如何盤點 SEO 關鍵字，將既有資產轉化為 AEO 新資產?

如何盤點 SEO 關鍵字既有資產轉為 AEO 新資產?

先講結論：AEO 時代，關鍵字價值重構，是從「搜尋量」轉為「意圖防禦力」

在 AIO 時代，評估關鍵字價值的傳統指標（如搜尋量 Search Volume、關鍵字難度 KD）已不足以反映真實風險。品牌必須建立一套全新的「關鍵字風險矩陣」，引入「AI 滲透率（AI Penetration）」與「資訊增益潛力（Information Gain Potential）」作為核心維度。 過去被視為 SEO 聖杯的「高流量、寬泛資訊詞（High-volume Informational Keywords）」，現在已成為最高風險的「有毒資產」，隨時可能被 AI 歸零。

關鍵字風險評估框架 

為了協助品牌精準識別風險，我們整合了多方數據 ，構建了以下三維評估模型：   

維度一：搜尋意圖的 AI 滲透率 (Intent Penetration)

這是判斷風險的首要指標。AI 對不同意圖的介入程度差異巨大。

1. 資訊型意圖 (Informational Intent) —— 🔴 紅色警戒區

   • 定義：以 Who, What, Where, When, Why, How 開頭的查詢，或尋求定義、摘要、基本知識。

   • 數據：這是 AI Overview 的主戰場。早期數據顯示 91.3% 的 AIO 觸發於資訊類查詢，雖然後期降至 57%，但仍是最大宗 。   

   • 風險判定：若您的流量主要依賴 "What is CRM?"、"History of AI"、"Benefits of Yoga" 這類詞，預期流量將面臨 40%-70% 的永久性損失。

   • 策略行動：撤退或升級。停止生產淺層的百科式文章。除非您能提供反共識觀點或獨家數據，否則應放棄此類關鍵字的排名爭奪。

     
     

2. 商業調查意圖 (Commercial Investigation) ——  🟡 黃色警戒區

   • 定義：使用者處於考慮與比較階段，如 "Best running shoes 2025"、"HubSpot vs Salesforce"、"Top 10 CRM software"。

   • 數據：Google 正積極將 AIO 擴展至此領域，商業類查詢的 AIO 觸發率已從 8% 上升至 18% 。   

   • 風險判定：中高風險。AI 生成的比較表正在取代傳統的 "Best X for Y" 列表文章。

   • 策略行動：爭取引用。目標不再是讓使用者點擊進入網站閱讀全文（這很難），而是優化內容結構（如使用清晰的比較表格），爭取被 Google 的 AI 比較模組引用為數據來源。

     
     

3. 交易型與導航型意圖 (Transactional & Navigational) —— 🟢 綠色安全區 

   • 定義：明確的購買指令 (Buy, Price, Coupon) 或尋找特定品牌/網站。

   • 數據：交易型查詢觸發 AIO 的比例相對較低（約 13-15%），且通常伴隨著購物廣告 。導航型查詢雖然觸發率上升，但多為輔助性質。   

   • 風險判定：低風險。轉化率高，流量穩定。

   • 策略行動：防禦與轉化。強化產品頁面（PDP）的結構化數據（Schema Markup），確保價格、庫存、評價等資訊能被 AI 與 Shopping Graph 正確讀取。

     
     

維度二：查詢長度與複雜度悖論 (The Long-tail Paradox)

過去 SEO 的常識是「長尾關鍵字（Long-tail Keywords）競爭小、轉化高、易排名」。但在 AI 時代，這一邏輯被顛覆了。

• 長尾風險：數據顯示，包含 8 個單字以上的查詢，觸發 AI Overview 的機率高達 57.3% 。   

• 原因解析：長尾查詢通常是具體的問題（例如：「懷孕期間喝多少咖啡是安全的？」）。這類問題有標準答案，正是 LLM 最擅長總結的領域。

• 結論：長尾不再是避風港。相反，針對具體問題的長尾關鍵字是 AI 優先吞噬的對象。品牌需重新審視其「長尾策略」，避開那些有標準答案的長尾詞，專注於那些需要「經驗驗證」的複雜長尾詞。

