<h2><span id=”the-rise-of-ai-in-search-results”>搜尋結果中的 AI 崛起</span></h2> 向 AI 驅動的搜尋轉變的速度，遠超過許多 B2B 營銷人員與企業領導者的預期。自 2025 年 3 月起， <strong>13.1% of all U.S. desktop search results</strong> 包含一個 <strong>AI 概覽</strong>，這一數字在僅僅兩個月內翻倍以上（Semrush，2025）。對於知識密集型的垂直領域，如醫療、法律與科技，這一比例更高，因為生成摘要成為資訊查詢的預設回應。此轉變已在影響使用者如何與內容互動以及品牌如何被發現。Raptive 的研究顯示，AI 產生的答案的出現可能導致前列頁面網站點擊次數下降約 <strong>25% X強>/strong> 的情況（Raptive，2024）。然而，在 B2B 部門，影響不僅是流量流失——它是對購買旅程相關性的深層影響。另 Forrester 預測到 2025 年底， <strong>45% of B2B decision-makers</strong> 將在研究與供應商比較階段使用對話式 AI 工具，如 ChatGPT 或 Copilot（Forrester，2024）。這使得掌握 LLM 引擎優化（LEO）不僅是一個 SEO 附加功能，而是一項核心競爭優勢。在一個 AI 決定哪些品牌可信的世界裡，成為 AI 的答案已成為可見性的新衡量標準。 <h2><span id=”what-is-llm-engine-optimization-leo”>LEO 的定義</span></h2> 商業與客戶在線之間的基本契約已改變。二十多年來，協議很簡單：客戶提出問題，搜尋引擎提供可點擊的多個答案。這一時代結束了。今天，數位環境由 <strong>大型語言模型（LLMs)</strong> 主導——這些 AI 系統以海量文本為訓練資料，以理解並產生人類語言。這些 LLM 驅動了兩種轉換性的搜尋體驗：<ul> <li><strong>生成式搜尋,</strong>，像 Google 的 AI 概覽，直接在結果頁顯示單一、摘要性的答案。</li> <li><strong>對話式搜尋,</strong>，使用像 ChatGPT 這樣的工具，使用者可以進行反覆對話以深入探討主題。</li> </ul> 結果是，客戶現在期待即時、確定的答案，而非僅是選項清單。這種變化從根本上改變了他們如何發現品牌與尋找資訊。對企業領導者而言，問題不再是「我們怎麼得到一次點擊？」而是「我們怎樣成為答案？」 對於這一新現實，負責任的學科就是 LEO（LLM Engine Optimization）。 <h3>定義</h3> LEO（LLM Engine Optimization）指的是為大型語言模型（LLMs）——如 ChatGPT、Claude、或 Gemini——而非像 Google 或 Bing 這樣的傳統搜尋引擎，專門對內容、資料或互動進行優化的實踐。隨著用戶越來越轉向 LLMs 來回答查詢、做出決策與摘要資訊，LEO 正成為 SEO（搜尋引擎優化）的下一步演進——但對 AI 驅動的引擎而言，而不是網頁爬蟲。 <h3>SEO vs. LEO vs. GEO</h3> <img src=”/wp-content/uploads/2025/08/Difference-between-SEO-vs.-LEO-vs.-GEO.webp” /> <ul> <li>SEO 協助搜尋引擎發現你的內容。 </li> <li>LEO 幫助 AI 了解你是誰。 </li> <li>GEO 協助 AI 在其答案中呈現你。 </li> </ul> <h2><span id=”why-is-leo-important”>為何 LEO 重要？</span></h2> Traditional clicks’s decline, while concerning, hides a more important truth: <strong>AI-influenced traffic converts better</strong>. Studies say visitors who arrive via an AI-generated recommendation can be up to <strong>4.4 times more valuable</strong> than standard search visitors because they come with higher trust and stronger intent (Semrush, 2025). A 2025 B2B Benchmark Report supports this shift in behavior: leads that mention AI-generated product suggestions during form submissions or demos convert 34% faster and are 2.3 times more likely to reach the pipeline stage than traditional SEO-driven leads (ZoomInfo, 2025). This reinforces the case for a people-first LEO strategy — one built on