不能只是做官網SEO！為什麼也該重視Google「其他版位」？|數位時代 BusinessNext

社群媒體紅利逐漸減少，讓眾多品牌客戶將行銷預算轉移至創造網站流量的根本，SEO因此顯得格外重要。透過 SEO 可以得到長期的免費流量、創造更為精準的點閱率及轉換率，但依然有一些難以克服的問題：

1.初期所帶來的流量有限
2.規劃SEO的門檻高
3.收穫等待期較長

淺談突破 SEO 缺口的方式

如何突破前期的流量限制

突破流量限制可以用兩句話概括：多做關鍵字、同個關鍵字多做幾筆。
這可以透過分析顧客體驗路徑來做到，先將顧客體驗路徑定義為 5A：
認知（Aware）、訴求（Appeal）、詢問（Ask）、行動（Act）、倡導（Advocate）

從顧客體驗路而來的關鍵字，會因顧客在採購前、中、後期有不同的心理，而產生不同的搜尋組合，如下圖：

以搜尋為出發點，想想顧客可能會在意的事，根據關鍵詞產出多種形式內容，也能讓網頁權重提升。

如何減少等待SEO的收穫期？

在不同的時期著重不同的事，透過完善的規劃，逐步達成優化目標。

（此處借力行銷指得是：在第三方平台上埋入關鍵字，或是將商品上架至大型購物網站時埋入合適關鍵字。)

立即可以做的是透過關鍵字廣告、議題行銷、影片行銷以及借力行銷，做到口碑預熱。
Google偏好「專家權威型內容」，接著可以找出與企業的特色／解決方案相關的主題，產製內容，在網站上提供解決消費者問題的內容，提升企業的專業形象，也可以讓網頁在搜尋結果頁面的排行躍升。

讓顧客躲都躲不掉靠這招：全版位行銷

試想，是不是數不清自己每週、甚至每天使用Google搜尋有幾次？近年來Google頻繁更新演算法，到了2020有哪些是SEO重要趨勢？

將顧客體驗產出關鍵字與全版位整合在一起：讓顧客不管用什麼方式搜尋相關資訊，都可以找到你

Google近來優化了搜尋服務，如精選摘要、知識圖板、本地商家、等搜尋版位。透過鋪天蓋地的全版位經營，讓你的網站排行在顧客進行搜尋時有更高機率勝出，並在進一步搜尋時可以看到公司其他的內容、評價或是相關成績，進而累積對公司專業的信任。B2B、採購類生意尤其需要，因為「沒有衝動消費」，客戶一定會提早做功課，透過全版位行銷，能提早累積客戶的信任，進而拿到案子。

以下我們將介紹幾個重要的搜尋版位，及經營方式：

本地搜尋結果的經營重點則在於在完整地填寫店家資訊，並頻繁更新相關活動與資訊。

露出版位在搜尋結果最上方，屬於「第0位」，且比自然搜尋結果版面更大。被選為精選摘要的條件，通常被Google認可是能直接解決顧客問題，且網頁格式多元，段落、列表、步驟、表格、目錄的方式均可。

知識圖板分為品牌型和商家型，商家型知識圖板，可以配合在地商家的優化，出現在搜尋右側。優化重點為標題、評論、訊息與照片更新等。

行動優先的搜尋服務

Google AMP 可以想像成臉書的即時文章，透過符合相關規範，加快行動優先網頁載入，進而提升網頁評分。

媒體新時代，行銷佈局的新思維

在社群媒體和Google 崛起的新時代，版位越來越多元，搜尋越來越智慧，而如何善用更為進化的網路工具，是行銷人勢必得學習的一堂課。

面對社群媒體的整體成本上漲，以及整體行銷預算在網路上的投入越來越多，企業勢必得思考如何透過最小成本，達成網路上的曝光最大化，透過全版位行銷結合數位媒體的新觀念，可以同時兼顧短線與長線，用最小成本完成曝光的最佳化佈局。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。

不能只是做官網SEO！為什麼也該重視Google「其他版位」？