AEO測量：你如何知道自己是否在 AI 搜尋中獲勝？
別再瞎猜你是否在AI搜尋中獲勝了。不如開始了解如何建立AEO測量架構、追蹤ChatGPT中的品牌引用，並在AI時代調整你的SEO指標。
想像一下這個畫面：你的行銷長隔著會議桌探身問道：「我們在AI搜尋中的表現狀況如何？」而全場頓時一片安靜。這並不是因為你的團隊沒有在思考這件事，但思考AI搜尋與進行AEO測量是兩碼子事——而大多數團隊仍然停留在第一個階段。
SEO 擁有長達30年的測量基礎設施。當老闆詢問自然搜尋的表現如何時，你可以在會議結束前拉出排名、流量、點閱率和網域權威度等數據。那套基礎設施花了數十年才建立起來，而且它能講述一個清晰明瞭的故事。
然而，答案引擎最佳化（AEO）——即讓你的品牌在 AI 生成的回答中被引用——目前還沒有這樣的基礎。大多數團隊即使有在追蹤，也是非正式地進行。 有人注意到某個競爭對手出現在ChatGPT的回答中，另一個人則檢查了該品牌是否出現在Google的AI Overview（AI 統整說明）中。這種偶爾發現規律的做法，根本稱不上是測量架構。
這種壓力是真切存在的。高階主管在詢問、競爭對手在投資，而客戶正開始在 ChatGPT、Perplexity 和Google的AI Overviews中進行研究，而不是在傳統的十個藍色搜尋連結中。好消息是：你不需要等待工具趕上腳步才開始進行測量。
整個產業仍在編寫AEO測量的教戰守則。 但現實情況是，領先指標已經存在，而今天就開始建立基準線的團隊，在指標成熟時將擁有真正的優勢。
為什麼你的舊指標無法衡量 AI 搜尋表現
你現有的SEO指標完全符合當初的設計目的，但它們並不是為AI搜尋而設計的。
自然流量計算的是從搜尋結果頁面點擊連結的人數。但當AI直接給某人答案時，那次造訪就根本不會發生。你的品牌可以在AI Overviews中一天被引用 10 次，卻仍然不會顯示在你的流量報告中。
來自AI工具的轉介流量仍然值得追蹤，但你需要抱持與對Google不同的預期。當有人在Google上搜尋並點擊某個結果時，他們會抵達你的網站。當有人從Claude或ChatGPT獲得答案時，他們可能什麼都不會點擊。這種互動的本質是不同的，這種互動更像是閱讀摘要而不是瀏覽，因此即使你的品牌能見度很強，來自AI 工具的轉介流量幾乎總是會顯得比同等的Google流量更少。
關鍵字排名追蹤的是你在傳統搜尋結果頁面中的表現。但大型語言模型（LLM）並不對頁面進行排名，它們僅負責生成答案。如果 AI 從未提及你，那麼某個關鍵字排名第二將毫無意義。
傳統的聲量份額（share-of-voice）模型是為媒體和廣告支出而設計的。它們並不是為了對話式查詢而設計的，因為這類查詢的問題通常是「我該怎麼做？」而不是「什麼是 X？」。 它們也不是為了「答案來自於模型綜合數百個來源，而非提供一個包含十個連結的列表」這種情況而設計的。
換句話說，如果你正在使用現有的指標來判定你的AEO表現，那你就是企圖用為舊管道量身打造的儀器，來衡量一個新管道。不過，你不擔心，你並非從零開始。
你現在可以計量什麼項目呢
AEO測量仍在尋找立足點，但現有的素材比大多數團隊意識到的還要多。以下是團隊今天正在追蹤的項目：
- AI 回答中的品牌提及頻率：當有人向 AI 詢問你所屬的品類時，你的品牌出現的頻率有多高？你可以手動抽查這點，而且現在有越來越多工具可以大規模地自動化執行此操作。
- AI Overview存在感：Google的AI Overviews出現在越來越多查詢結果的頂部。追蹤你的目標查詢中，有哪些會觸發AI Overview，以及你的內容是否在其中被引用。
