如何讓內容出現在AI搜尋結果？我們用這個AI搜尋優化工具
- 廖天佑 Bless Liao
- 7月25日
- 讀畢需時 3 分鐘
已更新：7月29日
面對 ChatGPT、Perplexity、Google SGE 等生成式搜尋系統，你也許會問：我的內容到底能不能被引用？怎麼知道效果？
GEO 框架不只是概念，它提供了五個量化評估指標，可檢查內容的語意集中度、模組結構、引用潛力、結構標記與多模態適應性。
這些分數可手動評估，也可透過我自製的 GPT 工具「GEO潛力分析工具」自動生成完整分數報告，無需人工運算。
⸻
AI搜尋優化工具如何運作?
透過GEO 引用潛力五大評分模型（根據論文定義）
1. AIO Semantic Focus Score
📌 主題集中度：這頁有多聚焦？
公式：主題相關句數 ÷ 全句數
閾值建議：≥ 0.75
檢查方式：是否句句回到主題？是否常有離題敘述？
對應策略：#4（標題明確）、#8（主題句清晰）、#22（副標題提示）
2. Citation Potential Score（CPS）
📌 段落適引用性：這段是否適合被AI拿去用？
包含4項次指標：
Factuality（數據、明確事實）
Authority（專業語氣或原創可信標誌）
Utility（對讀者有明確幫助）
Clarity（語句簡潔、段落結構良好）
每項0–1分，平均 ≥ 0.70 為可引用段落
對應策略：#1（數值事實句）、#2（模組段）、#43（FAQ自然問句）
3. Structural Readiness Score（SRS）
📌 結構標記完成度：你有加 Schema 嗎？
檢查 FAQPage、Article、Person、WebPage 等 JSON-LD 標記是否齊全
閾值建議：≥ 0.80
影響：無結構標記的頁面較難被 AI 解析用途與定位角色
對應策略：#3（FAQ加標記）、#28（Schema段落分類）
4. Modular Extractability Score（MES）
📌 模組切割能力：AI能輕鬆摘錄段落嗎？
判斷每段是否為語意完整單位，FAQ區、條列清單、短段落等皆有助提升此分數
閾值建議：≥ 0.65
對應策略：#2（每段3–5句）、#6（清單模組）、#25（段落總結語）
5. Multi-Modal Adaptability Score（MMAS）
📌 多模態適應性：AI能不能把你重組成卡片、表格、語音摘要？
包含圖表說明、清單區塊、TL;DR、比較表等結構
閾值建議：≥ 0.60
對應策略：#6（表格清單）、#14（對照模組）、#49（TL;DR）、#83（分類區塊）
🛠 快速評分方法：點擊使用 ➜ GEO潛力分析工具 GPT你只需貼上原始網頁內容，系統即可自動為你計算上述五大指標並回傳詳細說明。
⸻
常見問題Q&A
Q：我的網站有在Google前3名，還需要這種評分嗎？A：需要。SEO評估點擊機率，AI搜尋優化工具評估引用潛力，兩者無直接對應。GEO是為了讓AI能引用，不是為了讓人點擊
Q：如果我頁面都用敘事語氣，會導致評分低嗎？A：可能。語意不集中、段落混雜、資訊未結構化，都會影響 MES 與 CPS 分數，進而降低被引用機率
Q：一定要用表格或FAQ才算多模態嗎？A：不一定，但越多模組型內容（如比較清單、時間線、摘要句）越利於模型拆段引用
Q：AI真的會依這些標準引用嗎？A：這些指標並非 AI 模型內建，而是對應 LLM 的引用偏好進行外部模擬評估，經實測與引用分布高度相關
⸻
出處與對應策略編號
留言