科技新知

一、GEO：購前引流曝光的關鍵

代理商務在ChatGPT、Perplexity等AI平台的興起下，將改變傳統上需要消費者主動執行的購物流程（如搜尋、比價、決策等），並將其自動化，透過對話形式，以AI Agent提供符合個人偏好與購物需求的推薦，進而完成整個交易流程。

其中，在「購前的引流曝光」階段，過去線上購物前的引流曝光階段多以搜尋引擎最佳化（Search Engine Optimization, SEO）技術優化網頁內容，提升搜尋排名與曝光度，同時透過廣告投放與社群媒體行銷鎖定特定客群，並以互動貼文、社群影片等媒介擴大品牌觸及。除SEO外，目前也有答案引擎優化（Answer Engine Optimization, AEO）、生成式引擎優化（Generative Engine Optimization, GEO）等新興搜尋方式。其中，AEO是以結構化內容讓Google等搜尋引擎能更精準理解答案，讓關鍵字不僅是單純給出連結，而是能給出最符合需求的答案；而GEO則是以具備邏輯性的結構化資料優化品牌內容，讓大型語言模型（Large Language Model, LLM）能理解品牌內容，以提升AI平台的曝光率。這三種搜尋方式各具不同特色，而GEO因能「被AI理解後推薦而曝光」，且購物起點始於「AI平台」，最符合代理商務搜尋的應用方式。

情境上，消費者在AI平台內輸入購物情境或偏好，AI在理解後繞過搜尋等過程直接提供最適合產品資訊。此時品牌從被動等待消費者搜尋，轉為主動爭取在AI平台的曝光機會，也就是從「流量競爭」轉為「意圖驅動」。而GEO搜尋模式亦不再侷限普通文字的搜尋內容，而是能理解與辨識各類文本、圖文或影音等多模態搜尋內容，透過語意向量來理解搜尋的問題，並從語料庫中選擇最相應的內容生成答案，搜尋方式朝多模態方向發展。

二、GEO之技術應用

具體而言，GEO仰賴三種核心技術：（1）結構化語意標記（Semantic Markup）：是將商品內容或是網頁以結構化標記的技術，並嵌入Schema、JSON-LD等語意標記技術，讓LLM模型能理解上下文內容與其屬性，並將資料轉換為可被AI平台引用或是推薦的內容（2）檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：使用者在與AI平台聊天互動時，能透過其自動檢索與篩選資料庫內容，確保回答內容是基於即時、高度準確、可信任的資料來源，避免AI平台推薦產品時出現幻覺問題；（3）知識圖譜（Knowledge Graph）：能以結構化的方式將產品分散的內容串聯起來，並以自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）、機器學習等技術等，將同類或所有相關的資訊都匯集起來，形成綿密且多層次的搜尋網絡。

由此可知，GEO在應用上著重「如何被AI理解與引用」，如將產品頁面轉為FAQ格式、使用明確標題、標記商品屬性與用途，建立具邏輯與語意結構的內容，以便LLM模型能更容易讀懂。此外，RAG與AI爬蟲技術也成為曝光關鍵，透過檢索外部資料與語意融合，結合具E-E-A-T架構的內容（E-E-A-T分別為經驗、專業性、權威性、可信度，因其能判定文章內容是否為真實體驗描述，而非轉述或二手彙整資料），並定期更新引用來源、專家背書內容等，都有助於品牌在AI平台中取得更高的能見度與信任度。

由於品牌競爭力是取決於在AI平台中的能見度，使得即時監控被引用率、相關評價便至關重要，故也著重AI監測工具或系統的應用，主要監測品牌被推薦的次數、與競品的聲量比較、被消費者提及時對其的敘事語氣是正面或是負面等，這些指標都會直接影響消費者對品牌的印象，業者也能藉此掌握當前市場趨勢。目前多數線上購物平台的數據透明度不佳，故多半透過AI爬蟲與公開資訊，初步偵測品牌在線上購物網站中的曝光程度後，接著再交叉比對品牌被AI平台提及或是推薦的頻率。這類型的AI監測工具除了能完成與競品間的語意差距分析，也能即時提供分析報表，追蹤AI平台引用的資料或內容，並提供優化策略建議，讓品牌能掌握話語權並確保競爭力。
 

