搜尋引擎大洗牌！AI SEO 時代網站流量的生存法則

第 1 章:AIO 時代的來臨 — 搜尋引擎的本質改變

1.1 從「被動搜尋」到「主動預判」

過去二十年,搜尋引擎(如 Google)的運作模式主要依賴使用者的「主動輸入」。你需要先意識到問題,打開瀏覽器,輸入關鍵字(例如:「台北 下午茶 推薦」),然後在一堆藍色連結中尋找答案。這是一個「人找資訊」的過程。

但 Aaron Friedman 指出,未來的搜尋引擎——也就是所謂的因果決策引擎,將徹底顛覆這個流程。

它的核心在於「因果(Causality)」。

• 傳統搜尋: 只在乎你輸入了什麼字(What)。
• 未來搜尋: 在乎你為什麼需要這個資訊(Why),以及你的當下情境(Context)。

未來的搜尋引擎會更像是一個全能的數位管家。它不只是被動等待指令,而是透過分析你的行為模式、位置、行事曆以及當下情境,在你甚至還沒打開 Google 搜尋之前,就主動將解決方案送到你面前。

1.2 搜尋意圖的終極進化:解決問題,而不只是提供連結

在 AIO 的時代,用戶不再滿足於看到「十個相關網站的連結」,他們想要的是「直接的解決方案」。

試想一個場景:當你在搜尋「手機進水怎麼辦」時,傳統搜尋引擎會給你十篇文章教你怎麼除濕。但因果決策引擎會做得更多——它偵測到你的手機型號、你目前的位置,並直接告訴你:「距離你 500 公尺有一家維修中心還開著,現在預約享 9 折,是否要幫你導航?」

這就是搜尋引擎的本質改變:從 Information(提供資訊)進化為 Action(採取行動)。

1.3 企業面臨的新挑戰

對於網站經營者與行銷人員來說,這是一個巨大的警訊,也是轉機。如果您的網站內容還停留在「堆砌關鍵字」的舊思維,未來可能會被 AI 直接過濾掉。因為 AI 需要的是能夠協助運算、具備邏輯、且能解決實際問題的高質量數據。

我們必須開始思考:我的網站內容,能否成為 AI 決策引擎判斷時的「最佳解答」?

第 2 章:用戶行為的劇變 — 為什麼「搜尋」正在消失?

2.1 智慧型手機普及後的「搜尋悖論」

隨著智慧型手機成為人體的延伸,理論上,資訊取得變得前所未有的容易,搜尋量應該要爆炸性成長才對。但 Aaron Friedman 觀察到了一個有趣的現象,我們稱之為「搜尋悖論」。

儘管企業拼命做 RWD 響應式網站、拼命做 ASO (App Store Optimization),但數據顯示,一般用戶在手機上的行為,與行銷人的想像有巨大的落差。

事實上,絕大多數的手機用戶並不喜歡在小螢幕上打字搜尋。他們更傾向於被動接收資訊,而不是主動尋找。

2.2 「App 孤島」效應:被圍牆擋住的流量

現代用戶的數位生活,被切割成一個個互不相通的「App 孤島(Silos)」。

根據統計,用戶 80% 以上的手機使用時間,僅集中在 3 到 5 個超級 App 上(通常是 Line, Instagram, Facebook, YouTube, TikTok)。這意味著,如果您的網站或服務沒有辦法滲透進這些「圍牆花園」裡,就算您在 Google 搜尋排名第一,對於那些整天只滑 Instagram 的用戶來說,您也是不存在的。

這也解釋了為什麼傳統 SEO 在移動端面臨挑戰:流量不再是開放的海洋,而是變成了一座座封閉的湖泊。

2.3 搜尋的阻力:用戶想要的是「功能」而非「尋找」

在 App Store 尋找新軟體,對許多人來說是一件痛苦的事。當用戶遇到問題(例如:想找一款好用的記帳軟體),他們直覺上會覺得在 App Store 裡大海撈針太麻煩、試錯成本太高。

Friedman 指出:「用戶對他們擁有的 App Store 的實用性更感興趣。」這句話的意思是,用戶希望手機本身就具備解決能力,或者有人直接告訴他「用這個就對了」。

