答案引擎最佳化權威指南：制勝新一代搜索的核心策略與實施框架
答案引擎最佳化（AEO）是一套行銷實踐，旨在提升品牌在人工智慧生成的答案中的可見度——例如Google的AI模式和ChatGPT回復。
ChatGPT 的資料來源分析
人工智慧技術的快速發展讓ChatGPT成為近年來最受關注的AI應用之一。這個能夠進行自然對話、回答問題、創作內容的語言模型，其強大能力的背後依賴於巨量的訓練數據。了解ChatGPT的數據來源，不僅能幫助我們更好地理解這個AI系統的工作原理，也能讓我們認識到它的能力邊界和局限性。
Perplexity AI 的資料來源分析
在人工智慧搜索領域快速發展的今天，Perplexity AI 以其獨特的資料整合能力和回答質量引起了廣泛關注。不同於傳統搜尋引擎僅提供連結列表，Perplexity AI 能夠從多個來源提取資訊，生成綜合性的答案。理解其資料來源的構成、獲取機制和品質控制體系，對於評估這個工具的可靠性和適用場景至關重要。
結構化資料 (Schema) 在 GEO 中的新角色
隨著人工智慧技術的迅猛發展，搜尋引擎正在經歷一場深刻的變革。ChatGPT、Google Bard、Bing Chat等生成式AI工具的出現，標誌著我們正在從傳統的搜尋引擎最佳化（SEO）時代邁向生成式引擎最佳化（GEO）時代。在這個轉變過程中，結構化數據的角色也在發生著根本性的變化。過去，結構化數據主要用於幫助搜尋引擎理解網頁內容，獲得豐富摘要的展示機會。而現在，它正在成為AI引擎準確提取、理解和生成答案的關鍵要素。
E-E-A-T 如何影響 AI 的信任？
當人工智慧技術以前所未有的速度滲透到內容創作、資訊檢索和決策支持等領域時，一個關鍵問題浮出水面：我們如何信任AI生成的內容？這個問題的答案，很大程度上與Google多年來倡導的E-E-A-T原則密切相關。
GEO vs. SEO：一篇看懂兩者根本差異
當ChatGPT在2022年底橫空出世時，數位行銷領域經歷了一場前所未有的震盪。傳統的搜尋引擎最佳化策略突然面臨全新的挑戰，一個新的術語開始在行業內流傳——GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎最佳化）。許多內容運營者開始困惑：我們花費多年積累的SEO經驗是否還有價值？GEO是否會取代SEO？這兩者之間究竟有什麼本質區別？