品牌還沒被拒絕，就先被 AI 漏掉了

我覺得，這是談 GEO 之前，更值得先做的檢查。GEO 是生成式引擎最佳化，白話說，就是改善公開內容，讓生成式 AI 更容易理解與引用。它不是付錢買進候選名單，也不是多塞關鍵字就能保證推薦。

McKinsey 一篇美妝訪談談到，產品如何被 AI 理解，以及功能、用途等明確資訊的重要性。這是美妝市場觀察，不是台灣 B2B 採購的證據。我把它拿來問另一個問題：如果客戶用 AI 整理顧問服務，你留下的材料，夠不夠讓人正確比較？

品牌感不是選擇依據

一張菜單，如果每道菜都叫「主廚匠心」，氣氛可能很好，但你不知道哪道不辣、哪道適合兩人吃。顧問網站只寫「協助企業轉型」，也是同一個問題。

客戶不只要知道你厲害，還要判斷：我的狀況適不適合？要先準備什麼？買完會拿到什麼？什麼情況不該買？

這件事重要，不是因為所有客戶都已經讓 AI 決定採購，而是資訊一旦被濃縮成摘要，空泛形容詞很難留下可比較的差異。AI 也可能理解錯；如果原始說明就含糊，後面的查核更困難。

所以我的立場是：先讓價值可以被判斷，再談增加曝光。不要把 GEO 變成另一台逼自己每天發十篇文的跑步機。

先修一頁，不要急著重做整個網站

我會挑一個最想賣的服務，補齊適用對象、工作問題、必要前提、實際交付、服務邊界，以及可公開的證據。這些不是六個漂亮標題，而是讓客戶能做排除與選擇的材料。

例如「打造 AI 知識管理」，可以改成：「針對業務難以確認最新產品資訊的團隊，先盤點文件版本、權限與維護責任，再評估可追溯來源的問答工具。」這是服務描述示意，不是我的既有專案承諾。

再往下補：診斷交付的是文件缺口與優先順序，不等於保證完成系統；沒有穩定資料來源，就先處理維護，不直接承諾自動回答。這樣寫，可能讓某些人不來詢問，但也能減少雙方根本不適合的會議。

成果不能只留一個百分比。若有可公開案例，要交代比較基準、測量期間、適用範圍與限制；沒有，就清楚說明方法和待驗證假設。客戶機密不能因為想被 AI 引用，就拿來當素材。

測的是理解落差，不是自封排名

我會先寫下幾個客戶真的會問的問題，例如「產品文件常過期，適合直接做 AI 問答嗎？」用相同問題，在支援搜尋與來源引用的 AI 工具做小規模檢查。

記錄測試日期、工具、問題、回答與引用網址。不要只看有沒有出現品牌名稱，而要核對：適用對象有沒有說對？交付範圍有沒有被放大？限制有沒有被省略？引用的到底是不是自己的原始頁面？沒有來源的回答，先當待確認，不急著宣布成功。

如果交付被誤寫成保證成效，就回頭補清楚原頁的邊界；若引用的是過期頁面，先確認舊資訊能否更新。改完保留測試紀錄，再用相同問題觀察，別同時大改十件事，最後不知道哪裡有用。

這種測試只能幫你找缺口，不能證明整個市場的採購行為，也不能把一次被引用當成穩定排名。不同平台、日期與問法，都可能有不同結果。

我還會請一個不熟悉服務的人，只看這一頁，說出適合誰、不適合誰、交付什麼。如果人都說不清楚，先別怪 AI 不懂。

被找到是入口，被正確理解才是下一段對話的起點。與其增加一堆內容，不如先把一個服務寫到能被比較、也能被查核。