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title: 2026 年買家怎麼研究產品：從搜尋到 AI 的大遷移 | Mersel AI
site: Mersel AI
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description: 85% 的 B2B 買家只跟 Day One List 上的供應商買單，而這份名單現在來自 AI 對話。解析新買家行為。
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author: Mersel AI
breadcrumb: Home > Blog > 2026 Buyer Research
date_modified: 2024-05-22
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> 根據 Bain & Company 研究，85% 的 B2B 買家最終會向「Day One List」上的供應商買單，而這份名單在 2026 年已轉向由 AI 對話形塑。Gartner 預測傳統搜尋流量將減少 25%，且 BrightEdge 數據顯示 AI Overviews 已導致自然點擊率下降近 30%。目前 89% 的 B2B 買家將生成式 AI 視為主要研究來源，而 AI 推薦流量的轉換率高達一般搜尋的 4 倍。Mersel AI 的客戶通常能在 60 至 90 天內將 AI 能見度從個位數提升至雙位數。

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# 2026 年買家怎麼研究產品：從搜尋到 AI 的大遷移

Mersel AI Team | 2026年3月13日 | 閱讀時間：14 分鐘

**2026 年的 B2B 買家研究行為正從傳統搜尋引擎轉向 AI 驅動的對話式研究，且預計有機搜尋流量將下降 25%。** 根據 Bain & Company 的研究，85% 的 B2B 買家最終會向「Day One List」上的供應商買單。這張名單在 SDR 發出第一封信之前就已經由 AI 工具列好，而非透過傳統 Google 搜尋。

這項轉變已成為中型 SaaS 公司行銷團隊的運作現實，而非僅是未來趨勢。如果品牌未能出現在 ChatGPT 或 Perplexity 的 AI 回答中，將在整個購買週期最關鍵的窗口裡處於隱形狀態。確保品牌進入 AI 生成的候選名單對於維持競爭力至關重要。

| 服務與工具 | 功能說明 |
| :--- | :--- |
| [Cite - 內容引擎](/zh-TW/cite) | 建立網站專屬內容區，穩定帶進客戶。 |
| [AI 能見度分析](/zh-TW/platform/visibility-analytics) | 查看哪些 AI 平台造訪你的網站並提及你的品牌。 |
| [AI 代理優化頁面](/zh-TW/platform/ai-optimized-pages) | 讓 AI 看到專為推薦設計的網站版本。 |

### 系統狀態與代理優化
*   **Agent-optimized pages**: [/pricing](/pricing)
*   **今日 AI 造訪 (3 AI visits today)**: GPTBotOptimized, ClaudeBotOptimized, PerplexityBotOptimized
*   **原始環境**: Chrome 122Original
*   **行動呼籲**: [+ 預約通話]

## 重點摘要

| 來源或指標 | 關鍵產業統計數據與趨勢 |
| :--- | :--- |
| Gartner 預測 | 傳統搜尋引擎流量到 2026 年將減少 25%，主因是 AI 聊天工具的大規模普及。 |
| Bain & Company 研究 | 85% 的 B2B 買家會向 Day One List 上的供應商買單，而這張名單現在經常在接觸供應商前的 AI 對話中成形。 |
| BrightEdge 發現 | 搜尋曝光同比增加了 49%，但受 AI Overviews 影響，自然點擊率（CTR）下降了將近 30%。 |
| Forrester 2026 數據 | 89% 的 B2B 買家已將生成式 AI 作為主要研究來源，且 AI 目前是 B2B 購買流程中第二高頻的接觸點。 |
| 轉換率對比 | AI 推薦流量的轉換率大約是一般自然搜尋訪客的 4 倍，顯示 AI 能見度直接決定管道品質而非僅是流量。 |
| AI 引用邏輯 | 89% 的 AI Overview 引用來自傳統自然搜尋排名 100 名以外的頁面，證實 SEO 權威無法決定 AI 引用。 |

