生成式引擎優化，7 個步驟。
當有人向 AI 助手提問時，它會搜尋網路，讀幾個頁面，然後寫出一個回答。生成式引擎優化（GEO）就是讓您的頁面成為它會讀、會信任、會引用的那些頁面。下面是研究的發現，以及該怎麼做。
釋出於 2026 年 10 月 13 日 · 更新於 2026 年 10 月 14 日 · 作者 Visibian
發生了什麼變化。
搜尋引擎返回一列連結。AI 助手返回一個回答，裡面有幾個品牌名稱和來源。您的名字是否出現在這個回答中，更少取決於您的頁面在結果列表中的位置，更多取決於 AI 助手能否存取這個頁面、理解它，並有把握地引用它。
這個術語來自普林斯頓大學和印度理工學院德里分校研究人員 2024 年的研究 「GEO: Generative Engine Optimization」，發表於 KDD 會議（arXiv 2311.09735）。他們用一個模擬的 AI 搜尋引擎測試了對網頁的各種修改。加入引語、統計資料和引用來源，使頁面在回答中的可見度在主要指標上提高了約 30% 至 40%，在 Perplexity 上的一項較小測試中最高提高了 37%。堆砌關鍵詞沒有幫助。
請把這些數字看作方向，而不是承諾。該研究使用的是 2023 年的模型（大部分測試用 GPT-3.5），結果因話題而異。當測試中的所有頁面同時改進時，原本在搜尋中排第一的頁面損失了約 20% 至 30% 的可見度。真正算數的是您自己的結果。
1. 讓 AI 爬蟲進來。
如果 AI 助手抓取不到您的頁面，其他一切都無從談起。每家 AI 公司都會派出自己的爬蟲，也就是抓取頁面的程式。有幾家會分別派出用於搜尋、用於即時回答某個人、以及用於收集訓練資料的爬蟲，所以攔截訓練爬蟲不一定要攔截其他爬蟲。
截至 2026 年 10 月 14 日，各家公司對自己爬蟲的說明：
- OpenAI：OAI-SearchBot 把頁面放進 ChatGPT 搜尋，ChatGPT-User 在有人要求時抓取頁面，GPTBot 收集訓練資料。
- Anthropic：Claude-SearchBot 改進 Claude 的搜尋結果，Claude-User 在有人向 Claude 提問時抓取頁面，ClaudeBot 收集訓練資料。
- Perplexity：PerplexityBot 構建 Perplexity 的搜尋結果，不用於訓練基礎模型；Perplexity-User 為某個人的問題抓取頁面。
- Google：AI Overviews 和 AI Mode 是 Google 搜尋的一部分，由 Googlebot 抓取。Google-Extended 是用於 Gemini 訓練和回答依據的另一項 robots.txt 設定，Google 表示它「does not impact a site』s inclusion in Google Search」（不影響網站被收錄進 Google 搜尋）。
- Microsoft：Copilot 把搜尋查詢發給 Bing 搜尋服務，並根據結果寫出回答，所以關鍵的是 Bing 的爬蟲 Bingbot。
檢查 2 個地方：您的 robots.txt 檔案，以及網站前面的防火牆或安全服務；即使 robots.txt 允許，後者也可能把爬蟲擋在門外。然後檢查您的主要文字是否就在頁面本身裡。很多爬蟲抓取頁面時不執行指令碼，所以只有在指令碼執行後才出現的文字，可能永遠到不了它們那裡。
免費的AI 就緒度檢查大約 20 秒就能顯示 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity 能在您網站的某個頁面上讀到什麼。要決定攔截哪些爬蟲，請看攔截每個 AI 爬蟲的代價。
2. 先給出答案。
AI 助手會從頁面中摘取短小的段落。一個段落如果能獨立回答問題、用詞直白、位置靠前，就很容易被引用。
- 頁面開頭和每個主要部分的開頭，都用 2 到 3 句直接回答。
- 用人們會問的問題作標題，例如「多少錢？」，並在標題下的第一句就回答。
- 段落要短，每段一個意思，這樣任何一段被單獨引用時都能看懂。
- 內容本身是列表、比較或流程時，就用列表、表格和編號步驟。
這些習慣對人類讀者也有幫助。截至 2026 年 10 月，公開研究並沒有說明每一項單獨能在多大程度上改變 AI 回答。
3. 每個說法都要有依據。
2024 年那項研究中最好的結果來自加入證據：統計資料、引語和引用來源。含糊的說法很容易被跳過。具體、註明日期、有來源的說法很容易被轉述。
