FIND研究員：黃德芬 隨著聖誕購物季的到來，購物決策模式正經歷從「搜尋引擎檢索」轉向「生成式AI推薦」的結構性變革。探討「生成式引擎優化」（GEO）的崛起，分析其如何改變品牌能見度的規則，從爭奪搜尋排名轉向爭奪AI的「引用」與「單一最佳解答」。透過分析Whole Foods Market 與Every Man Jack等國際案例，了解品牌如何利用「情境式對接」與「社群聲量優化」（Reddit策略）來贏得AI的信任。報告最後指出，隨著「代理商務」（Agentic Commerce）興起，企業必須重新佈局內容資產，從關鍵字堆砌轉向建立具備高引用價值的知識實體，以在AI時代的購物清單中佔有一席之地。
AI 成為新時代的「購物導航員」
隨著2025年聖誕季的臨近，待辦事項清單中再度被各種送禮需求填滿，從挑選適合伴侶的驚喜、為長輩準備的貼心好禮，到為了聖誕派對準備的交換禮物，好消息是今年我們可以開始將這些複雜決策「外包」給人工智慧。
全新的購物生態中，購物時不再只是輸入關鍵字（如「聖誕禮物 推薦」），而是向 AI 提出具體的情境需求（如「幫我規劃一份適合 30 歲科技愛好者的聖誕禮物清單，預算 50 美元，需避開藍牙耳機」）。這種轉變標誌著我們正式進入了「生成式引擎優化」（Generative Engine Optimization, GEO）的時代。對於品牌與零售商而言，這不僅是流量入口的改變，更是對資訊呈現方式的根本性挑戰。誰能在 AI 的「單一最佳答案」中佔有一席之地，誰就能掌握聖誕季的商機紅利。
圖1：AI 成為新時代的「購物導航員」
圖片來源：https://copilot.microsoft.com/
GEO：從「被搜尋」到「被引用」的演算法典範轉移
生成式引擎優化」（Generative Engine Optimization, GEO）是因應 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 等生成式搜尋引擎興起而誕生的新型態行銷學科。
根據普林斯頓大學（Princeton University）、喬治亞理工學院、艾倫人工智慧研究所（The Allen Institute for AI）與印度理工學院德里分校聯合發布的研究論文《GEO: Generative Engine Optimization》中，指出與傳統SEO專注於關鍵字排名與網站點擊率不同GEO的核心目標是「爭奪引用」（Citation）與「成為答案」。研究指出，生成式引擎在構建答案時，具有強烈的「權威偏好」。這意味著，品牌若想被AI推薦，不能僅靠官網的自吹自擂，更需要優化「贏來的媒體」（Earned Media），例如：(1)第三方權威評測、(2)新聞報導或高信度的社群討論。具體的 GEO 策略包括(1)在內容中增加統計數據（Statistics Addition）、(2)引用權威來源（Cite Sources）以及(3)嵌入專家引言（Quotation Addition），採用以上優化策略可提升品牌在AI回答中出現的可見度達30%至40%。
Whole Foods Market 與 Perplexity 的情境式對接
美國知名有機食品超市Whole Foods Market（全食超市）與AI搜尋引擎 Perplexity 的合作是一個極具指標性的案例。面對聖誕節與感恩節等節慶，消費者往往面臨「如何規劃菜單」或「如何挑選健康食材」的痛點。
Whole Foods並未選擇傳統的橫幅廣告，而是成為Perplexity「後續建議問題」（Follow-up Questions）的首批合作夥伴之一。
當使用者在Perplexity詢問有關節日食譜或健康飲食的問題時，系統會在生成答案後，自然地引導出由Whole Foods贊助的後續問題，例如「有哪些適合聖誕派對的有機零食推薦？」。並非生硬的置入，而是在消費者展現出明確意圖（Intent）的時刻，順勢提供解決方案。這展示了GEO時代的一大特色：廣告不再是干擾，而是對話的一部分。品牌透過這種方式，成功將產品資訊植入AI的推論鏈中，直接影響消費者的決策清單。
圖2：「情境式對接」直接影響消費者的決策清單
圖片來源：https://copilot.microsoft.com/
Every Man Jack的長尾語意與社群布局
另一個值得關注的案例是美國男士護理品牌Every Man Jack，該品牌觀察到，當消費者詢問 AI 關於「送給男性的最佳聖誕禮物」時，LLM傾向於引用Reddit等論壇上的真實用戶討論，而非品牌官網的行銷語言 。正是因為現代AI模型被訓練為優先信任「真實的人類對話」與「長尾語意」（Long-tail Semantics）。
因此，Every Man Jack調整了其GEO策略，轉向優化「數位足跡」與「社群聲量」。他們不僅致力於創造適合LLM閱讀的結構化官網內容，更積極經營在Reddit等社群平台上的真實討論度，確保當消費者AI在網路上「爬梳」評價時，能讀取到大量正面且自然的語意關聯。
成功地讓品牌在「高性價比男士禮物」等相關查詢的AI生成答案中，獲得了極高的「聲量佔有率」（Share of Voice），證明了在GEO時代，經營社群口碑即是經營演算法的可見度。
結語
GEO為品牌帶來了精準觸及消費者的機會，但也伴隨著嚴峻的挑戰。首先是「贏家全拿」（Winner-Take-All）的風險。在傳統搜尋中，排名第三的網頁仍有被點擊的機會；但在AI生成的單一回答中，若品牌未能進入前三名的推薦清單，極有可能面臨「隱形化」的危機。其次，隨著技術演進，我們正從「資訊搜尋」邁向「代理商務」（Agentic Commerce）。未來AI代理人（AI Agents）將不只提供建議，更可能直接代替消費者執行購買（例如：「幫我買一份評分最高的巧克力，預算500元內」）。
企業應儘早布局GEO，策略不僅是技術層面的優化（如Schema標記、結構化數據），更是內容資產的重組。品牌必須從「寫給關鍵字看」轉變為「寫給AI邏輯看」，建立具備高引用價值的內容護城河。
在未來聖誕、新年賀歲的節慶中，誰能成為AI眼中最值得信賴的「知識實體」，就搶先進入消費者的禮物清單中。
參考資料來源：
1.Aggarwal, P., et al. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. arXiv. https://arxiv.org/abs/2311.09735
2.Search Engine Land. (2024). What is Generative Engine Optimization (GEO)? https://searchengineland.com/what-is-generative-engine-optimization-geo-444418
3.Perplexity. (2024). Why we’re experimenting with advertising. Perplexity Blog. https://www.perplexity.ai/hub/blog/why-we-re-experimenting-with-advertising
4.Digiday. (2024). How brands and retailers are preparing for GEO, the future of SEO. https://digiday.com/marketing/how-brands-and-retailers-are-preparing-for-geo-the-future-of-seo/
5.McKinsey & Company. (2024). The new front door to the internet: Winning in the age of AI search. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/new-front-door-to-the-internet-winning-in-the-age-of-ai-search
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