**AI 驅動的搜尋行為轉變正重新定義 B2B 行銷的成功標準與流量獲取策略。** 隨著傳統搜尋流量預計在 2026 年大幅下滑，企業必須意識到 AI 能見度不僅是新興的流量來源，更是高品質轉換的關鍵指標。目前的數據顯示，AI 推薦的轉換效率遠高於傳統自然搜尋，且其引用邏輯與傳統 SEO 排名有顯著差異，光靠 SEO 權威已無法確保在 AI 時代的競爭力。

## 問題：你的歸因模型漏掉了第一場對話

買家旅程的起點已從傳統搜尋查詢轉向 AI 對話。當營運副總詢問 ChatGPT「Series B SaaS 公司最好的 [品類] 工具是什麼？」時，AI 會提供三到四個品牌名稱、推薦理由及直接建議。這場初步對話直接形塑了買家後續所有互動的心智模型，決定了品牌的市場定位。

**生成式 AI 目前位居 B2B 購買流程中第二高頻的接觸點。** 根據 Forrester《2026 年商業採購現況》報告指出，此排名預計將持續攀升。品牌若未能進入 AI 的初始推薦名單，將難以影響買家後續建立的心智模型，因為該回答已成為買家接下來所有互動的基礎。

GA4 與 CRM 系統無法有效歸因 AI 對話，因為這些互動發生在缺乏追蹤機制的封閉環境中。當買家在 ChatGPT 研究後預約 Demo，系統通常將其標記為「direct」或「organic」來源，導致以下關鍵數據遺失：
*   推薦 Cookie (Referral cookies)
*   UTM 參數 (UTM parameters)
*   可記錄的點擊事件 (Click events)

這種結構性的追蹤斷層讓行銷人員面臨資訊真空，無從得知 AI 究竟是推薦了自家品牌，還是將潛在客戶導向了競爭對手。上週二在 ChatGPT 進行品類研究、今日預約 Demo 的買家，其真實的決策路徑在現有歸因模型中完全隱形。

## 買家旅程演變：2023 搜尋中心 vs. 2026 AI 中心

| 面向 | Search-Centric Journey (2023) | AI-Centric Journey (2026) |
| :--- | :--- | :--- |
| **起點** | Google 搜尋：「best [品類] software」 | AI prompt：「[使用場景] 最好的 [品類] 工具是什麼？」 |
| **候選名單形成** | 瀏覽自然搜尋結果，查看 4-6 個網站 | AI 一次回答合成 3-4 個供應商的候選名單 |
| **接觸內容** | 比較文章、G2 頁面、供應商落地頁 | AI 摘要引用的來源，買家可能完全不訪問原始網站 |
| **研究耗時** | 3-7 天的自主研究 | 一次 AI 對話，僅需幾分鐘 |
| **供應商發現窗口** | 開放：品牌可憑藉排名被發現 | 狹窄：AI 僅引用其已「認識」的可信實體 |
| **歸因訊號** | 自然點擊，GA4 具備 session 紀錄 | 零點擊、暗漏斗，記錄為 Direct 或完全無紀錄 |
| **利害關係人** | 平均 6-8 人的採購小組 | 13 位內部利害關係人 + 9 位外部影響者 (Forrester, 2026) |
| **點擊行為** | 自然搜尋結果平均 15% CTR | AI Overview 出現時 8% CTR (降幅 47%，BrightEdge) |
| **自助式期待** | 偏好但不強制 | 千禧/Z 世代：百萬美元以上交易多數採數位自助 |
| **致勝內容格式** | 長篇關鍵字優化部落格文章 | 實體清晰、結構化、為 LLM 抽取設計的可引用答案 |

*這不是漸進式的變化。買家旅程的每個面向同時都在改變。*

**買家旅程的漏斗入口正從自然搜尋轉移至 AI 對話，品牌若未優化內容結構將在研究初期被篩除。** 2023 年品牌可透過多個搜尋結果獲得曝光，但 2026 年 AI 會在單次回答中合成候選名單。未出現在 AI 回答中的品牌在漏斗開始前就會被排除，因為 AI 僅引用其識別為可信的實體。

