不是被演算法淘汰,是內容不再合格:AI 搜尋時代,什麼內容才會被看見?
排在第一,為什麼還是沒人看見?
這不是個案。我們輔導的一家塑橡膠產業龍頭行銷主管直言:「明明還在第一名,但流量卻掉了……」
類似的疑問,也頻繁出現在近期申請 AIO 健檢的企業口中。
原因其實很明確:AI 搜尋,已經悄悄改變了遊戲規則。
包括 Google AI Overview、AI Mode、ChatGPT、Perplexity 等平台,正在顛覆傳統「排名=流量」的邏輯。
AI 搜尋與傳統搜尋有什麼不同?
我們以一個 water transfer printing process(水轉印可用材料)為範例做說明。
過去/傳統搜尋
在傳統搜尋結果頁,你會看到多種類型的內容來源:
1. 百科型長文(Wikipedia、知識中心)
提供水轉印的定義、背景、歷史沿革與概略流程,通常中立且篇幅完整,但較少包含實際應用細節。 例如:Wikipedia 條目會解釋水轉印的原理、用途與歷史,但不會深入談到不同材質的處理差異或現場操作技巧。
2. 工廠/品牌的完整教學文(How‑to/Guide/Process)
以步驟分解方式完整說明水轉印流程(如 Film Preparation → Activator → Object Prep → Transfer → Rinse/Dry → Topcoat),並穿插設備、塗料或操作注意事項,適合追求實作細節的讀者。 例如:品牌或工廠網站(YHT、TWN Industries 等)會提供完整的製程指引,包含每個步驟所需的設備、溫濕度控制與常見錯誤排除。
3. 供應商的知識庫/FAQ
常見於品牌技術中心或供應商的支援頁面,內容會回答特定應用問題,或針對不同情境提供對應做法。哪些材質可行/不建議、不同材質的前處理與底漆注意事項、常見失敗原因或是特定條件下的例外情境或替代流程。
這些資訊分散在不同頁面,需要使用者跨頁蒐集並自行整合,才能形成可帶進產線的標準流程或決策清單。
圖片說明:在傳統搜尋結果頁,你會看到多種類型的內容來源
現在/AI 摘要 & AI 模式 (AI Overviews / AI Mode)
1. AI Overviews:一段話快速掌握主題全貌
在搜尋結果頂端,AI Overviews 會自動生成一段「整合過後、可快速理解的摘要」,例如Process Spotlight : Water Transfer Printing
- 用簡短段落說明水轉印是什麼、在哪些應用場合常見(汽車內外飾、運動裝備、工業零件等)
- 梳理完整 6 大步驟:Film Preparation → Activator → Object Prep → Transfer → Rinse/Dry → Topcoat
- 標出成功關鍵(例如膜的存放溫濕度、底漆顏色如何影響圖案呈現)
這些內容不再需要跨頁蒐集,而是一次整理出核心概念,並附上來源連結,讓使用者可立即點擊深讀。
圖片說明: AI Overviews 會自動生成一段「整合過後、可快速理解的摘要」
2. AI Mode:互動式追問,深入場景細節
切換到 AI Mode 後,你可以針對特定情境或材質,持續追問並獲得更精準的答案,例如:
-
“Can I skip primer for PP parts in water transfer printing?”
(PP 零件的水轉印可以不打底嗎?) -
“What base coat is recommended for zinc alloy in water transfer printing?
(鋅合金適合用什麼底漆?) -
“Step-by-step checklist for water transfer printing process”
(水轉印完整製程的檢查表是什麼?)
3. 使用地區補充:目前僅限美國、印度和英國
- 目前 AI Mode 僅在美國與印度(英文) 正式上線,而英國也在 2025 年 7 月 28 日上線。
- 其他地區(例如台灣)尚未全面開放,但 Google 已預告將逐步擴展至更多國家與語言。
圖片說明: AI Mode 針對特定情境或材質,持續追問並獲得更精準的答案
不論是幫助你「快速理解主題」的 AI Overviews,或是「針對具體情境持續追問」的 AI Mode,AI 搜尋正在重新定義「好內容」的標準。
AI 搜尋 vs 傳統搜尋:完整對比表
Topic |
Traditional Search (傳統搜尋) |
AI Overviews (AI摘要) |
AI Mode (AI對話) |
---|---|---|---|
核心判斷 | 分散於多個頁面 | 一段話總結 | 可追問例外與邊界條件 |
流程掌握 | 需跨頁蒐集 | 6 大步驟完整梳理 | 整理成清單或表格等其他需求格式 |
材質可行性 | 需整合多篇文章 | 可行 / 不行清單+來源 | 深挖特定材質的前處理、底漆建議 |
決策效率 | 慢、需時研究比較 | 快速框架 | 逐步決策+替代方案 |
相較於傳統搜尋需要人工跨頁蒐集資訊,AI 搜尋大幅提升了知識整合效率,對 B2B 製造業決策尤為關鍵。
對企業來說,這不只是搜尋技術的演進,更是內容策略的大洗牌。那麼,什麼樣的內容能在這場變局中被 AI 選中、穩定曝光?讓我們從一家台灣塑橡膠原料企業的真實案例說起。
真實案例:為什麼這家台灣指標性塑橡膠原料企業能被 AI 愛用?
