《科技一週》TechWeekly｜矽谷思惟，帶你職涯突圍
今年 5 月，矽谷最具影響力的創投之一——Andreessen Horowitz（a16z）發表了一篇標題引人注目的文章：〈How Generative Engine Optimization (GEO) Rewrites the Rules of Search〉，在 AI 模型主導搜尋的時代，「讓模型看懂你的內容，並願意引用你」，將取代傳統 SEO 成為內容曝光的新主軸。
- 現在搜尋市場發生了甚麼基礎的變化?
- 為什麼「語意密度」與「模型可解析性」成為新武器？
- 怎麼打造一個容易被 LLM 記住與引用的個人內容結構？
- 在這場 AI 主導的競爭中，對我們個人有甚麼啟發以及該如何突圍?
那我們就開始吧! 以下就分為五點心得報告!
1.背景：搜尋沒有死，全面進化成 AI 模式
在前一篇文章當中我們已經仔細的分析，谷歌在新的時代，以AI overview 回擊來自其他AI巨頭的夾擊，接著會進入AI Mode的全新時代；過去27年(谷歌成立於1998年)，Google 幾乎壟斷了搜尋入口，靠的不只是靠產品本身，還有靠著成為你手機中的「預設搜尋引擎」。
每你打開 iPhone，Safari 的預設搜尋引擎就是 Google Search，這也讓 Google 搜尋廣告業務一年狂賺超過 2500億美元 (250 billion)，遠遠超越其他產品線，可以說毫無疑問，搜尋就是谷歌乃至於字母集團的命脈，佔總營收的約四分之三。最新一季的廣告的營收達到 668.9 億美元，年增 8.5% (66.8x4=2600 就用250billion 來記憶)。
第一個觀察: 本來傳統搜尋的確是順風順水，但近來卻面臨衝擊
最近，Safari的搜尋量首次出現下滑，蘋果高階主管 (也就是去聽證會作證蘋果副總裁的Edy Cue)說到:『Safari的搜尋量上個月首度出現下滑，他認為這是人們開始使用AI的緣故，蘋果計畫在Safari中納入AI搜尋供用戶選擇，例如OpenAI、Perplexity AI或Anthropic等，現階段它們不會成為Safari的預設，但AI搜尋最終將會取代像是Google這類的標準搜尋引擎。』
不管蘋果是否能從這些公司身上賺到一樣多的置入費，基本上手機上面的搜尋即將開放給其他AI這件事情已成定局。
下圖說明: 最右邊的就是Edy Cue
所以這個黃金公式—成為裝置預設入口 → 大量搜尋 → 廣告營收，看起來正因 AI 搜尋開始鬆動。
第二個重要觀察: AI能夠更加精準體察你真正想知道的答案
隨著答案格式的變化，我們的搜尋方式也在不斷變化。 AI 原生搜尋在 問題變更長（平均 23 個字 vs.以前的 4 個字），會話更深入（平均 6 分鐘），並且回應因上下文和來源而異。
與傳統搜尋不同，LLM 能夠記憶、推理並透過個人化、多回合的產生回應，很大的程度上，他真的知道你現在此時此刻，最想要知道的答案是甚麼，大幅度免去爬文搜尋，這從根本上改變了內容的發現方式以及內容的優化方式。
我們正站在一個關鍵轉捩點：搜尋的邏輯從 keyword-based，轉為 content-based，即將再轉為 model-based。
這是搜尋的第二幕揭幕：「GEO」——Generative Engine Optimization 生成式引擎優化的登場，僅將隨之而來的則是針對模型的優化。
我們為什麼特別喜歡閱讀創投報告？因為它們很會抓住時代脈動
GEO 這種新名詞誰發明的？就是a16z (Andreessen Horowitz) 在今年5/28出版的這篇文章: "How Generative Engine Optimization (GEO) Rewrites the Rules of Search"
把觀察到的趨勢化身為一個簡單的名詞，讓投資人，或是新創公司都能夠理解VC所看的方向，這就是我們提過的 “ Coin the Term “以及建立自己”Thought Leadership” 的綜合體，創投不是觀察變化，是定義變化；GEO 就是這樣的詞：它是一種典範移轉，而且是「模型時代的曝光策略」。
第三個重要觀察: LLM 已經成了重要的入口網站
同時，LLM 一個新興訊號是出站點擊量。例如，ChatGPT 已經為數萬個不同的網域帶來了引薦流量，要吸引他的導流，就要以絕佳的內容出手，也就是所謂的Content Based Search。
2. AI 搜尋下的突圍關鍵! Content-based approach
content-based是甚麼概念 ?Andreessen Horowitz創投指出
“Traditional SEO rewards precision and repetition; generative engines prioritize content that is well-organized, easy to parse, and dense with meaning (not just keywords). Phrases like “in summary” or bullet-point formatting help LLMs extract and reproduce content effectively.