*上圖比較 2023 和 2026 年買家旅程的入口。2023 年有多個自然搜尋結果讓品牌有機會被發現。2026 年 AI 在一次回答中合成候選名單，沒出現在回答裡的品牌在漏斗開始之前就被排除了。*

### 1. 執行深度：洞察 vs. 成果

**評估 GEO 供應商時，團隊在簽約後的執行參與度是決定成效的關鍵。** 大多數平台（如獲得 Sequoia $5,850 萬投資的 Profound）本質上是診斷後台，僅提供品牌缺席或競品引用的數據。GetMint.ai 的評測指出，Profound 具有被動性，使用者必須手動匯出數據並自行執行改動，這對已超負荷的行銷團隊而言僅是增加了額外的待辦事項。

### 2. AI 原生基礎建設部署

**多數網站因過度依賴 JavaScript 與複雜導覽，導致 GPTBot、PerplexityBot 與 ClaudeBot 無法有效建構實體地圖。** 有效的 AI 基礎建設必須部署結構化 schema markup（如 FAQPage、HowTo、Product、Organization）與 `llms.txt` 設定。這些技術手段能引導模型優先抓取核心內容，並透過乾淨的實體定義與內部連結明確映射產品與使用場景的關係，這是提升引用率的關鍵層級。

### 3. 串接真實買家數據的閉環回饋

**最強的 GEO 計畫透過整合 Google Search Console、GA4 與 AI 推薦流量數據，建立能持續學習的閉環回饋機制。** AthenaHQ 在此領域表現突出，其原生整合 GA4 與 Shopify，將 AI 能見度直接連結至業績管道與營收。這種數據回饋能精準指導內容更新與新主題選擇，確保長期 ROI 佐證，避免內容稽核因 LLM 更新來源權重而迅速衰退。

### 4. 跨四大核心 AI 引擎的覆蓋

**2026 年的買家研究行為分散於多個 AI 引擎，僅追蹤單一工具會產生結構性的數據誤導。** 企業採購預設使用 Copilot，技術買家偏好 Perplexity，而 SaaS 買家多從 ChatGPT 開始。Scrunch AI 的定價反映了此差異：$100/月的 Explorer 方案僅追蹤 ChatGPT，而具備實質意義的跨模型覆蓋（含 Gemini 與 Claude）則需升級至 $500/月的 Growth 方案。

### 5. 看到訊號的時間和複利效應

**GEO 計畫的成效具有顯著的複利效應，初步能見度提升通常在 2 到 8 週內出現。** 對業績有實質影響的 demo 與合格詢問一般需要 60 到 90 天的累積。早期採用者與晚期進入者之間的差距是非線性且持續加速拉開的。隨著引用訊號累積，內容會越來越精準。欲了解 LLM 權重機制的完整運作，請參閱 [GEO 指南](/zh-TW/blog/what-is-generative-engine-optimization-geo)。

## 什麼公司適合什麼方案

**企業應根據其年營收規模（ARR）、內部技術資源以及對 AI 監測工具的需求深度，選擇最合適的生成式引擎優化（GEO）方案。** 不同的方案在模型覆蓋率、合規性要求以及執行模式上存在顯著差異，直接影響品牌在 AI 搜尋結果中的能見度。

| 公司類型 | 理想 ARR 範圍 | 推薦方案 | 核心優勢與定價 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **企業級（有專屬分析團隊）** | $100M+ | Evertune 或 Profound | 提供深度的模型層品牌認知數據、SOC 2 合規及財富 500 大安全需求。Evertune 入門 $3,000/月，Profound 完整 10+ 引擎方案採客製化 Enterprise 定價。 |
| **中型 SaaS（精簡行銷團隊）** | $5M - $100M | 全代管執行服務（如 Mersel AI） | 適合內部執行人力不足的團隊。內容可直接送到 CMS 並部署 AI 基礎建設，完全不動用工程資源，避免監測工具增加額外工作量。 |
| **電商 / DTC 品牌（有 Shopify）** | 不限 | AthenaHQ | 具備原生 Shopify 與 GA4 整合，營收歸因表現最優。較不適合需要專業 prompt mapping 的複雜 B2B 技術內容。 |
| **早期新創（測試品類）** | 測試階段 | Scrunch AI 或 Profound 入門方案 | 初步能見度衡量的進入成本較低。需注意入門方案的 prompt 量和模型覆蓋都有嚴重限制。 |
| **有現成內容團隊（缺基礎建設）** | 不限 | Scrunch AXP（上線後）或 Mersel AI 基礎建設層 | 內容執行力充足，但技術面的 AI 爬蟲基礎建設才是缺口。注意：Scrunch 的 AXP 已在候補名單好幾個月，目前沒有確定上線日期。 |