  
  

維度三：內容的共識性 vs. 獨特性 (Consensus vs. Uniqueness)

這是決定內容是否會被 AI 取代的內在屬性。

• 共識性內容 (Consensus Content) = 高風險

  • 如果您的內容觀點與網路上其他 10 篇文章大同小異（例如：「SEO 的 5 個好處」），這就是共識性內容。AI 模型在訓練時會將這些重複資訊視為冗餘並進行壓縮。這類內容的「資訊增益」為零。

• 獨特性內容 (High Information Gain Content) = 低風險

  • 包含原創研究、獨家數據、個人真實故事、反直覺的實驗結果。這類內容是 AI 無法通過「預測下一個字」來生成的，因此 AI 必須引用您作為來源。

實戰檢核清單~~您的關鍵字資產健康嗎？ 

請行銷團隊使用以下清單，對目前帶來最高流量的 Top 50 頁面進行逐一檢核：

檢核問題	答案為「是」的風險判定	建議行動
Q1: 該關鍵字是否觸發了  AI Overview？	已受損 (流量可能已跌 30-60%)	檢查是否被引用。若無，需優化內容結構以爭取引用。
Q2: 該頁面是否在回答簡單的 "What is" 問題？	極高風險 (隨時可能歸零)	若無品牌效應支撐，建議減少維護資源，將預算轉移。
Q3: 內容是否為純文字列表，缺乏圖片/影片/數據？	高風險 (易被聚合取代)	加入原創圖片、實測影片或獨家調查數據。
Q4: 內容是否能被 ChatGPT 準確生成且觀點一致？	高風險 (缺乏資訊增益)	加入個人觀點、專家訪談或公司內部的具體案例。
Q5: 頁面是否包含「第一手經驗」或「獨家數據」？	低風險 (具防禦性)	這是高價值資產，應加大推廣並建立反向連結護城河。
Q6: 這是品牌詞或特定產品型號搜尋嗎？	安全	確保官網在首位，並優化 Knowledge Panel。

戰略重構~~以【資訊增益】與【心佔率】為核心

從 SEO 到 AEO，是一個從流量到信任的轉化過程。

面對流量大脫鉤，品牌必須執行戰略重構。未來的搜尋行銷將不再是關於「優化排名（Ranking）」，而是關於「優化引用（Citation）」與「建立實體（Entity Building）」。 我們必須從傳統的 SEO 轉向 AEO (Answer Engine Optimization)，並將核心指標從「點擊量」轉向「資訊增益（Information Gain）」與「品牌心佔率（Share of Mind）」。

核心戰略一：資訊增益 (Information Gain) —— 破解 AI 演算法的密鑰

Google 的專利「基於資訊增益分數的搜尋結果排名 (Contextual estimation of link information gain)」揭示了演算法的未來方向 。簡單來說，Google 與 AI 模型會獎勵那些提供「新資訊」的內容，而懲罰重複的「共識內容」。   

如何實施高資訊增益策略？

• 原創數據與研究 (Original Data & Research)：

  • 這是最強的護城河。AI 無法憑空創造數據。

  • 戰術：不要只寫觀點文。發布年度行業調查報告、分析內部使用者數據（去識別化後）發布趨勢洞察。例如，Backlinko 通過發布大規模的 CTR 研究報告，獲得了無數的高質量引用 。   

  • 目標：成為行業數據的「源頭（Source of Truth）」。

• 專家經驗與 E-E-A-T (Expertise & Experience)：

  • AI 可以生成知識，但無法生成經驗。Google的 EEAT 標準在 AI 時代更為重要 。   

  • 戰術：文章必須由具備真實資歷的專家署名（Author Entity）。內容應包含 "I tested..."、"We found that..." 等第一人稱敘述，並附上失敗的教訓、真實的照片或影片證據。