- 內容引用信號：LLM更傾向於引用具權威性、即時性且結構良好的內容。 這裡有三個要素至關重要：結構化數據標記（以便AI能夠可靠地解析你的內容）、E-E-A-T 信號（經驗、專業、權威和誠信，這是Google評估內容品質的架構），以及內容新鮮度，意即該頁面最近有多常進行有意義的更新。
- 品類層級的聲量：當有人向AI詢問你所競爭的品類時，你是答案的一部分嗎？ Conductor的《AEO/GEO 基準報告》提供了跨行業品類之品牌引用率的基準數據，這對於校準你相對於同行所處的位置非常有用。
有一個特別需要注意的地方：這些指標是現況的綜合呈現，而非直接讀出的數據，與透過Search Console開放詳細查詢數據的Google不同，LLM 不會為你提供一扇一窺實際搜尋情況的窗戶。使用者所下的提示詞（Prompts）是高度個人化的，因此沒有兩位使用者會得到完全相同的答案。新興工具所提供的是基準數據，也就是在一組設定好的測試提示詞中所呈現的規律，而這能為你提供方向性信號，告訴你你的品牌是否成為對話的一部分。
不過，行銷領導者實際上在問的問題，比這些指標中的任何一個都更落地。 一所大學想知道：當高三學生向AI詢問資料科學課程時，我們會被提及嗎？ 一個五金品牌想知道：當屋主搜尋DIY專案點子時，我們的產品在答案中嗎？ 一家消費電子公司想知道：當有人要求推薦喇叭時，我們有被提及嗎？
測量還能保護你免受大多數團隊尚未考慮過的事情影響，且在錯誤資訊傳播之前將其捕捉。例如，位於威斯康辛州麥迪遜市的麥迪遜公共圖書館，經常有訪客前來詢問護照照片服務，因為AI 工具將他們與俄亥俄州麥迪遜市的公共圖書館搞混了，後者實際上確實有提供該服務。關於你品牌的 AI 幻覺（hallucinations）不僅會迷惑潛在客戶，還可能將他們引導至其他地方，或是悄悄侵蝕信任。了解 AI 對你的評價（準確與不準確的內容）是AEO計量的一部分。
如何建立你的AEO測量基準線
開始執行並不意味著你必須擁有一套完美的系統，事實上你只需要一套可以重複執行的系統。以下是實務操作過程：
- 定義目標查詢：從你的買家向AI工具提出的問題開始。將你的SEO平台中的關鍵字列表作為基礎，加入買家正輸入到ChatGPT中的真實問題： 「最適合行銷團隊的 CMS（內容管理系統）是什麼？」 「我該如何衡量內容在 AI 搜尋中的表現？」 從對應到你核心使用場景的10 到15個查詢開始，並隨著你對該管道的熟悉而從中擴展。
- 手動審計：定期親自手動執行這些查詢。每月一次，將你的目標查詢輸入到ChatGPT、Perplexity和Claude 中。 針對每一個查詢，記錄你的品牌是否被提及、它出現在回答中的什麼位置，以及資訊是否準確。 這是一個簡單的系統，能為你提供書面紀錄以及展示進度的方法。
- 識別內容資產：你的某些內容被引用的機率遠高於其他內容。長篇、結構良好、有明確作者且包含最新資訊的內容往往表現較好。直接回答特定問題的內容，比起主要為了在某個關鍵字獲得排名而寫的內容，更自然地適合 LLM 綜合答案的方式。 一旦你知道哪些資產最有可能被引用，就優先對其進行更新——更新資訊、使結構更緊湊，並確保它們具有適當的結構化數據標記。
- 運用數據：未經整理的審計筆記無法構成一個有測量意義的故事。一旦你擁有兩個或三個月的數據，就從中尋找規律：你持續出現的查詢、你沒有出現的查詢，以及AI錯誤描述你品牌的部分。那就是你接下來要專注的地方。與你的所有團隊成員分享摘要，讓AEO的能見度成為常態報告對話的一部分，而不是一個邊緣專案。