這就是為什麼「搜尋」正在消失——或者更精確地說,「主動搜尋」正在被「智慧推薦」所取代。用戶不再想當「獵人」去尋找資訊,他們只想當「國王」,等著演算法把最適合的解決方案呈上來。這正是 AIO(人工智慧優化)與因果決策引擎崛起的根本原因:它消除了「尋找」的阻力。

第 3 章:語意解釋與情境感知 — 填補需求的落差

3.1 什麼是「語意解釋」?在對的時間給對的東西

在 AIO(人工智慧優化)的領域中,「語意解釋(Semantic Interpretation)」是一個核心概念。它指的不是單純理解一個字詞的字典定義,而是理解「人們在當下最需要什麼」。

真正的智慧搜尋,目標是減輕用戶的認知負擔。它要在用戶感到困擾的那個瞬間,主動提供能夠解決痛點的服務,而不是等用戶自己去大海撈針。

這就是「需求落差(The Demand Gap)」——當你遇到困難(Gap),到你找到解決方案之間,通常存在著巨大的資訊鴻溝。而因果決策引擎的任務,就是填平這個鴻溝。

3.2 實戰場景:當 Uber 在這個城市不能用時...

讓我們用 Aaron Friedman 提出的一個經典案例來解釋這個概念:

假設您是一位商務人士,平時習慣使用 Uber 或 GetTaxi 代步。有一天,您出差到了一個偏遠的陌生城市,當您習慣性地打開 Uber 時,發現這裡根本沒有服務。

3.3 彌合落差:行為、位置與演算法的黃金交叉

這就是 AIO 的威力。它不需要你主動搜尋,而是透過「因果發現(Causal Discovery)」來解決問題。

這背後依賴三個關鍵要素的交叉比對:

• 行為數據 (Behavior): 系統知道您是重度叫車軟體使用者。
• 地理位置 (Location): 系統知道您目前的環境限制。
• 其他因素 (Context): 例如時間(深夜)、天氣(下雨)、行事曆(趕著去開會)。

未來的 SEO 戰場,不再只是爭奪搜尋結果頁的第一名,而是爭奪「被演算法推薦的資格」。當演算法判斷您的 App 或網站是當下情境的最佳解方時,您就能跨越 App Store 的搜尋障礙,直接出現在用戶眼前。

第 4 章:添加因果搜尋條件 — 打破數據孤島的跨平台整合

4.1 Google 已經很懂你,但還不夠

我們都知道 Google 已經進行「個性化搜尋」多年了。它會根據您的搜尋歷史、YouTube 觀看紀錄、以及 Gmail 中的活動,來調整您看到的搜尋結果。這也是為什麼當一位工程師和一位廚師同時搜尋「Apple」時,前者會看到電腦,後者會看到蘋果。

但這僅限於 Google 自家產品圍牆內的數據。Aaron Friedman 指出,真正的「因果決策」必須突破這個限制。您的手機裡安裝了數十個 App,每個 App 裡都藏有關於您生活的重要數據(健康、財務、旅遊規劃),但這些數據目前大多是互不相通的「數據孤島(Data Silos)」。

4.2 想像一下:當「搜尋引擎」讀懂您的「健身 App」

讓我們用一個生活化的例子,來描繪打破數據孤島後的 AIO 未來:

情境: 您正在執行一個嚴格的減重計畫,並使用一款 健身 App 紀錄每天的卡路里攝取量。今天您的額度只剩下 300 卡。

這不僅是搜尋,這是「協助您達成目標」。

4.3 企業的機會:成為被數據選中的那一方

這對網站經營者意味著什麼?在這個例子中,如果您經營的是一個食譜網站,而在未來想要被這個「減肥中的用戶」搜尋到,您不能只是寫一篇好吃的食譜文章。

您必須做好 Schema 結構化數據(Structured Data):

• 明確標記這道菜的「卡路里」。
• 標記「營養成分(蛋白質、脂肪)」。
• 標記「烹飪時間」。

唯有當您的網站提供了這些「機器可讀(Machine-Readable)」的數據,未來的因果決策引擎才能將您的內容與用戶的健康數據進行比對,進而將您推薦給最需要的用戶。