傳統的SEO注重精準和重複；而生成引擎則優先考慮條理清晰、易於解析且含義豐富（而不僅僅是關鍵字）的內容。諸如「總結」之類的短語或項目符號格式有助於LLM有效地提取和複製內容。
①“dense with meaning”, ②“easy to parse”, ③“well-organized” 分別代表甚麼意涵 ?我們稍加說明，傳統的搜尋叫做關鍵字，我們會問說『你用甚麼關鍵字搜尋』，或者『 你用甚麼去搜尋?』 這已經對我們而言像呼吸一樣自然；
隨著AI對於文字理解與人性理解的層次越來越高，能夠準確的預期你的文字是不是有效，套句我們常說的，要感動別人要先感動自己。由此推論，這個時代是內容創作者最好的時代，不是因為工具多，而是因為你有感而發所寫的東西，更容易被理解、更容易被看見。
這就是上面所說的①“dense with meaning “
②“easy to parse” 又是甚麼意思? parse 是解構的意思，你寫的內容可以怎麼切分? 你可以想像要幫自己的文章增加分隔線、上小標題，容易做到嗎?
③“well-organized” ，寫作的過程通常都是重新整理思緒，科技一周以及閱讀經濟學人，則是又加了一層錄製音的關卡，(基本上如果沒有寫作清晰，我們自己都念不來)
簡單說，AI時代的寫作，更加注重文意豐富流暢、結構清晰、意於理解，以前有SEO搜尋關鍵字優化，你或許可以透過塞一些關鍵字來最佳化，現在開始有生成引擎優化，看到這裡，你可能會問：「GPT 模型持續更新，我們又無法掌控，又怎麼針對他來優化？」
3. GEO 模擬器的出現：打造你的品牌語言驗證器
就像 IC 設計一樣你可以設計模擬器驗證邏輯。GEO 也是如此。
現在的頂尖品牌行銷團隊開始打造屬於自己的「語言模擬器」，包含：
- 微調開源模型（如Mistral、Gemma）作為品牌沙盒
- 模擬 ChatGPT 提問情境，測試品牌是否被提及
- 將觀測結果回饋至內容策略，調整文章結構、摘要語句、關鍵敘述，行銷部門極有可能變成一個『AI模型的輿情掌控系統』。
這間公司叫做Profound，他們公司的使命叫做”Optimize Your Brand's Visibility in AI Search，最佳化貴公司的AI能見度!
另外一間類似的公司叫做Goodie, 可以幫品牌公司做出像這樣的品牌情緒看板(Sentiment Analysis)，幫你分析出當人們詢問AI 的時候，從AI回答中所得到的答案是正面還是負面，可以說是一個輿情看板。
4. 被引用比被搜尋更重要：從 SEO 到記憶經濟
在 SEO 時代，我們追求的是 Google 給你一個好排名、使用者點進來的機率高一些；在 GEO 時代，你追求的是 ChatGPT 直接說出你的名字、直接引用你的觀點，簡單說“Memory over Search”: 被引用才是關鍵
這代表我們的內容目標，不再是寫一篇會被搜尋的文章，而是寫一篇容易被模型記住、被引用的內容，這裡有幾個要注意的變化：
- Keyword-based → Content-based：不再是塞關鍵字，而是打造語意密度高、段落清晰、容易重組的內容
- 點擊數 → 被引用率：ChatGPT 與 Perplexity 現在每月產生數億次回答，而其中的 outbound referral（模型主動連出去的網站引流）正在成為新一代導流入口
- 模型就是秘書：你可以想像，GPT 搜尋功能就像老闆的秘書，如果秘書很知道每個人所熟悉的領域，未來老闆要有甚麼垂詢的時候，她自然會問到對的人；這就是在我們的世界中「獲得流量」的邏輯，所以沒事要多去跟祕書講講話，讓她也知道你在忙甚麼業務。