- 在準備好時擴大規模：手動審計對於建立直覺和確立基準線非常有效，但大多數行銷團隊最終會追蹤橫跨多個主題、角色和買家階段的數百（或數千）個提示詞。這就是專為此目的打造的工具派上用場的地方。像 Acquia Content Optimization 這樣的平台可以讓你大規模地追蹤LLM的能見度，並將你所看到的現象與能產生實質影響的行動相連結。例如，Acquia在內部使用該平台來追蹤24個主題和2,400個提示詞，結果我們發現品牌在各個LLM中的能見度每季增長了25%。 歸根結底就是：手動操作是入門階段，而正確的工具才是讓AEO成為可重複、可擴展之學科的關鍵。
- 延伸而非取代：將AEO測量視為你SEO報告的延伸，而不是它的替代品。你現有的計量工具組合不會消失，而且在「能讓內容在搜尋中排名良好」與「能讓內容在 AI 中被引用」之間，存在著巨大的重疊。目標是增加一個新層級，而不是拆除你已經建立好的成果。
那些你曾經歷過的
回想一下在社群媒體行銷的早期階段。我們所有人都能看到它正在改變人們發現和討論品牌的方式，但沒有人想出如何衡量他們的努力是否奏效。我們用螢幕截圖來追蹤互動率，以及我們根據最佳的推測來計算投資報酬率（ROI）。 那些不論如何都積極投入的行銷人員、那些在工具追趕上來之前就開始建立基準線的人，就是在該管道成熟時佔據優勢的人。
AEO 正處於相同的時刻。但這一次，我們已經有一個可以借鑑的測量模型，也就是SEO。SEO 給了我們架構：定義範圍、建立基準線、追蹤變化，並將表現與結果綁定，因此AEO的測量並不需要從頭開始，它要求我們將已經建立的成果延伸到一個新的管道中。總結而言，你今天建立的基準線，就是你明天將擁有的優勢。
AEO測量：你如何知道自己是否在 AI 搜尋中獲勝？
別再瞎猜你是否在AI搜尋中獲勝了。不如開始了解如何建立AEO測量架構、追蹤ChatGPT中的品牌引用，並在AI時代調整你的SEO指標。
想像一下這個畫面：你的行銷長隔著會議桌探身問道：「我們在AI搜尋中的表現狀況如何？」而全場頓時一片安靜。這並不是因為你的團隊沒有在思考這件事，但思考AI搜尋與進行AEO測量是兩碼子事——而大多數團隊仍然停留在第一個階段。
SEO 擁有長達30年的測量基礎設施。當老闆詢問自然搜尋的表現如何時，你可以在會議結束前拉出排名、流量、點閱率和網域權威度等數據。那套基礎設施花了數十年才建立起來，而且它能講述一個清晰明瞭的故事。
然而，答案引擎最佳化（AEO）——即讓你的品牌在 AI 生成的回答中被引用——目前還沒有這樣的基礎。大多數團隊即使有在追蹤，也是非正式地進行。 有人注意到某個競爭對手出現在ChatGPT的回答中，另一個人則檢查了該品牌是否出現在Google的AI Overview（AI 統整說明）中。這種偶爾發現規律的做法，根本稱不上是測量架構。
這種壓力是真切存在的。高階主管在詢問、競爭對手在投資，而客戶正開始在 ChatGPT、Perplexity 和Google的AI Overviews中進行研究，而不是在傳統的十個藍色搜尋連結中。好消息是：你不需要等待工具趕上腳步才開始進行測量。
整個產業仍在編寫AEO測量的教戰守則。 但現實情況是，領先指標已經存在，而今天就開始建立基準線的團隊，在指標成熟時將擁有真正的優勢。
為什麼你的舊指標無法衡量 AI 搜尋表現
你現有的SEO指標完全符合當初的設計目的，但它們並不是為AI搜尋而設計的。