  • 目標：讓 AI 識別出內容背後的「人」是可信的實體。

• 反共識與獨特視角 (Contrarian & Unique Angles)：

• 當所有人都在讚美某個工具時，撰寫一篇有理有據的批判性評測。

  • 戰術：使用 "Why X is dead" 或 "The hidden cost of Y" 這類切入點，提供與主流 AI 摘要不同的觀點。這增加了被 AI 引用作為「不同觀點（Alternative View）」的機率。

核心戰略二：擁抱 AEO (Answer Engine Optimization) —— 成為 AI 的首選答案

AEO 的目標不是讓使用者點擊，而是讓 AI 讀懂並引用。這需要結構化的內容工程。

AEO 優化戰術清單：

• 結構化摘要 (Structured Summaries)：在文章開頭提供 40-60 字的精準摘要（TL;DR），直接回答核心問題。這增加了被 AI 直接抓取作為答案片段的機率 。   

• 高可讀性格式：大量使用列表（Lists）、表格（Tables）和步驟說明。AI 模型偏好結構化數據。

• 引文優化：在文中明確引用權威來源，這有助於建立自身內容的權威性連結，讓 AI 模型判定您的內容處於權威網絡之中。

• 品牌實體建設：確保您的品牌在 Knowledge Graph 中有清晰的定義。利用維基百科、Crunchbase、以及行業權威網站的報導來強化品牌實體。

核心戰略三：私域流量與品牌心佔率 —— 逃離演算法的控制

既然公共流量（Public Traffic）變得不穩定且昂貴，品牌必須建立自己的私域流量池（Private Traffic）。

1. 從「租用」到「擁有」 不要讓 Google 成為您與客戶的唯一接觸點。將每一個 SEO 進來的訪客轉化為 Email 訂閱者或社群成員。

• 案例：某 Affiliate 網站在流量暴跌後，依靠長期積累的 Email 名單，通過發送高價值的實施指南，實現了 18% 的高轉化率，遠超搜尋流量的 3% 。   

2. 品牌即目的地 (Brand as Destination) 最高級的防禦是讓使用者不再搜尋關鍵字，而是直接搜尋您的品牌。

• 戰術：投資於品牌建設活動（Podcast, YouTube, 社交媒體），提升「品牌導航搜尋量」。當使用者搜尋 "HubSpot CRM" 而非 "Best CRM" 時，AI 就無法攔截流量。

• 指標轉變：行銷 KPI 應從「有機流量」轉向「品牌搜尋量（Share of Search）」與「直接流量（Direct Traffic）」。

結論

AIO 導引下的搜尋革命將是一場殘酷的淘汰賽。它將清除掉網際網路上的「中間商」——那些僅僅依靠搬運、重組資訊而沒有創造新價值的網站。

• 註定失敗的品牌：堅持生產量產型內容（SEO Content at Scale）、忽視品牌建設、缺乏原創數據的內容農場與聚合平台。他們的流量將在未來兩年內持續失血，直至枯竭。

  
  

• 將會勝出的品牌：

  1. 垂直領域的權威 (Niche Authorities)：擁有深不可測的專業知識與數據。

  2. 實體連接者 (Physical Connectors)：提供線下服務或真實世界體驗。

  3. 私域經營者 (Community Owners)：擁有忠實的粉絲與直接溝通渠道。

  4. AI 共生者 (AI Symbiotes)：成功將內容結構化，成為 AI 不可或缺的引用來源。

對於行銷決策者而言，現在是時候停止對「虛榮指標（Vanity Metrics，如流量）」的追逐，轉而投資於「真實價值（Information Gain）」與「真實關係（Brand Connection）」的建立。這不僅是為了應對 AI 的衝擊，更是為了回歸行銷的本質。

1. AI Overview 衝擊下 品牌的風險與機會

2. 名詞大解析：從 SEO 到 AEO、GEO、AIO 等核心概念對照

3. 從 SEO 到 AEO 的預算轉移戰略佈局指引

4. 沉默的滅絕：為何「答案引擎優化」(AEO) 是企業在 AI 搜尋時代的唯一生存路徑？