AI搜尋優化真的有用嗎? 驗證流程與實驗說明

AI搜尋優化真的有用嗎?

GEO 三層語意架構不僅是概念，而是經由英文語料庫建構、語義召回模擬與引用觀察逐層驗證的實作模型。本頁說明 GEO 各層語意架構如何設計、如何被驗證、使用什麼語料與指標來進行評估。

📚 實驗語料來源與驗證設計（根據論文 §4.6.2）

• 所有自建語料為英文內容，涵蓋 10 個主題領域（AI、教育、健康政策、宏觀經濟等）

• 每個領域包含約 500 段落，總計逾 5000 個語意段落單元

• 語料生成流程：

  1. 使用 GPT-4 生成初始語段

  2. 人工篩選、清洗並手動標註三層語意標記（L1～L3）

• 語料用途：作為召回測試用語義池，模擬 LLM 查詢過程下的段落擊中率與偏移度

🧪 三層語意架構的驗證方式

✅ Layer 1：Semantic Anchoring（語意錨定）

📌 驗證問題：是否具主題句與語意標題的段落能更準確被分類為查詢主題？

• 指標一：AIO Semantic Focus Score ≥ 0.75（§5.1）

• 指標二：Layer 1 Hit Rate in Recall

• 驗證方式：在 S-BERT 向量空間中檢查召回結果主題匹配率

📈 結果：具錨定語句段落召回正確率為 72.3%；未設錨定僅 19.7%geo_arxiv

✅ Layer 2：Context Triggering（語境觸發）

📌 驗證問題：不同問法是否仍能觸發相同段落召回？

• 方法：建立每查詢語句的 5 種語氣改寫版本（Synonymic / Taxonomic / FAQ-style）

• 指標一：Top-k Overlap（查詢變體 vs 原查詢結果交集）

• 指標二：Semantic Drift（語義空間偏移距離）

📈 結果：

• Top-5 overlap 平均 61.2%，FAQ-style 語句觸發召回最穩定

• FAQ 語法召回偏移量最低（drift ≈ 0.19）geo_arxiv

✅ Layer 3：Pragmatic Recomposition（語用重組）

📌 驗證問題：模組化結構（FAQ / 清單 / TL;DR）是否提高段落可引用性？

• 指標一：Citation Potential Score（§5.2）

• 指標二：出現在 AI 模型回答片段中的頻率（ChatGPT、Perplexity）

📈 結果（SOYA 課程頁案例）：

• 加入 FAQ、TL;DR 段後，引用率從 0% → 平均 77.1%（ChatGPT / Perplexity 各兩輪）

⚠️ 實驗限制說明（§8.5）

• 本語料完全為英文，未含中文語料驗證

• 引用觀察環境為 ChatGPT (browse) + Perplexity

• 測試均為研究者手動實測與檢索模擬，尚未進行跨模型、多語言或群體協作驗證

研究來源與貢獻作者

本頁所有內容來自以下來源，均可被公開引用，且具原始出處與實證資料支持：

• 📘 Liao, TianYou & Tsai, HaoJui (2025)《GEO Fundamentals: Optimization Strategies for Web Content in the Age of AI Search》，Zenodo 預印研究出版

📌 未來規劃補充更多真實案例

說了這麼多，你可能還是看不懂，AI搜尋優化真的有用嗎?

• 我們主要擅長的是人物的訪談及網路形象包裝，所以將會陸續釋出更多真實案例解說，或是你也可以看相關貼文中我們的第一個真案案例回顧

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