AI 搜尋不是SEO的終點，而是內容專業的起點

AI 搜尋與傳統搜尋有什麼不同？

我們以一個 water transfer printing process（水轉印可用材料）為範例做說明。

過去／傳統搜尋

在傳統搜尋結果頁，你會看到多種類型的內容來源：

1. 百科型長文（Wikipedia、知識中心）

提供水轉印的定義、背景、歷史沿革與概略流程，通常中立且篇幅完整，但較少包含實際應用細節。

例如：Wikipedia 條目會解釋水轉印的原理、用途與歷史，但不會深入談到不同材質的處理差異或現場操作技巧。
 

2. 工廠／品牌的完整教學文（How-to／Guide／Process）

以步驟分解方式完整說明水轉印流程（如 Film Preparation → Activator → Object Prep → Transfer → Rinse／Dry → Topcoat），並穿插設備、塗料或操作注意事項，適合追求實作細節的讀者。例如：品牌或工廠網站（YHT、TWN Industries 等）會提供完整的製程指引，包含每個步驟所需的設備、溫濕度控制與常見錯誤排除。
 

3. 供應商的知識庫／FAQ

常見於品牌技術中心或供應商的支援頁面，內容會回答特定應用問題，或針對不同情境提供對應做法。哪些材質可行／不建議、不同材質的前處理與底漆注意事項、常見失敗原因或是特定條件下的例外情境或替代流程。這些資訊分散在不同頁面，需要使用者跨頁蒐集並自行整合，才能形成可帶進產線的標準流程或決策清單。

圖片說明 : 在傳統搜尋結果頁，你會看到多種類型的內容來源

現在／AI 摘要 & AI 模式 (AI Overviews / AI Mode)

1. AI Overviews：一段話快速掌握主題全貌

在搜尋結果頂端，AI Overviews 會自動生成一段「整合過後、可快速理解的摘要」，例如 Process Spotlight : Water Transfer Printing。

• 用簡短段落說明 水轉印是什麼、在哪些應用場合常見（汽車內外飾、運動裝備、工業零件等）

• 梳理完整 6 大步驟：Film Preparation → Activator → Object Prep → Transfer → Rinse/Dry → Topcoat

• 標出成功關鍵（例如膜的存放溫濕度、底漆顏色如何影響圖案呈現）

這些內容不再需要跨頁蒐集，而是一次整理出核心概念，並附上來源連結，讓使用者可立即點擊深讀。

圖片說明 : AI Overviews 會自動生成一段「整合過後、可快速理解的摘要」

2. AI Mode：互動式追問，深入場景細節

切換到 AI Mode 後，你可以針對特定情境或材質，持續追問並獲得更精準的答案，例如：

• “Can I skip primer for PP parts in water transfer printing?”（PP 零件的水轉印可以不打底嗎？）

• “What base coat is recommended for zinc alloy in water transfer printing?”（鋅合金適合用什麼底漆？）

• “Step-by-step checklist for water transfer printing process”（水轉印完整製程的檢查表是什麼？）

3. 使用地區補充：目前僅限美國、印度和英國

• 目前 AI Mode 僅在美國與印度（英文）正式上線，而英國也在 2025 年 7 月 28 日上線。

• 其他地區（例如台灣）尚未全面開放，但 Google 已預告將逐步擴展至更多國家與語言。

真實案例：為什麼這家台灣指標性塑橡膠原料企業能被 AI 引用？

我們輔導的一家台灣塑橡膠原料企業，雖然沒有刻意「為 AI 優化」，卻在 AI Overview、AI Mode、ChatGPT 搜尋和 Perplexity 中穩定被引用，流量與詢問量反而逆勢成長。

他們做對了什麼？

• 文章結構完整 : 在「PA6 vs PA12」材料比較型文章，從定義 → 物性 → 應用 → 案例完整拆解。

• 內容以應用問題切入：不同材料在潮濕環境、尺寸穩定性和價格上的差異。

• 結合第一線應用經驗 : 提供讀者「能直接拿去用」的知識。

數據說明

• 整站 Google 曝光：顯示自 2024 年 11 月 起整體曝光快速上升，並在 2025 年維持高檔表現。(數據排除台灣和中國)