我們輔導的一家台灣塑橡膠原料企業,雖然沒有刻意「為 AI 優化」,卻在 AI Overview、AI Mode、ChatGPT 搜尋和 Perplexity 中穩定被引用,流量與詢問量反而逆勢成長。
他們做對了什麼?
- 文章結構完整 : 在「PA6 vs PA12」材料比較型文章,從定義→物性→應用→案例完整拆解。
- 內容以應用問題切入:不同材料在潮濕環境、尺寸穩定性和價格上的差異。
- 結合第一線應用經驗 : 提供讀者「能直接拿去用」的知識。
數據說明
-
整站 Google 曝光:
顯示自 2024 年 11 月 起整體曝光快速上升,並在 2025 年維持高檔表現。(數據排除台灣和中國) -
AI 搜尋引用覆蓋(平台次數):
相較產業競爭對手,表現明顯亮眼。
關鍵不是「AI 搜尋出現後才優化」,而是他們早就用對內容策略。
不是奇蹟,是內容積累帶來的自然轉化
這家企業的成功不是靠短期操作,而是這兩年來堅持 「高品質知識型內容為核心」 的 SEO 策略:
- 所有內容都聚焦在企業擅長的專業主題上(例如尼龍材料、工程塑料),並緊扣「實際應用場景」與「客戶決策關鍵問題」。
- 他們不是單純地發新聞稿,而是用內容回答客戶最想問的:「這材質適合我的應用嗎?」、「該怎麼選?」
- 條列、圖表、FAQ 結構完整,便於 AI 抓取段落。
當 AI 搜尋開始導入,他們的內容就自然成為可信賴的引用來源。
內容積累 vs SEO 操作:AI 時代的本質之戰
許多企業仍習慣短期操作,仰賴快招、黑帽SEO或單篇爆量文章,但在 AI 搜尋架構下,這些方式的效益正快速遞減。真正能讓品牌在 AI 搜尋中脫穎而出的,是「長期且有系統的內容積累」:從同一核心主題出發,針對不同場景、材質、應用細節,逐一建構知識圖譜。這不僅有助於 AI 模型理解你是該領域的權威,也讓你的內容更容易被引用為「答案來源」。
AI 搜尋會選擇哪種內容?3 大優化方向
1. 結構化與語意清晰
AI 模型要能「看得懂」,所以你的內容需要結構化。
- 用小標、條列、表格拆解複雜概念。
- FAQ 或問答式小標更容易被 AI 摘要引用。
範例:〈PA6 vs PA12〉一文中用清楚的小標和比較表呈現物性差異(吸水率、熔點、剛性等)。
說明:標準化分段和表格化重點,容易被 AI 擷取做摘要。
2. 具備信任基礎(E-E-A-T)
AI 搜尋偏好專業可信來源,這不代表要具名作者,但必須展現品牌專業背景:
- 真實應用案例(Ex:汽車連接器用 PA6 vs PA12 的差異)。
- 專業觀點與選材邏輯,而不只是堆砌數據。
- 品牌官網內部也要有完整結構,累積網站權威性。
範例:案例中描述汽車零件選用 PA12 vs PA6 GF50 的理由與成效。
說明:有情境、原因和結果的案例,讓 AI 更傾向引用。
3. 具摘要性的敘述方式
- 問答格式、清單總結、比較表格最容易被引用。
-
用清楚的「因果邏輯」寫作,例如:
範例:〈10 Essential Insights on PA6〉用「Myth vs Fact」和 Top‑10 條列方式呈現資訊。
說明:短句結論 + 條列重點,最容易被 AI 抓取作為回答片段。
內容團隊可以立刻做的 3 件事
很多人會問:「知道 AI 搜尋很重要,但我們現在就能做什麼?」以下 3 個方向,最能幫助內容被 AI 看見:
1. 把主題寫清楚,也要寫完整
AI 模型要理解一個主題的全貌,才會引用。
先選定 1~2 個核心主題,系統性地拆解成系列文章(Ex:「PA6 關鍵知識」系列),完整涵蓋定義、應用場景、物性數據、加工方式、常見問題等。
2. 提供獨特見解與實戰經驗
AI 模型更傾向引用能展現專業判斷的內容,而不只是中立的資料彙整。
針對特定主題,輸出企業對該議題的觀點、真實專案經驗與解決方案(Ex:「PA6 vs PA12」選材議題,分析應用差異,分享專案成功案例及常見挑戰的對策)。
3. 案例 + 結構化重點,形成易引用的摘要格式
AI 模型最容易引用能快速擷取的結論與脈絡。
在文章中加入應用案例或數據,並用條列或分段等結構化方式呈現重點,方便 AI 抓取摘要。(Ex:〈10 Essential Insights on PA6〉透過 Top-10 條列、Myth vs Fact 的結構呈現,能讓 AI 直接擷取段落作為摘要。)
以上三個方向能讓內容更容易被 AI 搜尋引用,如果想知道「AI 搜尋崛起」對 B2B 內容策略的全面影響,可延伸閱讀 AI 搜尋崛起!B2B 企業如何應對搜尋模式革命?
AI 搜尋不是終結 SEO,而是放大內容價值
AI 搜尋不是敵人,而是 放大「好內容」價值的加速器,如果你的內容結構清晰、具專業性、能直接解決問題,就有機會被 AI 搜尋引用,帶來持續曝光與詢問量。
被引用,比排第一更重要。從今天開始,讓你的內容被 AI 看見、理解、引用。
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