資料來源：各業者，資策會MIC ITIS研究團隊整理（2025/12）
圖1 GEO技術的應用說明圖
 

三、國際代表性之GEO應用案例

國際代表性業者根據CB Insights公布之《新興解決方案正為代理商務奠定基礎》報告，以GEO領域在綜合募資表現、合作夥伴、特殊技術等面向排名第一的業者Profound為案例進行說明。

為讓品牌內容更容易被AI看見，Profound的「Answer Engine Insights」平台能追蹤品牌在AI對話出現的頻率、消費者提及時的情緒及引用來源等，並提供品牌具體優化策略建議，如能從調整標題結構、強化FAQ格式、強調產品特色等。至於更進一步優化品牌內容應用，則以RAG技術打造客製化的工作模組，並結合「對話探索（Conversation Explorer）」功能即時分析市場熱門話題與語意趨勢，品牌便能根據AI引用趨勢自動生成文案優化建議報告，包含其偏好的標題、語氣、關鍵數據等快速產出特色內容。

在監測市場環境的應用上，Profound也自行研發專屬的AI可見度分析系統，如爬蟲工具「Agent Analytics」與AI關鍵字洞察工具「Prompt Volumes」。Agent Analytics是透過伺服器日誌分析，能辨識AI抓取網站的依據、哪些頁面被頻繁訪問、爬蟲的來源IP與類型等，並排除偽裝爬蟲以確保資料準確性。也能追蹤AI的高曝光率是否能真正帶來實際消費者進站消費的流量，以及品牌曝光率帶來的商業價值是否如預期，讓品牌真正看見AI如何與網站互動，作為優化策略的依據。

最後，Prompt Volumes能分析大量使用者在ChatGPT、Perplexity等平台的提問數據，歸納出常見的提問方式及內容並進而將這些消費意圖（如購物傾向、比價標準、商品使用說明等）進行分類，讓品牌能更精準設計行銷內容，提升被引用的機率。此外，也能追蹤特定主題的關鍵字，如根據熱門話題的趨勢並自動生成內容建議，讓品牌能從「用戶怎麼問」出發，打造互動性更強、更符合市場及消費者偏好的文案內容。
 

資料來源：Profound，資策會MIC ITIS研究團隊整理（2025/12）
圖2 Profound各項GEO工具功能應用
 

四、結論

代理商務的本質在於以AI Agent為應用核心，能將傳統電商購物流程中的「搜尋、比價、決策、支付、客服」等2C端的購物流程集中於單一AI平台介面自動化完成，打造有別過往的新興消費模式。總體而言，AI Agent將成為相關應用的重要核心，若以購物前階段的搜尋環節而言，品牌業者以「AI讀的懂、想推薦」作為優化內容的邏輯，並思考GEO如何與Agent強化導購精準度等，才能掌握新興商機並提升營收。

GEO三大核心應用技術包含結構化語意標記、RAG、知識圖譜等，能夠有效提升品牌於AI平台的能見度。結構化語意標記能夠直接影響LLM模型對品牌內容的理解程度，RAG能進一步確保AI平台回應的真實性與即時性，避免產生幻覺問題，而知識圖譜則將能完整串聯產品資訊，提升消費者對產品檢索與推薦的完整性。隨此類技術應用逐漸成為未來產業趨勢，也能夠看出品牌在AI平台中的曝光度與引用率，已取代傳統點擊率成為成效衡量指標。

在未來GEO應用上，若能快速掌握AI平台的引用邏輯並據此強化內容可信度、權威性，將能直接提升AI對該品牌的引用率，也能即時監控策略是否正確進而優化相關策略。以國際廠商案例亦能看出，解決方案除內容優化外亦著重市場監測與互動分析、消費者意圖洞察等，以利品牌提升ROI增加競爭力。總體而言，GEO應用是未來品牌在市場維持競爭優勢的關鍵，因此能否被AI引用將直接影響消費者決策，故應積極布局相關應用面對可能的挑戰。
 

(本文作者為資策會MIC執行產業技術基磐研究與知識服務計畫產業分析師)