transparency, usefulness, and digital trust. You can’t game an AI whose objective is to serve users. The only path forward is to align with that goal: delivering the most helpful, accurate, and authoritative content. By focusing on your audience’s true questions and pain points, you signal real-world expertise— something LLMs are increasingly trained to detect and prioritize. The result is not just higher visibility in AI-generated answers, but a long-term strategic asset: your brand’s reputation as a definitive, trustworthy voice in your market. <h2><span id=”where-you-see-leo-in-action”>LEO 在實際場景中的運用[ 導引分段 ]/span></h2> LEO 對新興且不斷成長的「答案引擎」生態系統的可見度影響較大。到 2025 年中，最突出的例子包括： <ul> <li><strong>Google AI 概覽:</strong> 這些是現在出現在許多 Google 搜尋結果頂端的 AI 產生摘要。</li> <li><strong>對話式 AI 工具:</strong> 如 ChatGPT、Perplexity、與 Microsoft Copilot 等平台，日益成為主要的搜尋工具，使用者以對話形式取得資訊。</li> <li><strong>其他 AI 原生搜尋引擎:</strong> 越來越多的平臺正在從零開始構建，採用「先回覆再提供» 模型，完全繞過傳統的鏈結清單。</li> </ul> <h2><span id=”what-are-the-key-techniques-to-optimize-content-for-llms”>優化內容以適應 LLM 的關鍵技巧</span></h2> <h3>為成功實施 LE O 應該聚焦於甚麼？</h3> 成功的LEO 策略將這一以人為本的原則轉化為五大核心行動。 <ul> <li>1. 展現你的獨特專業</li> </ul> LLM 設計上會優先處理能顯示經驗、專業、權威性與可信度（E-E-A-T）的內容。 <strong>Action:</strong> 跳出通用內容。發布專有數據、獨特行業分析與案例研究，展示你的第一手經驗。註明作者姓名與可信背景，並連結至他們的專家檔案。 <ul> <li>2. 以清晰結構組織內容</li> </ul> 讓你的專業對機器清晰可讀。 <strong>Action:</strong> 使用邏輯的標題結構、短段落與要點清單。實施 Schema 標記——一種能告訴 AI 你內容主題的“看不見的標籤”的程式碼（例如，這是 FAQ，這是產品評論）。 <ul> <li>3. 以「實體」為核心優化內容</li> </ul> LLM 透過「實體」理解世界——特定的人、地點、品牌與概念。 <strong>Action:</strong> 將你的公司名稱與詳情在網路上保持一致，以實體強化你的品牌。著重在可信的第三方內容中獲得品牌提及，如新聞稿與行業部落格，這些都是強而有力的權威信號。 <ul> <li>4. 直接回答特定問題</li> </ul> 使用者來 AI 尋求答案，而非長篇大論。 <strong>Action:</strong> 專注於回答特定、對話式的使用者問題。 使用工具找出 People Also Ask 查詢與 Reddit、Quora 等論壇話題，然後撰寫最完整、最詳盡的回答。 <ul> <li>5. 管理整體數位聲譽</li> </ul> LLM 對你品牌的理解不限於你的网站。 它會從你整個數位足跡中整合資訊。 <strong>Action:</strong> 主動監控與管理你的線上聲譽。 使用者評價、新聞報導與社群媒體形象都會影響 AI 對你信任度的感知。在這些平台上積極互動，是一個核心的 LEO 行動。 <h3>我們如何實現?</h3> <ul> <li><strong>1. 使用清晰、結構化的內容</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>以 Q&A、FAQ 或對話式格式撰寫——LLMs 喜歡這種結構。</li> <li>使用自然語言與短句。</li> <li>把複雜主題分解成易於理解的部分。</li> </ul> </li> <li><strong>2. 專注於實體，而不只是關鍵詞</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>LLMs 理解概念勝於簡單關鍵詞匹配。</li> <li>清楚註明你的品牌、產品名稱、地點、產業與特定服務。</li> <li>在內容中保持對品牌或產品的稱呼方式的一致性。</li> </ul> </li> <li><strong>3. 在可信、權威來源發佈內容</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>LLMs 依賴於來自可信來源的高品質資料，如維基百科、GitHub、產品文件、新聞媒體與論壇。