不能只發行銷話術，AI 要的是可驗證的資訊

在傳統的線上獲客裡，搜尋結果的位置幾乎就是戰場：店舖能否排在前面，被視為最要緊的事。企業因此投入廣告、關鍵字優化與評論平臺營運，只為守住搜尋排名。

如今另一種取得資訊的方式已經出現。使用者會把完整需求直接交給 AI，而不是只輸入零散關鍵字去檢索。

「嘉定園區附近可靠的工業設備維修商有哪些？」

「想找一家做企業團體活動策劃的公司，能容納 80 人，有什麼方案推薦？」

「開奶茶店選原料供應商要注意哪些坑，上海本地哪家更穩？」

AI 會直接整合資訊、對比方案，甚至 直接給出引用或推薦的方向 。

這意味著，商家需要關注的不再僅僅是網頁排在第幾位，更要思考： 能不能進入 AI 生成的答案裡 。

01 ／ DATA

7 億使用者背後，新的流量入口已經出現

中國互聯網絡資訊中心（CNNIC）在 2026 年 9 月發布的《生成式人工智慧應用發展報告（2026）》顯示：截至 2026 年上半年，中國 生成式人工智慧使用者規模已突破 7 億人 ，普及率超過 50%。其中，76.0% 的使用者表示會使用生成式 AI 回答問題。

資料來源：CNNIC《生成式人工智慧應用發展報告（2026）》；Adobe 2026 年 6 月研究樣本

這組數據釋放出一個重要訊號：AI 正在從前沿技術工具，逐步變成 大眾獲取消費資訊的重要入口 。對於企業而言，這場變革不只是資訊傳播方式的迭代，更關係到使用者如何發現品牌、瞭解產品，以及如何橫向對比商家。

Adobe 在 2026 年 6 月發布的研究中指出，其統計的 AI 通路訪客轉換率比其他通路高 31%。這一數據來自特定研究樣本， 不能直接套用到所有國內實體門市 ，但足以說明 AI 推薦流量，已經成為實體商家值得留意的增量通路。

