消費者問ChatGPT,你的品牌會出現嗎?7個動作讓AI看得見你、有信心推薦你
消費者問ChatGPT,你的品牌會出現嗎?7個動作讓AI看得見你、有信心推薦你

我常問品牌主一個問題:如果消費者打開ChatGPT問「台北最值得信賴的裝潢設計公司」,你的品牌會出現嗎?多數人的第一反應是沉默。

根據Gartner預測,品牌來自自然搜尋(organic search)的網站流量將下降50%以上,但Seer Interactive一項B2B客戶分析顯示,ChatGPT導流轉換率達15.9%,遠高於同站自然搜尋的1.76%。雖然AI流量當時僅為自然搜尋的0.07%,但仍足以做為參考。

要讓AI推薦你,第一關必須過的是技術面,讓AI看得見你、讀得懂你、有信心推薦你。以下7個優化動作,決定了這一關能不能過。

1、讓 AI「看得懂」你的品牌和產品

今天多數品牌的官網是寫給人看的,AI讀不懂缺乏結構的語意。AI需要知道你是誰、做什麼、解決誰的問題、和競品有什麼不同。

建議整理品牌最常被問的10個FAQ放上官網,產品描述加入使用情境與適用對象,並在權威媒體、協會官網、維基百科等平台發布品牌資料,讓AI從多個可信來源認識你。

這就是生成式引擎優化(GEO),是AI時代的SEO。差別在於,目標不是讓搜尋引擎排名,而是讓AI在消費者問問題時有信心推薦你。

#0 GEO
圖/ 高端訓

2、把商品資料整理得乾淨、完整

「舒適透氣」、「高品質材料」對AI毫無意義。AI代理人做購物決策時,需要重量、材質、庫存、退換貨政策,以及明確的「適合誰」與「不適合誰」。

OpenAI官方文件指出,結構化且即時的商品資料,有助於ChatGPT索引商品、理解核心屬性並準確呈現資訊;McKinsey也將結構化資料、豐富商品屬性與可驗證內容,列為品牌提升AI搜尋能見度的重要基礎。

#1 GEO
圖/ 高端訓

3、主動經營評價,因為 AI 靠評價推薦你

消費者評價也是AI比較商品的重要訊號。哥倫比亞大學與耶魯大學的控制實驗顯示,商品評分與評論數都會影響AI購物代理的選擇,但影響程度會隨模型而異。

評分與評論數會影響AI購物代理的選擇,但影響程度因模型而異。BrightLocal調查顯示,邀評時機應配合產業與消費情境,多數服務業可在體驗後3天至一週提出;81%的消費者也期待商家在一週內回覆評論。持續累積真實、近期的評價,並公開回應正負意見,有助於建立可供消費者與AI驗證的品牌口碑。

#2 GEO
圖/ 高端訓

4、在自己的地盤建一個 AI 購物顧問

消費者越來越習慣用AI找答案,但多數品牌讓消費者去問ChatGPT,再被導向競品,這是一個可以避免的流失。

在官網、App或LINE OA部署品牌專屬AI助理,並連結商品及經顧客授權的會員資料,可提供即時問答與個人化推薦。跨境電商的隨機實地實驗顯示,生成式AI售前助理能減少資訊落差,在特定情境下帶動轉換與銷售成長;但實際效果仍取決於原有客服水準、商品資料品質與使用情境。

#3 GEO
圖/ 高端訓

5、建立顧客數據系統,讓每次互動都被記住

許多品牌的數據現況:CRM放一批、電商平台放一批、LINE OA放一批,各自為政,顧客每次造訪都像第一次,AI無法做出精準推薦。

解決方案是建立顧客數據平台(CDP),整合所有接觸點,累積購買歷程、瀏覽行為、偏好標籤,用第一方數據訓練品牌專屬推薦模型。

根據CDP.com,使用CDP的企業在營收成長上跑贏競爭者的可能性高2.5倍,第一方數據是訓練品牌AI模型的核心燃料。

#4 GEO
圖/ 高端訓

6、模擬 AI 幫顧客購物的完整流程,找出斷點

你知道AI代理人幫消費者找你時,實際上走了什麼路徑嗎?我觀察到絕大多數品牌從未做過這個測試,競爭對手卻可能早已修復每個斷點。

建議親自用ChatGPT、Gemini或Claude等模擬完整購物流程,測試三關:AI找得到你嗎?推薦正確嗎?能完成結帳嗎?

建議實際模擬AI從商品搜尋、比較到結帳的完整流程,逐一檢查資料正確性、庫存即時性與交易串接。OpenAI官方規格顯示,AI完成結帳有賴完整且同步的價格、運送、稅費與訂單資料;GEO研究也發現,系統性優化內容可顯著改善生成式搜尋能見度,因此愈早建立測試與修正機制,愈有機會累積可見度優勢。

#5 GEO
圖/ 高端訓

7、定期確認:AI 如何認識你的品牌?

品牌資訊更新了、競爭格局變了、AI模型迭代了,你在AI心目中的形象可能悄悄偏移,而你渾然不知。

每季以固定問題測試多個AI平台,追蹤品牌提及率、引用來源、出現位置與描述準確度,並據此調整官網內容與PR策略。Semrush建議先建立基準,再以六個月為週期檢視成效,讓GEO從一次性專案變成持續監測與修正的流程。

#6 GEO
圖/ 高端訓

這7個技術優化動作,解決的是「AI看不到你」的問題,做到這七點,官網才具備讓AI推薦你的基本條件。

但我觀察到,很多公司技術方向清楚,執行卻停在那裡,問題不是不知道要做什麼,而是組織跑不動。如果技術面是讓AI找得到你,管理面要解決的,是讓組織真正動起來。

本文授權自高端訓【品牌AI攻略】

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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