GEO 優化實戰：從分析走向執行

AI 能見度工具會告訴你問題在哪，但它不會幫你解決問題。LLM 怎麼決定要引用誰？為什麼市面上 90% 的 GEO 工具只做到分析？Mersel 的內容引擎，又是怎麼把「然後呢？」這一段補起來？

Mersel AI Team

2026年2月5日

14 分鐘

重點先看

痛點很簡單： AI 能見度工具會告訴你「你現在是隱形的」，但不會幫你變成看得見。
現實很殘酷： LLM 在決定引用誰時，看的是內容結構、新鮮度、第三方背書。大多數網站三項都沒做到。
解法很務實： Mersel 打造了一套 GEO 內容引擎，從產出、優化、發佈到自動更新，整套流程就是為 AI 搜尋設計。

你跑完 AI 能見度報告，看完後台數據，確認一件事：

ChatGPT 根本沒有提到你。

然後呢？

這其實就是大部分 AI 能見度工具最大的盲點。

它們很會告訴你「哪裡出問題」，但「知道問題」跟「解決問題」完全是兩回事。

現在超過 80% 的消費者已經用 AI 回答處理四成以上的搜尋需求。AI 帶去零售網站的流量年增 4,700%。機會大到不行，但多數品牌還卡在一個很尷尬的階段：

我知道我在 AI 裡是隱形的。
但我接下來要做什麼？

光靠分析工具，是走不過這一關的。

你需要的是「執行層」——可以真的幫你改內容、改結構、改技術設定的一整套系統。

這也是 Mersel 做 GEO 內容引擎的原因。

AI 到底怎麼決定引用誰？

在談優化之前，先搞懂 AI 是怎麼「思考」的。

當有人問 ChatGPT、Claude、Perplexity 問題時，模型通常會走兩條路。

第一條路：它本來就記得的（訓練資料）

每個 LLM 都有知識截止時間。

它是在某個時間點以前，抓了一大堆網路資料來訓練。如果你的品牌在那些資料裡「存在感很高」——很多權威網站提到你、資訊一致、內容結構清楚——模型就會「認識」你。

反過來說，如果你沒有在那個資料宇宙裡出現過，那在 AI 的世界裡，你幾乎不存在。

這也是為什麼第三方口碑這麼重要。

模型看的不只是你自己網站怎麼講自己，而是：

G2 上的評價
Reddit 討論串
新聞報導
比較型文章

你的競品如果在這些地方比你更常被提到，AI 就會判定它更值得信任。

甚至有研究指出，外部聲量對 AI 能見度的影響，往往比你自己網站上的調整還大。

第二條路：即時去撈資料（RAG）

當問題需要最新資訊、產品比較、價格更新時，LLM 不會只靠記憶。

它會即時搜尋、抓資料、拼成答案。這就是所謂的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）。

而這一段，才是大多數品牌真正有機會翻盤的地方。

被 AI 抓進答案裡的內容，通常都有幾個共通點：

結構清楚的 HTML： 標題層級明確、列表乾淨、表格清楚。JavaScript 太多的頁面，AI 爬蟲根本看不到。
FAQ / HowTo 標記： 直接回答問題的段落，AI 可以整段抓去用。
正確的 JSON-LD Schema： 價格、產品類別、規格一致。標錯的話 AI 就會亂講你的定價。
內容新鮮度： 最近更新過的排前面，放太久的往後丟。
權威訊號： 外連多不多、網域可信度高不高、多少可信的地方提過你。
llms.txt： 一個給 AI 看的檔案，清楚告訴爬蟲你最重要的內容在哪。

白話講一句：
AI 引用的不是品牌，而是「結構清楚、有更新、有人背書」的內容。
如果你不符合這些條件，看再多報表，數字也不會動。

分析工具的死胡同

現在市面上的 GEO 工具，大多數都在做同一件事：追蹤 AI 能見度、計算被提到幾次、跟競品比較。

診斷能力不差，但也就停在那裡。

各家在「分析 ←→ 執行」這條線上的位置：

純分析					純執行
Profound	Bluefish	Evertune	Scrunch	Goodie	Mersel AI
AthenaHQ	Peec AI	Semrush	XFunnel	Quattr
		Ahrefs

最左邊的 Profound、Peec AI、AthenaHQ 專做診斷：聲量佔多少、AI 講到你的語氣好不好、哪些問題會帶出你。中間的 Semrush 跟 Ahrefs 在原本的 SEO 工具上加了 AI 能見度功能。但沒有一家能幫你自動產內容或優化 Schema。

