Google公開AI搜尋優化指南!你的網站被引用了嗎?5步驟搞懂,這些偏方千萬別再做
Google公開AI搜尋優化指南!你的網站被引用了嗎?5步驟搞懂,這些偏方千萬別再做

Google 近日釋出全新《Optimizing your website for generative AI features on Google Search》指南,正面回應生成式 AI 搜尋(包含 AI Overviews 與 AI Mode)對網站經營者的影響。Google 明確表示,所謂「生成式 AI 搜尋優化」本質上仍是搜尋體驗優化的一環,依舊建立在既有的 Google Search 排名與品質系統之上,並非全新的黑箱規則。

在生成式 AI 搜尋浪潮下,多數網站經營者的直覺反應是:趕快加上 llms.txt、把內容切成「AI 友善小段落」、大量生產長尾關鍵字頁面。但這份來自 Google 的官方文件顯示,那些長期被強調的 SEO 基本功,例如內容品質、技術結構與良好使用者體驗,仍是網站在 AI 生成回應中取得曝光的核心關鍵。

《數位時代》以下整理這份官方文件提到的 SEO 策略重點供讀者參考。

為什麼「舊 SEO」策略在 AI 搜尋時代依然有效?

Google 的 AI 搜尋功能(AI Overviews、AI Mode)底層有兩個關鍵技術:

RAG(檢索增強生成):AI 在生成回答前,會先透過核心搜尋排名系統,從索引中撈取相關網頁,再從這些頁面萃取資訊。這代表,若頁面沒有被索引、沒有機會出現在一般搜尋結果,AI 幾乎不可能看見它。

Query fan-out(查詢擴散):當使用者搜尋「如何處理長滿雜草的草坪」,AI 會同時發出多個子查詢,例如「最佳除草劑」、「無化學除草方法」、「如何預防雜草再長回來」等。這代表,一篇扎實的深度內容,很可能在多個不同語意角度被引用。

AI 搜尋的入場券仍然是傳統 SEO。沒有被索引的頁面,AI 不會引用;內容品質不佳,也不會被優先選中。

5 步驟提升網站在 AI 搜尋中的引用率

第一步:創造「非商品化內容」,而不是泛用整理文

Google 在文件中指出,當 AI 系統比對多個來源時,獨特觀點與第一手經驗是關鍵差異。真實的使用體驗、專業判斷、現場觀察,才是讓 AI 優先選擇引用這個頁面的理由。以撰寫一篇經驗文為例,

一般做法:〈10 個首購族必知的房貸技巧〉內容多半來自公開資訊彙整,不帶個人觀點,任何人或任何生成式 AI 都寫得出來。

有效做法:〈我為什麼選擇放棄驗屋,反而省下修繕費:真實的下水道管線經驗〉來自第一手經驗,AI 很難憑空生成一模一樣的內容。

在動筆前,不妨先問自己:「這篇文章裡,有哪一段是只有我/我們寫得出來的?」如果想不出來,就需要重新找角度。

第二步:確保技術結構,讓 AI 能完整爬取與索引

要出現在 AI 回應中,頁面必須先符合 Google Search 的基本技術條件,才能取得「候選資格」:

  • 可被索引:頁面不能被 noindex 或 robots.txt 擋掉。
  • 可產生摘要(snippet eligible):沒有使用 nosnippet 等指令完全封鎖摘要。
  • 可被正常爬取:若大量使用 JavaScript 動態載入內容,必須確認 Googlebot 實際看得到主體內容,可視情況採用 SSR 或預先渲染。

語意化 HTML 不需要做到像教科書一樣完美,但 Google 仍建議盡量使用標準語意標籤,主要是為了幫助所有類型的使用者(包含螢幕閱讀器與未來各式瀏覽器代理)更容易解析與導覽。

