我們以前做內容，是為了讓人點進來。
現在，是要讓 AI 選得上你。
你寫的那篇文章、那句產品說明、那段 FAQ 裡的文字，
現在可能已經被生成式搜尋抓進去了。
問題是：它還看得出來是你說的嗎？
被引用，不等於被記得。
品牌，正在被摘要掠過、被語意稀釋、被語氣平均。
這篇是寫給品牌人看的，不是教你怎麼餵 AI 演算法，而是幫你判斷：
在 AI 搜尋邏輯下，你的品牌能不能留下名字、留下語氣、留下信任。
1. 發生了什麼事？生成式搜尋正在重寫搜尋規則
AI 搜尋已經不靠傳統連結列出結果，而是直接生成摘要回答。
你的內容：
- 有可能進入答案段落，但不附上來源
- 有可能被拆句重組，變得中立、格式化
- 有可能「用過就好」，不再被點進來
這不只是 SEO 的轉變，而是品牌從「主詞」變成「素材」的過程。
當搜尋結果中出現 AI 摘要時，使用者點擊自然連結的機率會下降 65%–75%。
你不是沒上榜，是被蓋住了。
更精準地說，是被「引用但沒有署名」。
2. 品牌面臨的新競爭：GEO × AIS
要想在 AI 搜尋中被看見，品牌需要同時處理兩個層次的競爭：
GEO：Generative Engine Optimization
讓你的內容「被選為 AI 回答來源」的機率提高
這涉及結構、語意、可摘要性
不是只寫好文章，而是寫得讓 AI 想引用你
AIS：AI Search Readability
讓 AI 能讀懂你說什麼，甚至辨認出這是你說的
AI 不一定會附上作者名，但會保留語氣、用詞、脈絡
辨識度高的語言，才有機會在 AI 的輸出裡留下品牌性格
這兩件事結合起來，才是真正的「被看見」
不是在頁面上露出，而是在語言中留下存在感
3. 品牌在 AI 搜尋下的五個策略落點（具體可行）
以下是結合最新研究（Profound、Peec AI、Accenture 2025 消費者搜尋行為報告），整理出的五個實戰策略：
01｜品牌主張要一致，語言要統一
AI 模型傾向優先選用「語意一致、觀點明確」的內容。
這意味著品牌的觀點、價值、核心語彙不能只出現在品牌頁面，而應該在各種外部內容中反覆出現、前後一致、說法穩定。
操作建議：
- 為你的品牌觀點定義語句模板（如：「我們相信____不該只靠_____來解釋」）
- 訓練內容供應者（行銷、客服、PM）使用一致的論述方式
02｜在權威平台留下內容痕跡
AI 模型在擷取資料時，會優先引用來自可信任網站的內容。
這不只是 SEO 外鏈，而是可信度分數（trust score）建構的一部分。
操作建議：
- 將核心觀點、品牌主張，發表在媒體、產業平台、專業社群（如 Medium、LinkedIn、商業媒體投書）
- 使用 Schema.org 標記官網內容（FAQ、作者資訊、企業介紹）
03｜結構化寫作，寫給 AI 看，也寫給人讀
AI 模型偏好語意清晰、有結構的資料。
這代表你的內容不該只有漂亮文案，
而要有明確的小標、QA 格式、步驟說明、段落層次。
操作建議：
- FAQ/知識庫請用「問句＋回答」的格式撰寫
- 每篇文章至少包含 2 個小標、1 段問題拆解、1 段回到品牌觀點
04｜品牌語氣不只是 Tone，要變成 Pattern
AI 不會記名字，但會記說話方式。
你要讓自己說話的「節奏」、「比喻」、「句型」有辨識度。
操作建議：
- 建立品牌語氣範例庫（常用開場／收尾語句、專屬名詞、說明邏輯）
- 在每篇內容中刻意使用 1-2 組熟悉句型，建立語言指紋
05｜追蹤品牌在 AI 搜尋中的「引用現況」
這是最被忽略的一步。
現在已經有工具（如 Peec AI、Perplexity Dashboard、Profound AI）可以監控品牌在 AI 回答中是否被提及、引用、擷取內容。
操作建議：
- 定期搜尋品牌名稱＋關鍵詞在 ChatGPT、Perplexity 等平台的回答
- 建立內容可見性報表，評估品牌內容是否進入 AI 可見資料庫（尤其英文市場）
4. 結語：不是做更多內容，而是做能被辨識的內容
AI 搜尋時代的品牌內容策略，不是回到量產，而是回到語言本身：
- 你說的話，能不能被選進 AI 回答裡？
- 被選進去時，還能不能聽得出來是你說的？
這就是未來品牌的內容競爭力。
做 SEO 是為了曝光；做 GEO 和 AIS，則是為了保住品牌的存在感。
若你正在經營品牌內容策略，不妨從這三件事開始問起：
我們的內容，是不是都在說同一件事？
我們的語氣，有沒有讓 AI 聽得出來？
我們現在被看見的方式，是不是「像大家」，而不是「像自己」？
這三題，就是你的 AI 搜尋時代品牌診斷起點。
▍參考資料來源
- SparkToro × Seer Interactive
《Generative AI & Search Click-Through Rate Study》 - Originality.AI
《What is Model Collapse and Why is it a Risk for Generative AI?》 - The Washington Post
《Google’s AI Overviews often cite questionable sources》 - Accenture (2025)
《Future Consumer Trends Report: Trust and Search Behavior