4.4 思考超越搜尋

Friedman 強調:「當業內人士談到因果時,如果僅限於搜尋和 App 軟體是錯誤的。」

未來的 AIO 將納入我們日常活動的每一部分。當您在 Amazon 上尋找商品時,推薦系統不應只是根據「買了 A 的人也買了 B」,而應結合您在社交媒體上的興趣、您在行事曆上的行程(例如下週要去海島度假),來精準推薦防曬乳或泳衣。

打破數據孤島,讓資訊流動起來,這才是 AIO 時代最令人興奮的商業願景。

第 5 章:Google Now 是有因果的,但並不一定是整合的

5.1 當手機比你早知道:一個關於「接機」的故事

Aaron Friedman 分享了一個讓他母親感到不可思議的經歷,這也是許多現代人可能都體驗過的「AIO 魔法時刻」。

故事是這樣的:Friedman 的母親從國外來訪,回程班機訂在晚上 11 點。按照常理,他預計在下午 6 點半左右開車送母親去機場。正當他們準備出門時,Friedman 的手機突然跳出一則通知:「您母親的航班已延誤,建議出發時間延後。」

他轉頭告訴母親:「媽,妳的航班延誤了,我們可以晚點走。」母親驚訝地問:「你怎麼知道的?你剛才根本沒在查航班啊!」Friedman 回答:「我的手機剛剛告訴我的。」

這對老一輩的人來說簡直是魔術,但對習慣科技的人來說,這已經是生活常態。

5.2 拆解魔法背後的「因果鏈」

為什麼手機知道?這並不是魔法,而是 Google 掃描與運算的結果。Google 的演算法在後台完成了這一連串的動作:

• 資料獲取(Data Mining): Google 掃描了 Friedman 的 Gmail,讀取了航空公司寄來的機票確認信(即使那不是寄給他的,可能是轉寄的)。
• 語意理解(Semantic Understanding): 系統辨識出這是一封「航班資訊」,並提取了「航班號碼」與「時間」。
• 即時比對(Real-time Sync): 系統在後台持續追蹤該航班的即時動態。
• 情境觸發(Contextual Trigger): 當航班狀態變更為「延誤」(因),系統判斷這會影響 Friedman 的行程,於是主動發送通知(果)。

這就是一個典型的「因果決策」案例。它不需要用戶主動搜尋「班機準點嗎?」,而是主動解決了「我什麼時候該出門?」的問題。

5.3 有因果,但尚未「完全整合」的現實

雖然這個體驗很棒,但 Friedman 也點出了一個關鍵問題:「它是因果的,但並不一定是整合的。」

目前的這種智慧體驗,大多還局限在 Google 自己的生態系 內。

• 你的 Email 必須是 Gmail。
• 你的行事曆必須是 Google Calendar。
• 你的手機最好是 Android。

如果你是用 Outlook 收信,用 Apple Maps 導航,並試圖在一個第三方 App 裡查看資訊,這種「魔法」往往就會失效。這就是我們前幾章提到的「數據孤島」。

目前的 AIO 技術雖然能做到單點突破(如航班通知),但尚未能做到跨平台、跨應用程式的「全面整合」。真正的未來,是當你的手機偵測到航班取消時,能自動跨越到第三方訂房 App(如 HotelTonight)並幫你預訂房間,那才是 AIO 的終極型態。

5.4 對網站經營者的啟示:結構化資料的必要性

從這個故事中,企業主應該學到什麼?「要讓 AI 讀懂你的信件/網頁。」

Google 能讀懂那封機票確認信,是因為航空公司發出的郵件中包含了標準化的 Schema 標記(如 FlightReservation Schema)。如果您的企業是做餐廳預約、活動報名或電商銷售,請務必在您的確認信件與網頁中,埋入正確的結構化資料。這樣當用戶收到您的確認信時,Google Assistant 才能將其轉化為行事曆上的提醒,讓您的服務無縫融入用戶的生活。

第 6 章:因果決策引擎將可以轉移到任何事情

6.1 從「告知問題」到「解決問題」

接續上一章的機場故事。當手機通知您「航班延誤」時,這確實很有幫助,讓您不用在機場乾等。但這還不夠完美。因為您現在面臨了一個新的問題:「多出來的這幾個小時,我要去哪裡?」