Mersel AI 作為全代管服務，其定位並非自助式後台。**需要即時 prompt 監測、自行操作查詢 UI 以及配置內部分析師團隊的企業，選擇 Profound 或 AthenaHQ 會更為適合。** Mersel AI 專為希望由專家代為管理成果、而非增加操作工具負擔的團隊所設計。

## 評估 GEO 方案的常見錯誤

行銷主管評估 GEO 工具時常犯下昂貴的錯誤，因為他們僅比照傳統 MarTech 模式比較功能清單與價格分級。這種評估方式忽略了 GEO 成功的核心在於專業執行與技術底層，而非單純的軟體訂閱。

**監測能見度並不等於實施優化。** 註冊 GEO 後台並不能縮小能見度缺口，這是最常見的錯誤認知。能見度的提升需要具備正確專業知識的人員持續執行數個月，單純觀察數據無法改變品牌在 AI 模型中的排名。

**傳統 SEO 排名不會自動轉換為 AI 引用。** AI 模型在實體清晰度、結構化格式和語意相關性上的加權方式與 Google 演算法截然不同。雖然現有的 SEO 投資有其價值，但不足以確保在 AI 驅動的環境中勝出。

| 數據指標項目 | 統計結果 | 資料來源 |
| :--- | :--- | :--- |
| AI Overview 引用來自傳統搜尋排名 100 名以外的比例 | 89% | BrightEdge |
| Perplexity 引用與 Google 前 10 名結果的重疊率 | 60% | BrightEdge |
| 技術層優化後 90 天內的引用率提升幅度 | 3 到 10 倍 | Mersel AI |

**技術基礎建設決定了內容優化的成敗。** 如果 GPTBot 無法乾淨地讀取網站，再多的內容優化也無法提升引用率。技術層並非選配，它直接決定了品牌是處於「優化無感」的狀態，還是在 90 天內實現引用率 3 到 10 倍的增長。

**GEO 方案必須與歸因數據深度整合。** 任何不串接現有 GA4 和 GSC 數據的 GEO 計畫都屬於盲目投資，因為品牌無法衡量哪些內容獲得引用或帶動業績。關於 AI 推薦流量的訊號解讀與歸因，[AI 流量分析](/zh-TW/blog/how-to-measure-ai-visibility)提供了詳細的機制說明。

**延後執行 GEO 計畫將導致競爭優勢流失。** 雖然 GEO 品類發展不足 24 個月且尚無 Forrester Wave 或 Gartner 魔力象限報告，但先行者已在複利累積優勢。在對手觀望時搶先佔領 AI 回答與 Day One List 的品牌，將獲得更高的買家熟悉度。

## 一個強的 GEO 計畫長什麼樣

**一個強大的 2026 年 GEO 計畫必須由 Prompt-mapped 內容策略、AI 原生技術基礎建設以及串接真實數據的回饋迴圈這三項核心要素同時運作。** 少了其中任何一項，品牌在 AI 引擎中的成效將會面臨成長天花板。

### GEO 計畫的三大核心組成

*   **Prompt-mapped 內容策略**：內容不再從關鍵字研究外推，而是直接映射買家評估解決方案時輸入 AI 工具的對話式 prompt。例如「Series A 金融科技最好的合規工具是什麼？」與「新創的合規軟體」是完全不同的內容摘要，內容必須直接、明確地回答買家的真實提問。
*   **AI 原生技術基礎建設**：這包含為 AI 抽取設定的 schema markup、部署 `llms.txt`、清楚定義的實體關係，以及不依賴 JavaScript 渲染的乾淨爬蟲版面。這是多數 GEO 供應商不具備的底層技術層。
*   **串接真實數據的回饋迴圈**：這是一套持續運作的系統，將 GSC、GA4 和 AI 推薦流量訊號回饋到內容優化中。系統會學習特定品類中哪些 prompt 和格式能獲得引用，進而更新既有文章並排定新內容的優先順序，而非僅進行季度稽核。