• AI 搜尋引用覆蓋（平台次數）：相較產業競爭對手，表現明顯亮眼。

關鍵不是「AI 搜尋出現後才優化」，而是他們早就用對內容策略。

不是奇蹟，是內容積累帶來的自然轉化

這家企業的成功不是靠短期操作，而是這兩年來堅持 「高品質知識型內容為核心」 的 SEO 策略：

• 所有內容都聚焦在企業擅長的專業主題上（例如尼龍材料、工程塑料），並緊扣「實際應用場景」與「客戶決策關鍵問題」。

• 他們不是單純地發佈內容，而是用內容回答客戶最想問的：「這材質適合我的應用嗎？」、「該怎麼選？」

• 條列、圖表、FAQ 結構完整，便於 AI 抓取段落。

當 AI 搜尋開始導入，他們的內容就自然成為可信賴的引用來源。

內容積累 vs SEO 操作：AI 時代的本質之戰

許多企業仍習慣短期操作，仰賴快招、黑帽 SEO 或單篇爆量文章，但在 AI 搜尋架構下，這些方式的效益正快速遞減。真正能讓品牌在 AI 搜尋中脫穎而出的，是 「長期且有系統的內容積累」：從同一核心主題出發，針對不同場景、材質、應用細節，逐一建構知識圖譜。這不僅有助於 AI 模型理解你是該領域的權威，也讓你的內容更容易被引用為「答案來源」。

AI 搜尋會選擇哪種內容？3 大優化方向

1. 結構化與語意清晰

AI 模型要能「看得懂」，所以你的內容需要結構化。

• 用小標、條列、表格拆解複雜概念。

• FAQ 或問答式小標更容易被 AI 摘要引用。

範例：〈PA6 vs PA12〉一文中用清楚的小標和比較表呈現物性差異（吸水率、熔點、剛性等）。

說明：標準化分段和表格化重點，容易被 AI 擷取做摘要。

2. 具備信任基礎（E-E-A-T）

AI 搜尋偏好專業可信來源，這不代表要具名作者，但必須展現品牌專業背景：

• 真實應用案例（Ex：汽車連接器用 PA6 vs PA12 的差異）。

• 專業觀點與選材邏輯，而不只是堆砌數據。

• 品牌官網內部也要有完整結構，累積網站權威性。

範例：案例中描述汽車零件選用 PA12 vs PA6 GF50 的理由與成效。

說明：有情境、原因和結果的案例，讓 AI 更傾向引用。

3. 具摘要性的敘述方式

• 問答格式、清單總結、比較表格最容易被引用。

• 用清楚的「因果邏輯」寫作

範例：〈10 Essential Insights on PA6〉用「Myth vs Fact」和 Top-10 條列方式呈現資訊。

說明：短句結論 + 條列重點，最容易被 AI 抓取作為回答片段。

內容團隊可以立刻做的 3 件事

很多人會問：「知道 AI 搜尋很重要，但我們現在就能做什麼？」以下 3 個方向，最能幫助內容被 AI 看見：
 

1. 把主題寫清楚，也要寫完整

AI 模型要理解一個主題的全貌，才會引用。
先選定 1~2 個核心主題，系統性地拆解成系列文章（Ex：「PA6 關鍵知識」系列），完整涵蓋定義、應用場景、物性數據、加工方式、常見問題等。

2. 提供獨特見解與實戰經驗

AI 模型更傾向引用能展現專業判斷的內容，而不只是中立的資料彙整。
針對特定主題，輸出企業對該議題的觀點、真實專案經驗與解決方案（Ex：「PA6 vs PA12」選材議題，分析應用差異，分享專案成功案例及常見挑戰的對策）。

3. 案例 + 結構化重點，形成易引用的摘要格式

AI 模型最容易引用能快速擷取的結論與脈絡。
在文章中加入應用案例或數據，並用條列或分段等結構化方式呈現重點，方便 AI 抓取摘要。（Ex：〈10 Essential Insights on PA6〉透過 Top-10 條列、Myth vs Fact 的結構呈現，能讓 AI 直接擷取段落作為摘要。）
以上三個方向能讓內容更容易被 AI 搜尋引用，如果想知道「AI 搜尋崛起」對 B2B 內容策略的全面影響，可延伸閱讀 AI 搜尋崛起！B2B 企業如何應對搜尋模式革命？

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