搜尋行為的結構性變化
傳統搜尋：用戶輸入關鍵字 → Google 列出 10 個連結 → 用戶點進去。
生成式搜尋：用戶輸入問題 → AI 直接回答，並可能附上來源連結。
這個差異的影響是：
- 用戶可能得到答案後不點任何連結（Zero-click）
- 被 AI 引用的來源可能獲得高品質流量（被引用 = 信任背書）
- 排名第一和第二的差異縮小，「被 AI 引用」和「沒被引用」的差異放大
GEO 和 SEO 的差異
SEO 的優化對象：爬蟲 → 排名算法 → 關鍵字匹配 → PageRank
GEO 的優化對象：LLM 的訓練資料 + RAG 的檢索機制 → 被引用的可能性
GEO 的核心問題不是「我的頁面排在第幾名」，而是「當 AI 回答這個問題時，它會引用我的來源嗎？」
GEO 的實作策略
清楚的事實陳述：AI 傾向引用有明確、可驗證的事實陳述的來源。模糊的「通常來說」不如「根據 2024 年 Stack Overflow 調查，68% 的開發者…」。
結構化內容：問題 + 直接回答（類似 FAQ 格式）。AI 的 RAG 系統傾向引用能直接回答問題的段落，而不是需要讀完整篇才懂的敘述文章。
被引用的生態建設：你的內容被其他可信來源引用（backlink），也會提高 AI 訓練時的信任權重。這和傳統 SEO 的邏輯重疊。
E-E-A-T 信號：Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness。AI 傾向引用有明確作者、有專業背景、有可驗證 credential 的來源。
Schema Markup：Article、FAQPage、HowTo 等 structured data，讓 AI 爬蟲更容易理解內容的性質。
2025 年的現況
GEO 仍是快速演進的領域，沒有確定的「最佳實踐」。幾個觀察：
- Perplexity 在引用來源時偏好有明確 URL + 標題的頁面，避免 JavaScript-only 渲染的頁面
- ChatGPT Search 的引用邏輯和 Bing 的爬蟲有強相關
- Google AI Overviews（原 SGE）的來源選取和傳統 Google 排名有相關但不完全重疊
目前最可靠的 GEO 策略：做好傳統 SEO + E-E-A-T + 結構化內容。這些在 AEO 和 GEO 裡都有效，不是需要二選一的策略。
AEO（Answer Engine Optimization，針對語音搜尋和 AI 助手的回答框）是比 GEO 更早出現的概念，本系列第 07-09 篇有完整介紹。