目前的語音助理(如 Siri 或 Google Assistant)大多停留在「告知(Inform)」的階段。但未來的 因果決策引擎,目標是進入「執行(Execute)」的層次。它不只要發現問題,更要提出解決方案。

這將開啟一個名為「情境行銷(Contextual Marketing)」的全新戰場,其商業潛力是無限的。

6.2 場景一:延誤時的微小確幸(精準行銷)

讓我們把這個例子推得更遠一點。當手機確認您的航班延誤 2 小時,且偵測到您已經抵達機場航廈時,它不應該只是沉默。

它應該要能交叉比對機場內的商家資訊,並向您推播:

「既然還有一段時間,我們發現 C 登機門旁的爵士酒吧 正在提供 Happy Hour 優惠。這裡是您的 8 折電子折價券,去喝杯飲料放鬆一下吧!」

這背後的技術邏輯:

• 情境(因): 用戶位置在機場 + 航班延誤 + 用戶過去有在酒吧消費的紀錄。
• 決策(果): 推送酒吧折價券。

這對於商家來說,是夢寐以求的流量。您不需要在機場發傳單,因果引擎會自動把「最無聊、最需要打發時間」的精準客戶送到您門口。

6.3 場景二:取消時的緊急救援(跨平台服務)

如果情況更糟,航班不是延誤,而是突然取消了呢?這時候,您需要的不是酒吧,而是一張床。

在 AIO 的未來,您的手機會立刻啟動緊急應變模式:

• 它讀取到航班取消的代碼。
• 它立刻啟動您手機裡的訂房 App(例如 HotelTonight 或 Agoda)。
• 它篩選出「距離機場最近」、「還有空房」且「符合您預算偏好」的飯店。
• 它跳出通知:「航班已取消。已為您找到機場對面有一間雙人房,只要按一下確認即可入住。」

這就是 Friedman 所說的:「可能性是無限的。」這不再是用戶主動去「搜尋飯店」,而是系統主動「媒合需求」。

6.4 實現的前提:權限與演算法的深度整合

要做到這一點,技術上需要克服兩個挑戰:

• 交叉比對 (Cross-Referencing): 搜尋引擎必須有能力同時讀取航空公司的數據、您的個人偏好、以及飯店業者的即時庫存。
• 應用程式權限 (Permissions): 不同的 App 之間必須打破圍牆。Google 必須能「指揮」HotelTonight 去找房。這需要高度開放的 API 串接與用戶授權。

6.5 對企業的啟示:您準備好被「呼叫」了嗎?

這對網站經營者與 App 開發者來說,是一個明確的訊號:未來的競爭,在於您的服務能否被演算法「呼叫(Call)」出來?

如果您的飯店網站沒有提供即時庫存的 API,或者您的酒吧沒有在 Google 地圖上標註詳細的營業項目(Schema),那麼當決策引擎在幫用戶找解決方案時,您就會被排除在候選名單之外。

未來的 SEO,不只是讓人看到,更是讓機器能即時取用您的服務。

第 7 章:未來就在角落 — 從數據孤島走向全面融合

7.1 我們仍處於「數據孤島」的過渡期

回頭審視我們目前的科技環境,雖然我們有很聰明的 AI(如 ChatGPT)、很方便的 App(如 Uber),但整體體驗仍然是破碎的。

正如 Aaron Friedman 所形容:「我們目前所處的情況,類似在孤島(Islands)中。」

• 孤島 A: 您的行事曆知道您下週沒空。
• 孤島 B: 您的訂房 App 卻還在推播那幾天的住宿優惠給您。
• 孤島 C: 您的電子郵件收到了航班取消通知,但您的叫車軟體對此一無所知,仍然準時派車來接您。

這些應用程式各自擁有強大的數據,但因為商業壁壘與技術限制,它們無法交換資訊。這就是目前「因果決策引擎」尚未完全普及的最大障礙。

7.2 Google Now 與智慧助理:融合的前奏曲

雖然障礙存在,但我們已經看到了融合的曙光。Google Now(以及後來的 Google Assistant、Google Feed)正在扮演「連結者」的角色,試圖將這些孤島串聯起來。