</li> <li>讓你的品牌或內容在這些領域被刊登。</li> <li>考慮客座文章、評價、引用與社群貢獻。</li> </ul> </li> <li><strong>4. 更新與維護知識來源</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>保持網站、文件與公開內容的最新狀態。</li> <li>LLMs 常常從快取或先前訓練的資料中提取——確保外部資訊是正確且新鮮的。</li> <li>必要時使用結構化資料或 schema 標記。</li> </ul> </li> <li><strong>5. 使用對話式 SEO 技巧</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>預見使用者在像聊天機器人或語音助理那樣的問法。</li> <li>範例：不要只寫「自動化工具」，而是寫「在 B2B 情境中，哪些自動化工具最適合？」</li> </ul> </li> <li><strong>6. 監控與測試 AI 回應</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>詢問 ChatGPT、Claude，或 Gemini 他們如何描述你的品牌或產品。</li> <li>如果答案缺失或不正確，找出內容缺口，並在源頭修正。</li> <li>創建更能回答這類問題的內容。</li> </ul> </li> <li><strong>7. 包含情境與比較</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>LLMs 透過理解事物之間的關係來產生內容。</li> <li>加入清晰的比較（「我們的工具與 X 相較有何不同」，使用案例與效益）。</li> <li>這有助於讓模型在相關對話中更容易凸顯你。</li> </ul> </li> <li><strong>8. 使用權威語言與引文</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>使用可驗證的主張、統計與可信來源的證據。</li> <li>LLMs 傾向於偏好反映專業知識與可信度的內容。</li> </ul> </li> <li><strong>9. 創建多格式內容</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>LLMs 常在多種格式上訓練——文章、論壇、FAQ 與產品手冊。</li> <li>不要只依賴部落格文章；同時使用文件、清單、術語表、逐字稿等內容形式。</li> </ul> </li> <li><strong>10. 跨頻道保持一致</strong> <ul style=”padding-top: 1rem; padding-bottom: 1rem;”> <li>確保品牌訊息與核心產品在你的網站、媒體曝光、產品清單與公開論壇中保持一致。</li> <li>LLMs 將來自各處的資訊連結起來——務必讓這些連結一致。</li> </ul> </li> </ul> <h2><span id=”preparing-for-leo”>準備好 LEO</span></h2> LEO 不僅是內容清單——它是一個[ X12881X]strong>跨職能的商業策略</strong>。 它需要你的 SEO、內容、公關與內部主題專家的協作。 目標不僅是發佈更多內容；而是建立 AI 工具能夠辨識並依賴的 public authority。 LE O 應被視為公司在 AI 時代聲譽的戰略投資，而非單純的行銷開支</strong>。 <h2><span id=”the-inherent-risks-and-challenges-of-leo”>LEO 的固有風險與挑戰</span></h2> <img src=”/wp-content/uploads/2025/08/Inherent-Risks-and-Challenges-of-LEO.webp” /> 隨著任何新興學科，LEO 都伴隨挑戰： <ul> <li><strong>缺乏歸屬性</strong> – AI 常在回答時不引用來源，導致“零點擊”可見性下降。</li> <li><strong>誤解風險</strong> – LLMs 可能誤解或過度簡化你的內容，潛在損害品牌信任。</li> <li><strong>衡量困難</strong> – 當沒有點擊可衡量時， ROI 很難追蹤。</li> </ul> <h2><span id=”what-are-the-kpis-of-leo”>LEO 的 KPI 是什麼？</span></h2> 雖然具挑戰性，但衡量並非不可能。重點應從直接點擊轉向影響力與權威。關鍵績效指標（KPI）應包括： <ul> <li><strong>AI 答案中的聲量占比（SoV）：</strong> 追蹤品牌在關鍵對話查詢中的引用頻次，相對於競爭對手，是衡量影響力的新指標（Broder）。</li> <li><strong>品牌搜尋提升：</strong> 直接搜尋品牌的使用者增長，可能表示他們在 AI 答案中看到了你的名字。</li> <li><商業影響：</strong> 最終目標是把這些與商業結果相關聯。AI 的聲量提升是否帶動了演示請求、直接流量或銷售前景在六個月內提高？建立這個商業案例對長期投資至關重要。