### Mersel AI 部署成效與實績

Mersel AI 團隊已在金融科技、量子計算、電商和 B2B 服務領域部署這套三層系統。在追蹤案例中，AI 能見度在 60 到 90 天內皆從個位數百分比提升至兩位數。

| 案例類型 | 達成時間 | AI 能見度變化 | 業務影響 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 一般追蹤案例 | 60 - 90 天 | 個位數 % → 兩位數 % | 顯著提升 AI 推薦流量 |
| Series A 金融科技新創 | 92 天 | 2.4% → 12.9% | 20% 的 demo 預約受 AI 搜尋影響 |

想了解 AI 帶來的自然流量跟傳統搜尋流量在買家意圖和轉換行為上有什麼不同，[AI 聊天機器人怎麼蠶食你的自然漏斗](/zh-TW/blog/why-chatbots-are-eating-your-organic-funnel)有詳細的漏斗機制說明。

Mersel AI 的實踐證明，卓越的 GEO 成果需要內容策略、技術基礎與數據監測三層同時運作，單靠內容或單靠監測都無法達成目標。

## 常見問題：B2B 買家行為與 GEO 策略解析

**2026 年 B2B 買家將生成式 AI 視為主要研究來源，使其成為購買流程中第二高頻的接觸點。** 根據 Forrester《2026 年商業採購現況》，89% 的買家利用 AI 工具建立初步候選名單並為內部會議做準備。Bain & Company 研究指出，85% 的買家最終選擇「Day One List」上的供應商，而這份名單正加速在 AI 對話中成形。

**Google AI Overviews 直接在搜尋結果頁滿足資訊需求，導致自然點擊率在排名不變的情況下大幅下滑。** BrightEdge 12 個月研究顯示，AI Overview 出現時平均點擊率從 15% 降至 8%，降幅達 47%。儘管搜尋曝光同比增加 49%，但 AI 摘要的出現讓整體自然點擊率減少近 30%，買家不再需要點擊進入網站。

**傳統 SEO 排名提供正面訊號，但 89% 的 AI Overview 引用實際上來自搜尋排名 100 名以外的頁面。** BrightEdge 數據顯示 Perplexity 引用與 Google 前 10 名有 60% 重疊。然而，AI 模型優先考量實體清晰度、可抽取的結構與語意相關性，而非網域權威或反向連結。沒有針對性的 GEO 優化，SEO 排名無法直接轉化為 AI 引用。

**結構化 GEO 計畫通常在啟動後 2 到 8 週內提升初步 AI 能見度，並在 60 到 90 天內產生實質業績影響。** 業界案例顯示，AI 推薦帶來的合格詢問與 Demo 轉換需要約三個月的數據回饋與優化。結合內容優化與 AI 基礎建設的計畫具備複利效應，第三個月的成效表現顯著優於首月。

**GEO 監測工具專注於診斷能見度缺口，而全代管服務則負責執行內容修復與基礎建設部署。** 兩者在功能與執行深度上有顯著差異：

| 比較項目 | GEO 監測工具 (Profound, AthenaHQ, Evertune, Scrunch) | 全代管 GEO 服務 |
| :--- | :--- | :--- |
| **核心功能** | 追蹤品牌在 AI 回答中出現或缺席的診斷工具 | 執行修復、部署與持續優化的完整方案 |
| **內容執行** | 僅提供能見度缺口洞察 | 將 Prompt-mapped 內容直接送入 CMS |
| **技術架構** | 外部監測 | 在現有網站後端部署 AI 爬蟲基礎建設 |
| **運作模式** | 團隊需根據數據自行採取行動 | 結合歸因數據與回饋迴圈代為管理成果 |