自然流量計算的是從搜尋結果頁面點擊連結的人數。但當AI直接給某人答案時，那次造訪就根本不會發生。你的品牌可以在AI Overviews中一天被引用 10 次，卻仍然不會顯示在你的流量報告中。
來自AI工具的轉介流量仍然值得追蹤，但你需要抱持與對Google不同的預期。當有人在Google上搜尋並點擊某個結果時，他們會抵達你的網站。當有人從Claude或ChatGPT獲得答案時，他們可能什麼都不會點擊。這種互動的本質是不同的，這種互動更像是閱讀摘要而不是瀏覽，因此即使你的品牌能見度很強，來自AI 工具的轉介流量幾乎總是會顯得比同等的Google流量更少。
關鍵字排名追蹤的是你在傳統搜尋結果頁面中的表現。但大型語言模型（LLM）並不對頁面進行排名，它們僅負責生成答案。如果 AI 從未提及你，那麼某個關鍵字排名第二將毫無意義。
傳統的聲量份額（share-of-voice）模型是為媒體和廣告支出而設計的。它們並不是為了對話式查詢而設計的，因為這類查詢的問題通常是「我該怎麼做？」而不是「什麼是 X？」。 它們也不是為了「答案來自於模型綜合數百個來源，而非提供一個包含十個連結的列表」這種情況而設計的。
換句話說，如果你正在使用現有的指標來判定你的AEO表現，那你就是企圖用為舊管道量身打造的儀器，來衡量一個新管道。不過，你不擔心，你並非從零開始。
你現在可以計量什麼項目呢
AEO測量仍在尋找立足點，但現有的素材比大多數團隊意識到的還要多。以下是團隊今天正在追蹤的項目：
- AI 回答中的品牌提及頻率：當有人向 AI 詢問你所屬的品類時，你的品牌出現的頻率有多高？你可以手動抽查這點，而且現在有越來越多工具可以大規模地自動化執行此操作。
- AI Overview存在感：Google的AI Overviews出現在越來越多查詢結果的頂部。追蹤你的目標查詢中，有哪些會觸發AI Overview，以及你的內容是否在其中被引用。
- 內容引用信號：LLM更傾向於引用具權威性、即時性且結構良好的內容。 這裡有三個要素至關重要：結構化數據標記（以便AI能夠可靠地解析你的內容）、E-E-A-T 信號（經驗、專業、權威和誠信，這是Google評估內容品質的架構），以及內容新鮮度，意即該頁面最近有多常進行有意義的更新。
- 品類層級的聲量：當有人向AI詢問你所競爭的品類時，你是答案的一部分嗎？ Conductor的《AEO/GEO 基準報告》提供了跨行業品類之品牌引用率的基準數據，這對於校準你相對於同行所處的位置非常有用。
有一個特別需要注意的地方：這些指標是現況的綜合呈現，而非直接讀出的數據，與透過Search Console開放詳細查詢數據的Google不同，LLM 不會為你提供一扇一窺實際搜尋情況的窗戶。使用者所下的提示詞（Prompts）是高度個人化的，因此沒有兩位使用者會得到完全相同的答案。新興工具所提供的是基準數據，也就是在一組設定好的測試提示詞中所呈現的規律，而這能為你提供方向性信號，告訴你你的品牌是否成為對話的一部分。
不過，行銷領導者實際上在問的問題，比這些指標中的任何一個都更落地。 一所大學想知道：當高三學生向AI詢問資料科學課程時，我們會被提及嗎？ 一個五金品牌想知道：當屋主搜尋DIY專案點子時，我們的產品在答案中嗎？ 一家消費電子公司想知道：當有人要求推薦喇叭時，我們有被提及嗎？
測量還能保護你免受大多數團隊尚未考慮過的事情影響，且在錯誤資訊傳播之前將其捕捉。例如，位於威斯康辛州麥迪遜市的麥迪遜公共圖書館，經常有訪客前來詢問護照照片服務，因為AI 工具將他們與俄亥俄州麥迪遜市的公共圖書館搞混了，後者實際上確實有提供該服務。關於你品牌的 AI 幻覺（hallucinations）不僅會迷惑潛在客戶，還可能將他們引導至其他地方，或是悄悄侵蝕信任。了解 AI 對你的評價（準確與不準確的內容）是AEO計量的一部分。
