Google 排名第一，AI 卻不一定引用？研究揭示 B2B 企業 AI 搜尋曝光面臨新挑戰

企業長期投入搜尋引擎優化（SEO），希望提升 Google 排名以增加網站流量與商機。然而，隨著 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜尋工具快速普及，搜尋模式正逐漸改變。最新研究指出，即使企業網站在 Google 擁有良好的自然搜尋排名，也不代表一定會出現在 AI 搜尋的引用內容中。

根據國外針對 828 家 B2B 企業網站的研究分析，企業網站在 Google AI Overviews 中的引用率中位數僅約 3%。換句話說，大多數企業雖然能透過 SEO 取得搜尋排名，但真正被 AI 搜尋系統選擇作為答案來源的比例仍相當有限。

這項研究也反映出，AI 搜尋時代的競爭焦點，正逐漸從「搜尋排名」轉向「內容是否值得被 AI 引用」。

AI 搜尋開始改變 B2B 採購流程

過去，採購人員搜尋設備或供應商時，多半會依序瀏覽搜尋結果，比較不同企業網站後再做決策。如今，Google AI Overviews 已能直接整理多個網站資訊，在搜尋結果頁提供摘要答案，協助使用者快速掌握重點。例如搜尋「如何選擇工業包裝設備」時，AI 可能直接整理設備類型、適用產業、選購重點及注意事項，而不是僅提供網站連結。這也代表，未來企業若希望增加曝光，不只是要讓網站排名靠前，更重要的是讓網站內容能成為 AI 整理答案時的重要資訊來源。

AI 引用的是「能回答問題的內容」

研究指出，Google AI Overviews 在整理答案時，會優先選擇能直接解決使用者問題的內容，而非單純依據 Google 排名。因此，相較於只有產品規格或公司介紹的頁面，以下類型內容更容易受到 AI 搜尋系統青睞：

• 常見問題（FAQ）
• 選購指南（Buying Guide）
• 產品比較
• 技術教學
• 應用案例
• 產業知識文章

這些內容不僅資訊完整，也更符合 AI 搜尋「問題—答案」的運作模式。

網站架構與 Schema 成為 AI 理解的重要基礎

除了內容本身之外，網站是否具備良好的技術架構，也逐漸成為 AI 判斷內容的重要因素。例如，透過 Schema 結構化資料（Schema Markup），可協助搜尋引擎辨識文章、產品、FAQ、企業資訊等內容，提高 AI 對網站內容的理解效率。此外，網站若具備清楚的分類架構、麵包屑（Breadcrumb）、多語系一致內容，以及良好的內部連結規劃，也有助於提升 AI 對網站整體主題的理解能力。

建立完整內容生態，提升 AI 搜尋曝光

業界人士分析，企業若希望提升 Google AI Overviews 或其他 AI 搜尋工具的曝光機會，可從五個方向持續優化：

首先，建立以使用者問題為核心的內容，例如 FAQ、選購指南及應用案例，讓內容更貼近實際搜尋需求。

其次，導入 Schema 結構化資料，協助 AI 快速辨識網站內容。

第三，持續累積產業觀點、技術文章與案例分享，建立企業在特定領域的專業權威。

第四，強化多語系網站品質，讓海外市場也能獲得一致的 AI 搜尋體驗。

最後，除了企業官網外，也可透過新聞媒體、B2B 平台及專業網站同步發布內容，建立更多公開資訊來源，提高品牌在 AI 搜尋中的可見度。

AI 搜尋時代，企業更需要完整的 AI SEO／GEO 佈局

面對 AI 搜尋快速發展，企業網站的競爭已不再只是搜尋排名，而是內容是否能被 AI 理解、引用與推薦。

AsianNet 亞洲網路建議，企業除了持續做好 SEO，更應同步建立符合 AI 搜尋需求的網站架構、FAQ、Schema 結構化資料、多語系內容，以及持續累積專業文章、產業觀點與案例內容，才能提升品牌在 Google AI Overviews、ChatGPT 等 AI 搜尋工具中的曝光機會。

關於 AsianNet 亞洲網路

AsianNet 亞洲網路成立於 1996 年，長期專注於企業官網建置、SEO、AI SEO、GEO（Generative Engine Optimization，生成式搜尋優化）及國際 B2B 數位行銷服務，協助企業打造符合 AI 搜尋時代需求的網站架構與內容策略，提升品牌在搜尋引擎與 AI 系統中的可見度與商機。

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