生成式搜尋（Generative Search）已徹底改變內容成功的定義，成功的模型不再單純是「導流」，而是「內容參與答案貢獻」。如果你還只關注舊報表上的排名、點擊與曝光，你很可能正在用舊地圖找新寶藏，完全忽略了品牌內容是否被選進 AI Overview 或 AI 答案的關鍵訊號。
這份自檢表能幫助你辨識六大常見的 KPI 錯配訊號，並將這些訊號對應到 GEO 機制鏈（Query Fan-Out, Passage Retrieval, LLM Extractability, Answer Synthesis）的哪一個環節。目標是協助你從「內容不好」的模糊指控中脫身，精確找出「卡在機制哪一段」，從而制定更精準的內容策略，讓你的內容真正成為生成式答案的一部分。
這篇原文會帶你抓住 3 個重點：
- 釐清生成式搜尋時代，成功模型如何從「導流」轉向「答案貢獻」。
- 六個可觀察的 KPI 錯配訊號，以及它們對應的 GEO 機制節點。
- 如何在不推翻現有報表的前提下，導入「排名 vs 被引用」的共同指標語言。
我在實務上最常看到的地雷是：將點擊率 (CTR) 下滑直接歸咎於「標題不夠吸睛」，卻未檢查內容是否已被 AI Overview 引用，這會讓你錯失真正成功的訊號，並把預算投錯方向。
👉 完整版（含六個錯配訊號對照機制節點）在 EchoWave：SEO KPI 在生成式搜尋裡常見的錯配：你是不是還在用舊報表？