## 數據與研究資料來源

**本研究引用多項權威機構報告，分析 2026 年 B2B 買家從傳統搜尋轉向 AI 驅動研究的趨勢。** 內容整合了 Gartner 對搜尋量下降的預測、Forrester 關於 AI 採購行為的分析，以及針對 Profound、AthenaHQ 與 Scrunch AI 等 GEO 平台的技術評測，為企業提供具備實證基礎的轉型指南。

| 來源機構 (Source) | 報告與研究名稱 (Report/Research Title) |
| :--- | :--- |
| Gartner | Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026 |
| BrightEdge | AI Overviews One Year Review Research Paper |
| Search Engine Land | Google AI Overviews Search Clicks Fell |
| Digital Commerce 360 | Forrester B2B Buying AI 2026 |
| Bain & Company | Zero-Click Search and the B2B Marketer |
| Forrester | B2B Buyer Adoption of Generative AI |
| Forrester | The State of Business Buying 2026 |
| GetMint.ai | Profound Platform Review |
| GetMint.ai | AthenaHQ Platform Review |
| GetMint.ai | Scrunch AI Review |

## 現在該做什麼

**企業應立即採取行動，因為買家目前正透過 ChatGPT 輸入 prompt 建立候選名單，並直接與 AI 推薦的廠商預約產品演示。** 買家不會等待 GEO 品類成熟，若品牌未出現在 AI 的候選名單中，將直接錯失與潛在客戶接觸的機會。

品牌每缺席一週，競爭對手就在「Day One List」中累積多一週的複利優勢。為了應對此趨勢，[GEO 完整指南](/zh-TW/generative-engine-optimization)提供了從零開始建立 AI 能見度的完整框架，協助品牌在生成式引擎中佔據一席之地。

企業可以透過[預約跟 Mersel AI 團隊的策略通話](/zh-TW/contact)來評估品牌在 AI 回答中的現狀並修補缺口。Mersel AI 將協助盤點目前的 AI 引用覆蓋率，找出品類中最高優先級的 prompt 缺口，並展示針對特定品類的結構化計畫樣貌。

## 延伸閱讀

- LLM 正在取代十條藍色連結嗎？
- 買家怎麼用 ChatGPT 和 Perplexity 研究供應商
- AI 優先世界的內容行銷 ROI

## 延伸閱讀：生成式引擎優化 (GEO) 實戰與策略指南

Mersel AI 提供一系列深度資源，協助企業應對 AI 驅動的搜尋變革：

*   **[如何讓你的品牌出現在 Google AI Overviews：實戰優化指南](/zh-TW/blog/how-to-appear-in-google-ai-overviews)** (GEO · 3月13日)：這是一份完整的 Google AI Overviews 優化指南，內容涵蓋觸發模式、schema markup、llms.txt 以及引用優先的內容策略。
*   **[什麼是 Answer Engine Optimization（AEO）？高管必讀指南](/zh-TW/blog/what-is-answer-engine-optimization)** (GEO · 3月18日)：AEO 技術確保品牌成為 ChatGPT、Perplexity 與 Gemini 引用的答案，並提供行銷主管必須掌握的 5 個評估標準。
*   **[AI 聊天機器人正在吃掉你的 B2B 自然搜尋漏斗（怎麼辦）](/zh-TW/blog/why-chatbots-are-eating-your-organic-funnel)** (GEO · 3月18日)：分析 AI 聊天機器人在買家點擊前攔截流量的機制與數據，並指導企業如何搶回流失的業務管道。

### 本文內容導覽

*   重點摘要
*   問題：你的歸因模型漏掉了第一場對話
*   買家旅程：2023 vs. 2026
*   評估 AI 能見度缺口的五大標準
*   什麼公司適合什麼方案
*   評估 GEO 方案的常見錯誤
*   一個強的 GEO 計畫長什麼樣
*   常見問題
*   資料來源
*   現在該做什麼
*   延伸閱讀