想要被引用，不僅內容要有深度，也要做到「金句滿滿」，讓模型更容易記住、引用與傳遞，沿用上面的例子，GEO 時代的做法，就像是在你平常對老闆提出見解的時候，就要做到乾淨俐落、乾貨滿滿、充滿記憶點，老闆在思考人選的時候，腦中就浮現你上次說的哪一句話或是觀點，很有亮點且記憶鮮明，不在乎會議室有幾個人，老闆就是認定你。
簡單說，你給的意義是否完整，是否解決了一個思考主題、一個關鍵詞的說明? 生成引擎更偏好一次生成好內容，若你能夠給好給滿相關的資訊，那最棒，而不是傳統作法: 先求有再求好。
5. GEO 將成為企業與 LLM 溝通的主系統
未來品牌行銷部門的目標，不只是做內容，更是：建立模型端的『品牌被理解框架』
舉例來說，如果你是「全球科技產業觀察者」，你要讓每篇文章都重複這個角色定位，甚至用相似詞句描述自己，久而久之，模型才會在語意空間裡建立出你的「座標」。
當這件事情越做越專業之後，content-based 的概念可能也會退位，就轉變成為有一個品牌方的AI系統，專門來掌管公司行銷素材的製作，以來符合主流AI引擎的偏好，有點仙拚仙的味道，即為上文所提到的 model-based approach.
上面是Andreessen Horowitz 創投所列出來，已經在提供GEO最佳化的新創公司，真的是百花齊放! 你要做的不是「SEO 優化」，而是變成那個讓 AI 想引用的人。
結語：模型記得你，遠比人搜尋你或看到你更重要
定位的這本書寫到，重點不是你是誰，而是別人認為你是誰，簡單說就是一想到甚麼事情就想到你。大家搶佔的都是消費者心中既定的位置，像是大風吹一樣，人類大腦中的分類與定位其實就只有有限的數量，你很難創造出新的類別，這也是為什麼定位這本書強調的是在你對方腦中的定位。
矽谷思惟 助我們職場突圍!
搜尋的世界正在重寫，內容的意義與定位比以往都更加重要，你是誰、提出了甚麼樣的內容、如何被記住，大家心中對你的感受是甚麼，這幾個問題比以往都還要重要，這個是內容為王時代就有的觀念。
內容為王，結構為后
有點像以前聯考會考成績大家來排序，排名前面的上好學校，現在就是特殊選才、特色招生，你是甚麼樣的人、具備甚麼樣的能力、想念甚麼樣的學校，直接配對，那個人的特色要更鮮明才行，你是否具備結構化的才華呈現? 學習歷程、參賽紀錄、優良事蹟、社團幹部等。
《可供行動的趨勢與洞見》
有了這樣的趨勢，給我的一個很好的思考點就是結構化你的優勢。我們可以這樣練習:如何進行GEO 優化？你可以從這三步開始
- 建立內容的模型閱讀友善格式（使用小標、總結、表格）
- 定期模擬 ChatGPT 搜尋結果（回測自己的品牌是否出現）
- 回饋機制與標準化流程（整理模型回饋結果，內部優化）
這是一個關係與意義的年代。
你寫的內容對誰有意義 ? 你現在正在從事的職務內容對誰有意義? 你們公司的產品具體來說是在幹嘛? 能不能在模型的語言宇宙裡，被自然地想起、被主動地引用，將決定你在未來商業場域中的話語權與市佔率。
這不僅只是一場內容戰，還是定位戰、更是一場記憶爭奪戰。要突圍，就要讓模型「相信你、提起你、轉述你的觀點」。這就是 GEO–Generative Engine Optimization，我想這一塊大家也都在摸索，意義為上、並且加以結構化! 這就是你該進攻的戰場。
科技一周工作小組
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關鍵詞卡Generative Engine Optimization (GEO)生成引擎優化，對應 AI 模型回應機制設計內容策略
Semantic Density語意密度，指單位內容所蘊含的資訊濃度
Outbound Referral模型主動引導的外部連結，是新時代的流量指標
Model Memory Layer模型記憶層，LLM儲存重要知識與引用習慣的深層結構