</li> </ul> <h2><span id=”beyond-text-the-future-is-visual-and-voice-search”>超越文字：未來是視覺與語音搜尋</span></h2> 一個有效的 LEO 策略也必須前瞻。AI 越來越多地支援多模態，意思是它不僅分析文字——它也理解影像、影片與聲音（Google AI）。對這些格式的優化是下一個前沿。內容包含以下項目： <strong>對於影片:</strong> 提供詳盡的文字描述與逐字抄本。 <strong>對於影像:</strong> 使用高度描述性的替代文字與檔名，解釋影像所展示的內容。 <strong>對於專題廣播/播客:</strong> 發布可被 AI 讀取的完整逐字稿。 <h2><span id=”the-rise-of-ai-in-search-doesnt-end-seo–it-raises-the-bar”>AI 在搜尋中的崛起並不意味著 SEO 結束——它提高了門檻。</span></h2> LEO 不僅關乎可見度。它是成為行業可信真相來源的過程。它獎勵那些可信、實用且明確作者撰寫的內容，而不是僅僅吸引點擊的內容。那些能適應的人，將不僅僅存活，而是成為成為答案的首選，不僅在搜尋引擎中，亦在 AI 與使用者心中。 <b>Works Cited</b> <ul> <li>Raptive. “What Google’s new AI Overviews means for Raptive creators and publishers”, <a href=”https://raptive.com/blog/what-ai-overviews-means-for-raptive-creators-and-publishers/”>https://raptive.com/blog/what-ai-overviews-means-for-raptive-creators-and-publishers/</a>.</li> <li>Semrush. “Semrush AI Overviews Study: What 2025 SEO Data Tells Us About Google’s Search Shift.”, <a href=”https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/”>https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/</a>.</li> <li>Semrush. “What Is LLM Optimization? A Guide for Marketers.”, <a href=”http://www.semrush.com/blog/llm-optimization/”>http://www.semrush.com/blog/llm-optimization/</a>.</li> <li>Forrester. “B2B Buyer Adoption Of Generative AI”, <a href=”https://www.forrester.com/report/b2b-buyer-adoption-of-generative-ai/RES181769″>https://www.forrester.com/report/b2b-buyer-adoption-of-generative-ai/RES181769</a>.</li> <li>Gartner. “B2B Buying: How Top CSOs and CMOs Optimize the Journey”, <a href=”https://www.gartner.com/en/sales/insights/b2b-buying-journey”>https://www.gartner.com/en/sales/insights/b2b-buying-journey</a>.</li> <li>ZoomInfo. “Copilot Leverages Generative AI to Enable Sales Efficiency. Demand Gen Report”, <a href=”https://www.demandgenreport.com/solution-spotlight/zoominfo-copilot-leverages-generative-ai-to-enable-sales-efficiency/46893″>https://www.demandgenreport.com/solution-spotlight/zoominfo-copilot-leverages-generative-ai-to-enable-sales-efficiency/46893</a>.</li> <li>Reach Marketing. “B2B Lead Generation Statistics and Trends for January 2025”, <a href=”https://reachmarketing.com/blog/b2b-lead-generation-statistics-and-trends-for-january-2025″>https://reachmarketing.com/blog/b2b-lead-generation-statistics-and-trends-for-january-2025</a>.</li> </ul>