### 關於 Mersel AI (莫斯勒科技)

| 品牌資訊 | 說明 |
| :--- | :--- |
| **品牌名稱** | Mersel AI, Inc. 莫斯勒科技 |
| **核心使命** | 幫助 B2B 企業從 AI 搜尋與 Google 獲得主動詢單。 |
| **合作夥伴計畫** | NVIDIA Inception, [Cloudflare for Startups](https://www.cloudflare.com/forstartups/), [Google Cloud for Startups](https://cloud.google.com/startup) |

### 網站資源與法律聲明

**學習與公司資訊**
*   **核心技術**: [什麼是 GEO？]( /zh-TW/generative-engine-optimization)
*   **關於我們**: [關於我們](/zh-TW/about)
*   **內容專欄**: [專欄](/zh-TW/blog)
*   **客戶支援**: [常見問題](/zh-TW/contact)、[聯絡我們](/zh-TW/contact)
*   **服務方案**: 方案、登入

**法律聲明與隱私**
*   **政策條款**: [隱私權政策](/zh-TW/privacy)、[服務條款](/zh-TW/terms)
*   **Cookie 聲明**: 本網站使用 Cookie 來改善您的瀏覽體驗並分析網站流量。詳情請參閱 [隱私權政策](/zh-TW/privacy)。

## Frequently Asked Questions

### 傳統搜尋引擎流量預計到 2026 年將減少多少？
**傳統搜尋引擎流量預計到 2026 年將減少 25%。** 這是由於 AI 聊天工具大規模普及，買家開始從搜尋查詢轉向對話式研究。

### 有多少比例的 B2B 買家使用生成式 AI 進行產品研究？
**高達 89% 的 B2B 買家已將生成式 AI 作為主要的研究來源。** 根據 Forrester 2026 年的數據，AI 對話已成為 B2B 購買流程中第二高頻的接觸點。

### 擁有高 SEO 排名是否能保證在 AI 搜尋結果中獲得引用？
**不，傳統 SEO 排名並不保證 AI 引用。** 研究顯示 89% 的 AI Overview 引用來自傳統自然搜尋排名 100 名以外的頁面，AI 模型更看重實體清晰度與結構化格式。

### 什麼是生成式引擎優化 (GEO) 及其運作方式？
**GEO 是一套透過優化內容與技術架構來提升品牌在 AI 回答中能見度的策略。** 它包含 Prompt 映射內容策略、部署 AI 原生技術基礎建設（如 schema markup 與 llms.txt），以及串接真實數據的回饋迴圈。

### 如何增強品牌在 AI 生成答案中的能見度？
**品牌應透過部署 AI 原生技術基礎建設與 Prompt 映射內容來增強能見度。** 這包括確保網站不依賴 JavaScript 渲染、提供乾淨的爬蟲版面，並針對買家實際輸入 AI 的對話式 Prompt 撰寫內容。

### Mersel AI 與 Profound 有什麼不同？
**Mersel AI 提供全代管執行服務，而 Profound 主要作為監測與診斷後台。** Mersel 不僅提供能見度數據，還會代為執行內容優化與技術部署，適合人力精簡、需要直接成果的中型 SaaS 團隊。

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- [什麼是 GEO？](/zh-TW/generative-engine-optimization)
- [如何讓你的品牌出現在 Google AI Overviews：實戰優化指南](/zh-TW/blog/how-to-appear-in-google-ai-overviews)
- [什麼是 Answer Engine Optimization（AEO）？高管必讀指南](/zh-TW/blog/what-is-answer-engine-optimization)
- [AI 聊天機器人正在吃掉你的 B2B 自然搜尋漏斗（怎麼辦）](/zh-TW/blog/why-chatbots-are-eating-your-organic-funnel)

## About Mersel AI
Mersel AI 專注於優化品牌在 ChatGPT、Gemini 與 Claude 等 AI 搜尋引擎中的能見度與推薦率。透過 AI 驅動的內容優化與策略性 GEO 實踐，確保品牌在 AI 搜尋結果中獲得顯著引用，驅動高品質的潛在客戶增長。其平台提供全代管執行、即時分析以及專為 AI 能見度設計的內容引擎。

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