問題來了：

你買的是一個「量問題」的工具，但解決問題，需要另一套團隊、另一套流程。

結果就是——每週看一次能見度分數，每週分數都差不多，因為沒有人真的去改底層內容。

我們把這叫做分析工具陷阱。

你花錢買儀表板，卻沒有引擎。

我們在光靠 AI SEO 監測工具，你的品牌能見度不會提升寫過完整分析。

Mersel 的選擇：直接做執行層

我們一開始其實也是做分析。

但客戶一直問同一句話：

好，我知道我隱形了。然後呢？

那個「然後呢」，就是整個產品的起點。

1. 真正能賺錢的是執行

GEO 需要做的事其實很具體：

把內容整理成 AI 看得懂的格式
補齊 Schema
定期更新
製造可引用的答案型內容

這些東西，很難塞進原本的 WordPress 或 Shopify 流程。

所以 Mersel 把整套操作整合進同一個系統。不用報表丟來丟去，引擎直接動。

2. 卡住的是「做」，不是「看」

McKinsey 的調查說，很多品牌連 AI 搜尋都沒有在追蹤。但就算有追蹤，能見度也不一定上升。因為追蹤本身，不會幫你產內容。

真正卡住的是：有沒有能力穩定、大量產出 AI 讀得懂的內容。

我們看到的數據很明顯：每月穩定發 12 篇以上 GEO 優化內容的品牌，成長速度遠遠超過偶爾發文的品牌。

差距不是數據分析能力。是執行能力。

3. 給 AI 看的內容，需要不同的基礎建設

現在的 CMS 系統，是為「人」設計的。排版好看、SEO OK、體驗順暢。

但 AI 不在乎排版，它在乎：

結構
metadata
Schema
更新頻率

這不是裝個外掛就解決的問題。就像從紙本出版進化到網路出版，需要新的工具。從人類搜尋進化到 AI 搜尋，也需要新的內容架構。

4. 會自己轉起來的飛輪

當執行跟數據連在一起，就會形成飛輪：

更多結構化內容 → 更多 AI 引用 → 更多流量與轉換 → 更多數據 → 下一輪更精準的內容

分析工具只是在量飛輪轉多快。Mersel 做的是讓飛輪轉起來的那股力。

Mersel GEO 內容引擎包含什麼？

整套系統分成三塊，而且是連動的。

① AI 讀得懂的發佈層

兩種接法：

DNS 整合
不管你用什麼平台，透過 DNS 接上。真人看到的網站不變，AI 爬蟲拿到優化版本。工程師不用動。

Mersel 發佈系統
如果你想要一個專門為 GEO 設計的內容中心，也可以直接用我們的系統。

不管哪種方式，核心目標都一樣：讓 AI 看到的是乾淨、結構清楚、可引用的內容。

完整技術細節看 Mersel AI 完整指南。

② 內容產出 + 自動更新

這是 Mersel 最大的差異。

我們不只是放內容的地方，而是直接幫你做出「AI 想引用的答案膠囊」：

GEO 關鍵問題研究
FAQ 與比較表格設計
內建 Schema + JSON-LD 結構化
AI 優先格式
每篇內容都經過真人審核，確保正確性、品牌調性一致，品質有把關

再加上一個關鍵功能：自動保鮮。

價格變動、功能更新、競品調整，系統會偵測並更新內容。因為在 RAG 的世界裡，「新不新」很重要。

更多 GEO 內容策略看 GEO 電商實戰手冊。

③ 分析，但跟執行綁在一起

我們當然也有：

AI 爬蟲追蹤
各平台引用監控
內容成效分析
競品比較

但這些數據不是拿來給你看爽的。它會直接回饋到引擎裡，自動調整下一輪內容策略。

想了解怎麼看這些指標，看什麼是 AI 搜尋的 CTR？和AI 點擊跟真人造訪差在哪？。

常見問題

Mersel 跟 AI 監測工具差在哪？
監測工具是體重計。Mersel 是私人教練。

需要換網站嗎？
不用。DNS 接上即可，真人完全無感。

只加 Schema 不行嗎？
Schema 只是其中一個訊號。沒有內容產出、沒有更新機制、沒有結構化頁面，一樣不會被引用。

多久看得到效果？
AI 爬蟲通常一週內開始來。2-3 個月會看到明顯引用改善。第三個月後成長會加速。完整時程看 Mersel AI 完整指南。

哪些產業適合？
只要你的客戶會問 AI：「最好的 XXX 是什麼？」那你就該出現在答案裡。電商、SaaS、專業服務、在地商家、內容媒體都適用。更多看 AI 怎麼決定推薦哪些產品。

可以跟其他 GEO 工具一起用嗎？
可以。你繼續用現有的分析工具。Mersel 負責把數字真的推上去。

準備好從看報表變成被引用了嗎？
知道跟做到之間的距離，才是唯一重要的距離。
跟 Mersel AI 聊聊