如何建立你的AEO測量基準線
開始執行並不意味著你必須擁有一套完美的系統，事實上你只需要一套可以重複執行的系統。以下是實務操作過程：
- 定義目標查詢：從你的買家向AI工具提出的問題開始。將你的SEO平台中的關鍵字列表作為基礎，加入買家正輸入到ChatGPT中的真實問題： 「最適合行銷團隊的 CMS（內容管理系統）是什麼？」 「我該如何衡量內容在 AI 搜尋中的表現？」 從對應到你核心使用場景的10 到15個查詢開始，並隨著你對該管道的熟悉而從中擴展。
- 手動審計：定期親自手動執行這些查詢。每月一次，將你的目標查詢輸入到ChatGPT、Perplexity和Claude 中。 針對每一個查詢，記錄你的品牌是否被提及、它出現在回答中的什麼位置，以及資訊是否準確。 這是一個簡單的系統，能為你提供書面紀錄以及展示進度的方法。
- 識別內容資產：你的某些內容被引用的機率遠高於其他內容。長篇、結構良好、有明確作者且包含最新資訊的內容往往表現較好。直接回答特定問題的內容，比起主要為了在某個關鍵字獲得排名而寫的內容，更自然地適合 LLM 綜合答案的方式。 一旦你知道哪些資產最有可能被引用，就優先對其進行更新——更新資訊、使結構更緊湊，並確保它們具有適當的結構化數據標記。
- 運用數據：未經整理的審計筆記無法構成一個有測量意義的故事。一旦你擁有兩個或三個月的數據，就從中尋找規律：你持續出現的查詢、你沒有出現的查詢，以及AI錯誤描述你品牌的部分。那就是你接下來要專注的地方。與你的所有團隊成員分享摘要，讓AEO的能見度成為常態報告對話的一部分，而不是一個邊緣專案。
- 在準備好時擴大規模：手動審計對於建立直覺和確立基準線非常有效，但大多數行銷團隊最終會追蹤橫跨多個主題、角色和買家階段的數百（或數千）個提示詞。這就是專為此目的打造的工具派上用場的地方。像 Acquia Content Optimization 這樣的平台可以讓你大規模地追蹤LLM的能見度，並將你所看到的現象與能產生實質影響的行動相連結。例如，Acquia在內部使用該平台來追蹤24個主題和2,400個提示詞，結果我們發現品牌在各個LLM中的能見度每季增長了25%。 歸根結底就是：手動操作是入門階段，而正確的工具才是讓AEO成為可重複、可擴展之學科的關鍵。
- 延伸而非取代：將AEO測量視為你SEO報告的延伸，而不是它的替代品。你現有的計量工具組合不會消失，而且在「能讓內容在搜尋中排名良好」與「能讓內容在 AI 中被引用」之間，存在著巨大的重疊。目標是增加一個新層級，而不是拆除你已經建立好的成果。
那些你曾經歷過的
回想一下在社群媒體行銷的早期階段。我們所有人都能看到它正在改變人們發現和討論品牌的方式，但沒有人想出如何衡量他們的努力是否奏效。我們用螢幕截圖來追蹤互動率，以及我們根據最佳的推測來計算投資報酬率（ROI）。 那些不論如何都積極投入的行銷人員、那些在工具追趕上來之前就開始建立基準線的人，就是在該管道成熟時佔據優勢的人。
AEO 正處於相同的時刻。但這一次，我們已經有一個可以借鑑的測量模型，也就是SEO。SEO 給了我們架構：定義範圍、建立基準線、追蹤變化，並將表現與結果綁定，因此AEO的測量並不需要從頭開始，它要求我們將已經建立的成果延伸到一個新的管道中。總結而言，你今天建立的基準線，就是你明天將擁有的優勢。