它已經開始為我們的生活環境提供「附加的智慧(Added Intelligence)」。例如,它會根據交通狀況(Google Maps 數據)提醒您該出門赴約(Google Calendar 數據)。雖然這種融合尚未完全發生在所有第三方 App 上,但它證明了跨平台數據整合的可行性與巨大價值。

7.3 這只是一個時間問題

Friedman 堅信:「因果決策引擎是未來,這只是一個時間問題。」

為什麼如此肯定?因為「效率」是人類科技發展的終極驅動力。有人(無論是 Google、Apple、Microsoft 還是未來的 AI 巨頭)終究會找到方法,利用這些龐大的數據為用戶構建一個高效率的決策引擎。

技術障礙(API 串接)容易解決,商業障礙(數據隱私與共享)也正在透過 GDPR 等規範逐步建立標準。一旦這道堤防潰堤,AIO 的浪潮將會瞬間淹沒舊有的搜尋模式。

7.4 準備迎接「無介面」的未來

對於網站開發者來說,這意味著我們必須開始想像一個「沒有介面」或「極簡介面」的未來。

在孤島時期,用戶必須打開您的網站、瀏覽您的選單。在融合時期,用戶可能根本不會「造訪」您的網站,而是透過 AI 助理直接「調用」您的服務。

這就是為什麼我們一直強調:

• 您的網站結構是否清晰?
• 您的 Schema 標記是否完整?
• 您的 API 是否準備好與世界對接?

未來就在角落,那些死守著「舊孤島思維」的企業將被遺留在原地,而準備好擁抱數據融合的企業,將成為新時代的領航者。

第 8 章:我們今天所習慣的動態搜尋引擎將在未來發生重大變化

8.1 界線消失:不再區分「線上」與「線下」

我們習慣將世界一分為二:上網時是「數位世界」,放下手機是「實體世界」。但因果決策引擎的出現,將徹底打破這條界線。

未來的搜尋引擎,關注的不再只是您在瀏覽器裡輸入了什麼關鍵字(Online),而是您在現實生活中做了什麼行為(Offline)。

正如文中所述:「未來是只關注『在線』和『離線』來理解用戶行為。」

• 當您走進一家咖啡廳(線下行為),手機自動跳出會員卡(線上服務)。
• 當您在現實中錯過了公車(線下困境),手錶自動建議下一班車或叫車服務(線上決策)。

搜尋引擎將變成「生活引擎」。 它無時無刻不在運作,隱形於背景之中,串聯起您的所有體驗。

8.2 SEO 的終極型態:與網際網路無關的優化?

這是一個極具衝擊性的觀點:「也許未來的優化,與網際網路根本沒有任何關係。」

過去我們做 SEO,是為了讓網站在 Google 搜尋結果頁(SERP)上排名更高。但在 AIO 時代,如果用戶根本不打開搜尋頁面,那排名還有意義嗎?

未來的優化(Optimization),將轉向 「持續優化用戶體驗(User Experience)」。

• 重點不在於網頁上的關鍵字密度。
• 重點在於您的服務流程是否順暢?您的數據是否準確?您的解決方案是否能解決當下的痛點?

如果您的服務夠好、數據夠結構化,您就能被決策引擎「選中」,直接推播給用戶。這將影響一切商業邏輯——行銷不再是「搶奪注意力」,而是「成為最佳解答」。

8.3 給企業主的建議:在 AIO 浪潮中站穩腳步

面對這個巨大的變革,企業現在該做什麼?

• 擁抱結構化數據 (Schema Markup): 這是與 AI 溝通的語言。確保您的產品、活動、評價都能被機器讀懂。
• 深耕在地化搜尋 (Local SEO): 因果決策往往與「地點」有關。經營好 Google 商家檔案是基本功。
• 打造解決問題的內容: 放棄農場文,撰寫真正能幫助用戶決策的高價值內容。
• 選擇具備前瞻視野的開發夥伴: 網站不只是展示用的型錄,而是串接數據的樞紐。

第 9 章:AIO 與未來搜尋趨勢常見問題 (Q&A)

為了讓您更清楚如何應對這場變革,我們整理了客戶最常詢問的 4 個關鍵問題: