（台泰時報8月10日電）生成式人工智慧逐漸改變網路搜尋習慣，新加坡近期一項調查顯示，即使部分中小企業網站可在Google傳統搜尋取得良好排名，仍可能無法被ChatGPT、Perplexity及Google AI Overviews等人工智慧搜尋工具有效讀取或引用，顯示企業網站正面臨從搜尋引擎最佳化轉向生成式引擎最佳化的新挑戰。

根據7月公布的調查，研究團隊檢視新加坡5類產業共46家中小企業網站，這些網站原本都具備一定傳統搜尋排名，但人工智慧搜尋準備度平均僅48分，其中約48%網站仍未具備足夠條件支援AI搜尋。問題主要不是網頁外觀，而是後端結構、內容設計及機器讀取能力不足。

研究提出5項主要評估指標：

1️⃣ 直接回答問題能力：首頁或主要頁面能否直接回應使用者需求，而不是只有品牌口號或企業簡介。

2️⃣ FAQ結構化標記：常見問題內容是否加入可供搜尋系統辨識的Schema標記，協助機器理解問答關係。

3️⃣ 專業度與作者資訊：是否清楚標示資料來源、作者身分及可驗證資訊，以提升內容可信度。

4️⃣ 內容深度：文章是否具備足夠細節、脈絡與專業資訊，讓AI系統有條件進行整理與引用。

5️⃣ 機器人可存取性：網站是否允許AI相關爬蟲實際讀取內容，以及頁面是否因技術架構限制而難以被解析。

調查指出，約60%受測網站首頁偏重品牌宣傳，缺乏可直接回答使用者需求的實質資訊；約75%沒有FAQ Schema；約85%沒有配置供AI工具理解網站內容的llms.txt檔案；另有約30%網站內容過於單薄，以餐飲、零售等產業較為明顯。部分完全依賴JavaScript呈現內容的網站，也可能因爬蟲無法順利讀取而降低AI搜尋可見度。

這項變化與年輕消費者搜尋習慣有關。部分使用者已開始透過生成式AI尋找花店、水電服務、補習班、承包商及其他日常服務，由AI直接彙整多個來源後提供答案，不再逐一點擊傳統搜尋結果。因此，即使網站在Google排名靠前，也不代表一定會成為AI回答時優先採用的資料來源。

相關分析認為，中小企業未來除持續進行傳統SEO，也需重視GEO，也就是讓內容更容易被生成式搜尋工具理解、擷取與引用。企業可從改善網站結構、補充FAQ標記、強化作者與來源資訊、增加內容深度，以及確認AI爬蟲存取狀況著手。對中小企業而言，競爭差距未必只來自預算規模，也可能取決於是否及早理解搜尋技術正在改變。

圖片來源：Post Today