- 用經過測量的說法替換籠統的說法，寫明數字、日期和出處。
- 在正文中寫明來源，附上年份和原文連結。
- 引用有名有姓的專家的話，包括您自己的員工，並註明其職務。
- 釋出您自己的資料，來自您的研究或客戶的成果。這會給 AI 助手提供其他頁面都沒有的東西。
想了解對數百萬條 AI 回答的研究發現了什麼，以及每個 AI 助手從哪裡獲取來源，請閱讀如何被 AI 引用。
4. 說清楚您是誰。
AI 助手需要弄清一個頁面講的是哪家公司，以及是否可信。資訊相互矛盾，例如一處用舊公司名、另一處用新公司名，會讓這兩件事都更難。
- 在所有地方都用同樣的方式描述您的公司：您的網站、各平台資料頁、目錄和列表。
- 文章要署上作者姓名，並配一個介紹作者的頁面。
- 爭取在您所在領域 AI 助手已經在讀的網站上被提到：評測網站、行業刊物、論壇和參考頁面。您自己的網站只是它們所讀內容的一部分。
在 Visibian Brand Intelligence 中，「來源網域」顯示您所在領域的回答引用了哪些網站，「幻覺監測」顯示 AI 助手在哪裡對您描述有誤。
5. 用結構化資料標註頁面。
結構化資料是一段程式碼，通常是 JSON-LD，用來告訴機器一個頁面是什麼：一篇文章、一個產品、一家公司、一組問答。截至 2026 年 10 月，幾乎沒有公開證據表明它本身能讓頁面被引用。它的價值在於把您的事實直白地寫出來，讓機器無需猜測就能讀懂。
- Organization 和 WebSite，用於整個網站
- Article，包含 author、datePublished 和 dateModified
- FAQPage，僅用於頁面上確實展示了問答的地方
- Product 或 SoftwareApplication，用於頁面描述的正是這類內容時
- BreadcrumbList，用於說明頁面在網站中的位置
有一條規則高於其他一切：結構化資料必須與頁面顯示的內容一致。描述讀者看不到的東西的標註，好的情況是被忽略，壞的情況是誤導。Visibian 的 Page Code 會為頁面寫出這段程式碼，在 Business 和代理商方案中提供。
6. 回答人們會問的問題。
一個簡短的問答部分，用人們向 AI 助手提問時的說法來寫，能給它們提供容易摘取的段落。每個回答要簡短完整，只列出重要的問題，事實變化時及時更新回答。
7. 保持更新，並加以衡量。
有些 AI 助手會在有人提問的那一刻抓取頁面（即第 1 步中的使用者爬蟲），所以更新可以很快進入回答。有變化時就更新最重要的頁面，並且只有在頁面本身變化時才修改「最後更新」日期。
然後進行衡量。AI 回答每次都可能不同，所以一個問題只問一次說明不了什麼。按計劃在買家使用的各個 AI 助手上提出同樣的問題，並結合誤差範圍比較不同時期，再判斷是否發生了變化。
來源。
- Aggarwal、Murahari、Rajpurohit、Kalyan、Narasimhan 和 Deshpande，「GEO: Generative Engine Optimization」，KDD 2024。
- OpenAI，「Overview of OpenAI crawlers」，閱讀於 2026 年 10 月 14 日。
- Anthropic，「Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?」，閱讀於 2026 年 10 月 14 日。
- Perplexity，「Perplexity crawlers」，閱讀於 2026 年 10 月 14 日。
- Google，「Google』s common crawlers」，最後更新於 2026 年 7 月 14 日。
- Microsoft，「Data, privacy, and security for web search in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat」，閱讀於 2026 年 10 月 14 日。
看看您處在什麼位置。
Visibian Brand Intelligence 每天或每週向 11 個 AI 助手提出買家的問題。它顯示您被提到的頻率、回答為什麼漏掉您，以及您所做的修改是否改變了數字。Visibian Academy 講授這 7 個步驟背後的方法，並提供 8 份 Build Guide 指導具體工作。