站在商業上能與GoogleMap相結合,這樣一來能讓消費者更快知道他身處附近的相關店家資訊。接下來,我們可以再優化Google My Business頁面上的「店家地址」和「產品特色」等關鍵字,呈現的結果如下圖,這都是地方商家普遍能進行的語音搜尋優化策略。

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圖片來源:Google
圖/ 安布思沛
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圖片來源:Google
圖/ 安布思沛

大多數語音搜尋都會從Featured Snippet(一種提供簡明扼要答案的搜尋結果形式)文字區塊中獲得結果,這些被稱為「精選摘要」。根據Backlinko研究證明,語音提供的平均網頁有下面這些條件:網頁載入速度約為4.6秒、超過70%的語音搜尋排名網站提供的資訊內容是安全的、答案不能超過30個字來解釋搜尋問題且閱讀難度要在中學程度;平均網站權重建議在70左右,頁面權威度應該在20左右(網站權重與頁面權威度指的是該網站頁面的排名競爭力)。另外,內容豐富度與社群影響力也佔有一席之地:網頁內容上應有2,000個單詞、Facebook分享數量要1k左右。若你的網路具備了上述提出的條件,才有可能排名到Featured Snippet的搜尋結果位置。

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圖片來源:Google
圖/ 安布思沛

關於語音搜尋的優化實作,以下會分享來自於我們其中一個客戶的案例。

在我們過去的研究中,只要掌握幾個要素,是有機會帶出以下Featured Snippet的結果。

1.

在網站中,建立FAQ問與答頁面
盡可能在FAQ問題與答案中置入語音搜尋常用的關鍵字,當然,網站的權重也不能太低。以這個客戶為例,他們的網站權重至少有30以上,才有機會得到顯示於語音搜尋最佳答案的優先順位。

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圖片來源:Google
圖/ 安布思沛

2.

另一個方式則是在文章頁面中,以問題和條列式的回覆,也會有很大的機會使其出現在Featured Snippet中,如下所示。

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圖片來源:Google
圖/ 安布思沛

3.

另外,我們發現使用超過60%語音搜尋的主要產業來自於包括食品/飲料、健康、體育、新聞、生活方式和汽車。因此,相關的產業店家應更關切語音搜尋趨勢,並實際進行相關優化,以回應消費者搜尋行為變化後的需求。

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圖片來源:Hitwise
圖/ 安布思沛

在接下來的十年,語音搜尋將是大幅影響廣告行銷領域發展的關鍵因素,當大家還在考慮買哪些關鍵字、或設計廣告視覺圖片時,你應該要更思考的是,如何提供有價值且符合消費者想要的資訊內容。隨著語音搜尋越來越普遍的情況下,建議商業腳步要盡快跟上相關趨勢,第一時間讓消費者就能即時找到他們要的資訊,增加你商業上的更多曝光。

關鍵字: #SEO #語音助理
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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