人工智慧搜尋崛起，數位內容發掘模式面臨巨變──傳統搜尋引擎最佳化（SEO）時代走向衰退，變成引擎最佳化（GEO，Generative Engine Optimization）時代悄然到來。當我們在 ChatGPT 或 Google 的 AI 搜尋模式輸入問題並獲得直接答案時，背後其實是 AI 模型從網路蒐集大量相關內容、經過資料訓練與系統提示的理解後拼湊而成。
這場爭奪AI答案來源的競賽，正在重新定義數位策略。
SEO式微與GEO崛起
SEO曾是網站追求曝光和流量的關鍵戰場，但在AI搜尋回答日益精確、即時的今日，內容製作者開始關注如何成為AI答案的一部分，也就是所謂的GEO或AEO（Answer Engine Optimization）。這個領域仍在起步階段，規則、最佳實踐甚至潛在效益都不明朗，但所有人的共識是GEO正在快速成長。對媒體公司和行銷人而言，新興的成長市場意味著機會，即使目前出現在AI搜尋結果中的回報尚未明確，他們仍希望搶先了解GEO的門道，嘗試破解如何成為AI口中的「那個答案」或其內容來源。
值得注意的是，AI搜尋帶來的回報形式與傳統SEO不同。過去只要在搜尋結果中排名靠前，就能引導使用者點擊進站，帶來瀏覽量、廣告曝光或直接轉換付費客戶。然而被AI引用卻不一定帶來點擊，更多時候僅止於提升品牌能見度──AI回答中獲得引用，有點類似於免費廣告，提升的是品牌信譽，而非實質流量。
因此，有些出版商乾脆選擇封鎖AI爬蟲，不讓自己的內容淪為AI模型的「原料」，因為他們認為自己無法從中獲益。對願意（或無法阻止而被動）出現在AI搜尋結果中的網站而言，被AI「選中」至少意味著其內容被視為權威來源，某種程度上提升了公信力。換言之，GEO帶來的是聲譽管理上的成功，而非直接的商業模式回報。
流量消失與生態挑戰
另一方面，AI搜尋回答極大壓縮了「點擊」的搜尋流程──傳統Google搜尋約有8.6%的使用者會點擊連結進入網站；相比之下，AI搜尋引擎點擊率只有0.74%，而純聊天機器人給出答案時，使用者點擊引用來源的比率更低至0.33%。換言之，過去透過SEO經營所獲得的導流，在AI應用中幾乎蕩然無存，內容直接被AI整合、重組後提供給讀者。
對依賴廣告的媒體而言，瀏覽量減少直接意味著廣告曝光與收入下滑；對依賴訂閱的媒體而言，少了流量就少了將偶然訪客轉化為付費讀者的機會。正因如此，出版產業對AI擔憂的焦點從「AI會不會改變新聞分發」轉為「改變既成事實，但我們能否從中獲得報酬」。
更棘手的是，AI答案通常是從多個來源拼湊，如果其中包含錯誤訊息，傳統SEO那套透過調整排名來「糾錯」的方法在此派不上用場。舉例而言，若AI引用了Reddit上來源可疑的內容，企業或名人可能莫名其妙在AI回答中背負不實陳述，而此時要追查根源並更正，遠比傳統搜尋結果更複雜。Reddit這類大型用戶生成內容平台本來內容品質就良莠不齊，只因為擁有大量的文本資料，反而成了大型語言模型眼中的寶庫，被視為「優先來源」。事實上，Reddit以此做為籌碼，向Google和OpenAI談下每年數千萬美元的資料授權費用，並提供其論壇內容給AI模型使用。
未來趨勢：從衝突走向共生？
儘管當前出版商與AI平台之間充滿緊張與拉鋸，但長遠看來，雙方或許將尋求共生共榮的平衡點──尤其是AI也將可能導入廣告的做法：ChatGPT雖擁有龐大用戶基數，但大多數人都是免費使用，其中就有許多未開發的營收來源。事實上，一些AI服務已開始嵌入廣告：例如新創的AI搜尋引擎Perplexity從2023年起就在對話答案裡測試廣告；Google也在其生成式搜尋實驗中小心翼翼地加入贊助連結，希望既不破壞用戶體驗又能增加營收管道。
廣告商機的湧現意味著內容提供者有機會從中分得一杯羹。有業者提出一種構想：既然AI摘要中已經附上資料來源連結，那麼完全可以據此計算每條來源對答案的貢獻度，並據此分配廣告收益。一家名為Dappier的AI新創公司正致力於此，該公司嘗試建立系統，將AI答案內廣告收入按照引用比例、分潤給所有貢獻該答案的來源網站。
如果這套模式可行，意味著未來搜尋引擎不再獨占廣告紅利，內容創作者也能分享到AI時代的收益蛋糕。從長遠看，隨著AI搜尋使用者規模不斷擴大，廣告主勢必追隨流量腳步投入這個新賽道，屆時勢必要建立更公平的內容分潤機制，否則優質內容生態將無以為繼──缺乏優質內容可能也會成為AI本身無以為繼的缺點。
（首圖來源：AI）
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