AI 搜尋

定義

AI 搜尋（AI Search）是指使用人工智慧技術——特別是大型語言模型（LLM）——來理解用戶查詢意圖，並直接生成綜合性自然語言回答的搜尋方式。有別於傳統搜尋引擎以關鍵詞比對為核心、輸出一系列排序連結，AI 搜尋會整合多個來源的資訊，以對話式語言給出具體答案。

主流 AI 搜尋平台包括：

• ChatGPT（OpenAI）：全球用戶基數最大的 AI 對話工具，支援即時網路搜尋
• Perplexity：以搜尋為核心設計，每個答案附有來源引用連結
• Gemini（Google）：整合 Google 搜尋生態系的 AI 答案工具
• Claude（Anthropic）：以精確性和安全性著稱的 AI 助手，具備網路搜尋能力
• Google AI Overviews：直接嵌入 Google 搜尋結果頁頂端的 AI 摘要功能

為什麼品牌需要關心

AI 搜尋正在侵蝕傳統搜尋引擎的流量。當用戶在 Perplexity 上詢問「2025 年最值得購買的降噪耳機」，並獲得一個包含三到五個品牌推薦的直接答案時，他們往往不需要再點擊任何連結——這正是零點擊搜尋現象的 AI 版本。

對跨境品牌而言，AI 搜尋的影響尤為顯著。以銷往北美市場的台灣戶外品牌為例，若該品牌在英文網路上的內容覆蓋不足，ChatGPT 在回答「台灣戶外裝備品牌推薦」時，可能根本無法識別其存在，轉而推薦競品。這種「AI 看不見品牌」的問題，不會自動隨著品牌成長而消失，需要主動的AI 搜尋優化策略來解決。

它在 AI 搜尋中如何運作

AI 搜尋平台的核心運作機制是檢索增強生成（RAG）：系統先從網路或知識庫中檢索與查詢相關的內容片段，再由語言模型整合這些片段，生成連貫的自然語言答案，同時標注引用來源。

不同平台在以下方面有所差異：

• 實時性：部分平台優先使用最新網頁內容，部分則較依賴訓練時的知識
• 引用透明度：Perplexity 幾乎每句話都附來源；ChatGPT 的引用行為則較不一致
• 查詢類型偏好：各平台在處理事實查詢、意見查詢和比較查詢時各有強弱

理解這些差異，有助於品牌制定更精準的生成式引擎優化（GEO）策略。

AnswerAtlas 如何使用這個概念

AnswerAtlas 以 AI 搜尋平台的實際行為作為核心測量對象。平台的稽核功能會在 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 和 Google AI Overviews 等主要 AI 搜尋工具上，針對品牌相關查詢進行系統性測試，紀錄品牌的引用率、被提及方式，以及競品在相同查詢中的表現。這些資料讓品牌能夠清楚了解自身在 AI 搜尋生態中的實際位置。

實際下一步

若要開始了解品牌在 AI 搜尋中的現況，可以從以下步驟著手：

1. 手動基線測試：在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Claude 上，分別搜尋品牌名稱及核心產品類別，觀察品牌是否被提及、以何種描述出現
2. 識別覆蓋缺口：找出哪些 AI 平台對品牌的認知最弱，作為優化重點
3. 建立監測習慣：定期（建議每月）重複測試，追蹤品牌在 AI 搜尋中的能見度變化
4. 結合內容策略：根據測試結果，調整網站內容、補強薄弱的主題覆蓋

AI 搜尋的格局仍在快速演變，今日的優化做法可能因平台更新而需要調整，持續觀察和測試是維持品牌 AI 能見度的必要工作。