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2026 重新查證版

GEO 懶人包
哪些值得做?

Schema、Chunks、llms.txt、論壇聲量,這些方法有些值得做,但「值得做」和「已被證實會影響 AI 引用」是兩件不同的事。

最後查證:2026.08.28 適合:品牌主、行銷、內容與 SEO 團隊 閱讀:約 6 分鐘
先記住一件事:沒有任何做法能保證被 AI 引用,但我們仍然可以把「被找到、被理解、被信任、被衡量」的基本條件做好。
為什麼重新整理這一版?
我們過去曾用 Chunks 解釋 AI 如何擷取內容,這個概念仍然有助於內容設計;但重新對照 Google 官方文件與現有研究後,需要補上一條界線:段落能獨立理解值得做,卻不能因此宣稱 Chunks 是各平台公開的排名因子,或保證提高引用率。
01 / 先校正

先把官方確認的範圍說清楚

01

SEO 仍然是基礎

Google 表示,AI Overviews 與 AI Mode 仍建立在既有搜尋系統上;頁面要先能被索引,並符合顯示摘要的資格。

Google 官方確認
02

沒有額外 GEO 門票

Google 明確表示,不需要額外 AI 檔案、特殊 Schema 或專用標記,才能出現在生成式搜尋功能裡。

Google 官方確認
03

各平台規則不同

ChatGPT 搜尋使用 OAI-SearchBot;GPTBot 則涉及潛在模型訓練。允許搜尋,不代表一定要允許訓練。

OpenAI 官方確認
02 / 動手檢查

先做這 7 件事

你的 GEO 基礎完成度0 / 7
03 / 別被帶走

Chunks 還能不能做?可以,但理由要說對

不能直接這樣推論

  • 加上 llms.txt 就會被 AI 引用
  • 每段固定切成某個字數,引用率就會提高
  • 放特定 Schema 就能進 AI Overview
  • 重複提品牌或大量生成文章,就能建立權威

仍然值得這樣做

  • 一個段落聚焦回答一個主要問題
  • 補足主詞與脈絡,避免只寫「如上所述」
  • 用清楚的 H2/H3 幫助讀者快速定位
  • 把這視為內容可讀性設計,再用實際引用數據驗證

比較精準的說法:Chunks 是理解 RAG 與內容結構的實用概念,段落清楚也同時改善人類閱讀;但網站發布者無法控制各平台實際如何切分、檢索與引用頁面。Google 沒有把固定切段列為進入 AI Overviews 或 AI Mode 的特殊要求,其他平台也沒有公開一套通用的 Chunk 排名公式。

04 / 怎麼衡量

從「排名」走向三層指標

可見度

品牌被提及的題目數、答案中的引用次數、被引用 URL 數。

推薦流量

ChatGPT 的 utm_source=chatgpt.com、搜尋與 AI 介面帶來的工作階段。

商業結果

詢問、註冊、下載、成交與輔助轉換。引用很多,不一定等於有效。

工具提示:Google 將 AI 功能流量納入 Search Console 的 Web 類型;Bing Webmaster Tools 已提供 AI Performance,能查看支援介面中的引用與被引用頁面;OpenAI 則在推薦連結附上可辨識的 UTM 來源。

05 / Sources

這份懶人包依據哪些資料?

  1. Google Search Central|AI features and your website
    AI 功能資格、技術基礎、可見文字、結構化資料與衡量方式
  2. Google Search Central|Optimizing for generative AI features
    SEO 基礎、非商品化內容,以及不必把 chunking、AI 文字檔案等方法當成特殊排名門票的官方說明
  3. Google Search Central|Creating helpful, reliable, people-first content
    原創性、E-E-A-T、作者資訊與 Who/How/Why 自評框架
  4. OpenAI|Publishers and Developers FAQ
    OAI-SearchBot、GPTBot、noindex 與 ChatGPT 推薦流量追蹤
  5. Microsoft Bing|AI Performance in Bing Webmaster Tools
    Copilot 與 Bing AI 體驗的引用次數、被引用頁面與監測定義
  6. Aggarwal et al.|GEO: Generative Engine Optimization
    GEO 名詞與研究框架的原始論文;實驗結果不代表所有現行平台都會同樣反應

證據界線:本頁將平台官方文件視為產品行為與規則的主要依據;學術研究用來理解方向,不把單一受控實驗外推成「保證被引用」的公式。平台會持續變動,執行前請再次確認最新文件。