02 ／ DEFINITION

GEO 究竟是什麼？

GEO，全稱 Generative Engine Optimization ，即生成式引擎優化。

「打造企業標準化數位資訊資產，讓企業資訊更容易被 AI 擷取、讀懂、引用，並在對應的關鍵查詢場景中，獲得被引用、提及或推薦的機會。」

它和傳統 SEO 有著本質區別。

SEO：爭排名

聚焦傳統搜尋結果頁面的排名，比的是網頁排在第幾位。

GEO：爭引用

聚焦 AI 生成問答內容時，能否引用、推薦你的品牌。

舉個例子，一家工業零組件服務商想要搶佔 AI 問答流量，不能只反覆發布「產品打折」「現貨供應」這類行銷話術。還需要搭建 完整、真實的資訊體系 ：

1.主營哪些零組件？

2.適配哪一類產業客戶？

3.交付週期與售後保障是什麼？

4.和同城同行相比差異化優勢在哪？

5.客戶高頻諮詢問題有哪些？

這些 真實、準確、可驗證的資訊 ，才是企業長期的數位資產。

注意 ／ 邊界說明

當然，GEO 無法保證 AI 100% 推薦某家企業，也不能靠堆砌關鍵字實現穩定獲客。

03 ／ STRATEGY

門市要抓住兩條核心 AI 獲客路徑

這兩條路徑邏輯不同，但可以 一被動、一主動 地配合起來用。

路徑一 GEO 優化，被動承接

透過 GEO 優化，提升品牌在 AI 問答場景中的可發現性，被動承接 AI 推薦帶來的意向客戶。

路徑二 內容矩陣，主動觸及

依託內容矩陣的持續佈局，主動挖掘、觸及已經表達消費需求的潛在客戶。

兩條路徑邏輯不同，但底層核心一致：企業必須讀懂 客戶在關心什麼、顧慮什麼、想要什麼 。這也是「台灣CUEGEO」在實務上會同時留意的方向。

透過競品監測與內容矩陣的持續佈局，協助商家較有系統地掌握本地客戶的真實需求，並降低人工選題、市場調查、內容產製的負擔。

GEO 解決的是：讓 AI 看懂你的品牌；整套 AI 獲客工作流解決的是：持續挖掘商機、導流獲客、長效經營客戶。

未來，搜尋排名依舊有價值，但 已經不是商家唯一的獲客入口 。企業需要沉澱一套可被各類平臺、搜尋引擎、生成式 AI 模型識別的品牌資訊資產。

當消費者習慣向 AI 提問，每一家企業都不妨重新審視：自己的品牌資訊，能不能被 AI 識別、引用或推薦。

常見問題

Q1：為什麼說企業獲客不再只拼搜尋排名？
A：過去商家最關心的，是店舖能不能排在搜尋結果前面。現在使用者不再只是輸入零散關鍵字檢索，而是直接向 AI 提出完整需求；AI 會整合資訊、對比方案，甚至直接給出引用或推薦的方向。因此商家要關注的，不再僅僅是網頁排在第幾位，更要思考能不能進入 AI 生成的答案裡。

Q2：文中引用了哪些數據來說明新的流量入口已經出現？使用時要注意什麼？
A：中國互聯網絡資訊中心（CNNIC）在 2026 年 9 月發布的《生成式人工智慧應用發展報告（2026）》顯示，截至 2026 年上半年，中國生成式人工智慧使用者規模已突破 7 億人，普及率超過 50%，其中 76.0% 的使用者表示會使用生成式 AI 回答問題。Adobe 在 2026 年 6 月發布的研究則指出，其統計的 AI 通路訪客轉換率比其他通路高 31%。後者來自特定研究樣本，不能直接套用到所有國內實體門市，但足以說明 AI 推薦流量已經成為實體商家值得留意的增量通路。

Q3：GEO 是什麼？它和 SEO 有什麼不同？
A：GEO 全稱 Generative Engine Optimization，即生成式引擎優化，指的是打造企業標準化數位資訊資產，讓企業資訊更容易被 AI 擷取、讀懂、引用，並在對應的關鍵查詢場景中，獲得被引用、提及或推薦的機會。SEO 爭的是傳統搜尋結果頁面的排名；GEO 爭的是 AI 生成問答內容時，能否引用、推薦你的品牌。

Q4：為什麼不能只反覆發布行銷話術？哪些資訊才算長期數位資產？
A：若要搶佔 AI 問答流量，不能只反覆發布「產品打折」「現貨供應」這類行銷話術，還需要搭建完整、真實的資訊體系，例如主營哪些產品、適配哪一類產業客戶、交付週期與售後保障、和同城同行相比的差異化優勢，以及客戶高頻諮詢問題。這些真實、準確、可驗證的資訊，才是企業長期的數位資產。同時，GEO 無法保證 AI 100% 推薦某家企業，也不能靠堆砌關鍵字實現穩定獲客。

Q5：門市可以怎麼抓住 AI 獲客路徑？
A：有兩條路徑，可以一被動、一主動地配合起來用。路徑一是 GEO 優化，提升品牌在 AI 問答場景中的可發現性，被動承接 AI 推薦帶來的意向客戶。路徑二是內容矩陣，主動挖掘、觸及已經表達消費需求的潛在客戶。兩條路徑邏輯不同，但底層核心一致：企業必須讀懂客戶在關心什麼、顧慮什麼、想要什麼。

Q6：搜尋排名以後還有沒有價值？企業還需要做什麼？
A：搜尋排名依舊有價值，但已經不是商家唯一的獲客入口。企業需要沉澱一套可被各類平臺、搜尋引擎、生成式 AI 模型識別的品牌資訊資產。當消費者習慣向 AI 提問，企業不妨重新審視：自己的品牌資訊，能不能被 AI 識別、引用或推薦。

資料來源

1. 生成式人工智慧應用發展報告（2026），中國互聯網絡資訊中心（CNNIC），2026年9月29日
2. Building a generative engine optimization practice for the AI-driven web,Karthik Muralidharan（Adobe）,2026年6月17日
3. GEO: Generative Engine Optimization,Pranjal Aggarwal、Vishvak Murahari、Tanmay Rajpurohit、Ashwin Kalyan、Karthik Narasimhan、Ameet Deshpande,2024年8月24日
4. 消費者使用生成式AI工具之行為問卷調查，公平交易委員會，2026年10月