網站經營者可以使用 Search Console 快速檢查索引狀態、爬取錯誤與行動版體驗等報表,優先修掉明顯阻礙索引與瀏覽的問題。

第三步:用高品質圖片與影片,增加額外曝光入口

在 AI Overviews 與 AI Mode 的回應中,除了文字描述,系統也會一併帶出相關的圖片與影片。這代表,視覺內容本身就是額外的一層曝光機會,不再只是裝飾用的圖。

實務建議包括:

  • 為圖片撰寫具描述性的 alt text,幫助搜尋與可近用性。
  • 為影片標記結構化資料(例如 VideoObject schema),協助系統理解內容。
  • 注意圖片檔案大小與格式,兼顧畫質與效能,避免拖累頁面載入速度。

當網站已遵循 Google 既有的圖片與影片 SEO 指南時,某種程度上也就同步完成了對生成式 AI 搜尋的基礎優化。

第四步:善用 Merchant Center 與 Google 商家檔案

Google 已明確說明,生成式 AI 回應中,會視情境納入產品資訊與在地商家資訊。如果是:

  • 電商網站:可透過 Google Merchant Center 上傳商品 feed,讓產品有機會直接出現在搜尋與 AI 回應中。
  • 實體店家或在地服務業:應完整設定並持續維護 Google Business Profile,包括營業時間、地址、電話、服務項目等。

對這兩類業者而言,這些官方產品本身就是進入 AI 搜尋結果的主要管道之一。

第五步:為真實使用者優化體驗,而不是為AI 爬蟲寫內容

Google 在文件中最反覆強調的一點是:內容與體驗應該以人為本,而不是以 AI 為本

具體可以落實的做法:

  • 用清楚的標題階層與段落結構組織文章,讓讀者能快速掃描與定位重點。
  • 確保跨裝置瀏覽體驗一致,尤其是行動裝置上的字級、排版與互動。
  • 盡量減少內部重複內容與高度相似的頁面,以免爬蟲資源浪費在網站本身也不重視的 URL 上。

Google 也提醒,為了追逐所有可能的搜尋字串,而機械式地複製貼上內容、只改幾個關鍵字,已經落入「規模化內容濫用」(scaled content abuse)範疇,屬於垃圾內容政策範圍,長期只會傷害整體網站表現。

Google AI搜尋優化
圖/ ChatGPT生成

可以忽略的「AI 優化偏方」

Google 在這份文件中罕見地點出幾種網路上流傳的作法,其實對生成式 AI 搜尋沒有幫助。

常見說法 Google 的立場
要建立 llms.txt,讓 AI 更好讀你的網站 不需要,這類「特別給 AI 的檔案」不會享有特殊待遇
要把長文「切塊」(chunking),AI 才看得懂 不必要,系統可以理解同一頁面上的多個主題,並擷取相關段落
每種長尾搜尋字串都要各自開一個頁面 容易踩到「規模化內容濫用」,對整體表現無益
想辦法大量在外站製造品牌「提及」 若非真實且高品質的內容,多半會被垃圾過濾系統擋掉
為 AI 搜尋特別新增一套 schema.org 標記 目前沒有專屬「AI schema」,照現行結構化資料最佳實務做即可

整體來說,這次 Google 官方文件提供的是原則,而不是「保證出現在 AI Overview 的操作手冊」,當中的多數建議屬於中長期策略,對於「明天就想看到自己出現在 AI Overview」的期待,這份指南並沒有速成解答。內容品質需要累積,技術調整也需要等待重新爬取與索引的週期。

在生成式 AI 搜尋的世界裡,「沒有捷徑」這句老話再次被驗證。要在 AI Overviews、AI Mode 中爭取曝光,關鍵仍然是把內容與技術這兩個 SEO 基礎功,做得比其他網站更紮實、更以人為本,而不是寄望一個檔案、一段標記或一套話術,就能改變整體表現。

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資料來源:Google

本文初稿由 AI 協助產出,整理.編輯黃若彤

關鍵字: #Google #SEO #AI
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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