搜索正經歷重大變革，因為使用者愈來愈多地透過 AI 聊天機械人和大型語言模型（LLM）（例如 ChatGPT、Gemini、Bing Chat）來回答過去須在 Google 輸入的問題。例如，用戶無需再瀏覽「香港最佳意大利餐廳」的連結列表，而是直接向 AI 助手提問並獲得即時答案。此一模式意味著企業必須調整 SEO 策略，確保在對話式搜尋結果中被 LLM 提及和推薦。AI 搜索的普及度急劇攀升——ChatGPT 網站月流量已達數十億次（接近 Google 5% 的流量）。出現在 AI 生成的答案中，可大幅提升品牌能見度和信譽。以下內容將深入探討 LLM 如何選擇及排序結果（通用層面及餐飲場景）、其排名標準（含相對重要性）、AI 搜索與傳統 SEO 的差異，以及可落地的優化建議。

LLM 如何選擇及排序結果（例如「香港最佳意大利餐廳」） #

基於 LLM 的搜索引擎旨在提供單一、全面的答案，而非網站列表。當使用者詢問「香港最佳意大利餐廳」時，LLM 會解析查詢，嘗試列出幾家頂級餐廳並附上簡要介紹，而不是顯示十個藍色連結。AI 如何決定推薦哪些餐廳？它會綜合以下信號：

• 依賴訓練數據與網頁內容：
  以 ChatGPT 為例（無即時瀏覽功能），其回答基於訓練數據中的模式。若某餐廳在多篇文章、評論或排名列表中頻繁被稱為「最佳」，LLM 就會傾向推薦該餐廳。研究發現，許多 ChatGPT 的商業推薦源於發布「Top X」清單的網站（常見為聯盟或評論網站），顯示越多正面提及，AI 越可能將其列入答案。

• 實時檢索（Bing Chat、Gemini）：
  部分 LLM（如 Bing Chat、Google Gemini）會實際進行網絡搜索，再由模型整合結果。對「香港最佳意大利餐廳」的查詢，AI 可能檢索 Bing/Google 前幾頁結果（TripAdvisor 排名、雜誌文章、餐飲部落格），並將多個來源的共通推薦整合於回答。出現在多個高權重內容中的餐廳更易被點名，實質上是「共識排序」。

• 用戶滿意度信號：
  LLM 也會考量質性的品質和聲譽信號。對餐廳而言，客戶評價與星級至關重要。若 Restaurant Y 在 Google、TripAdvisor、OpenRice 等平台上累積數百條五星好評，且這些訊息已納入 AI 的訓練內容，LLM 便會視其為值得推薦的優質選擇。ChatGPT 曾明示會考量企業聲譽與歷史紀錄，並針對「最佳」答案側重用戶滿意度。

請注意，當前的 LLM 並不擁有每家餐廳的即時更新資料庫；它們依賴訓練時所見內容或可抓取的網頁資訊，據此基於提及頻率、時效性與來源權威性進行近似排序。實務上，針對「香港最佳意大利餐廳」的回答，LLM 大多會列舉：
(a) 明確屬於意大利餐廳且位於香港（相關性）；
(b) 在多個可靠來源中被重複提及（旅遊指南、餐飲部落格、新聞網站等）；
(c) 擁有良好聲譽（獎項、好評、營運長久）。
例如，若三家美食雜誌與 TripAdvisor 均將 II Primo 評選為頂級意大利餐廳，且其平均評分達 4.8/5，這些信號將共同驅動 LLM 將 II Primo 列入答案；反之，新開業、網路曝光與評論不足的餐廳則難獲青睞。

整體而言，LLM 透過其語料中廣泛認可、具權威且貼合查詢的資訊進行排序，而非仿效傳統搜索引擎算法。雖然此方法偶有偏差（Neil Patel 的實驗顯示約 27% 回答不夠精確），但網路討論度高的企業仍然容易在 LLM 結果中脫穎而出。

關鍵排名因素（及重要性） #

研究顯示，有六大因素與 ChatGPT 推薦的相關性最強，並可近似評估其影響權重：

1. 相關性： 模型檢查您的內容是否明確回應查詢主題，若網站或第三方文章中出現「最佳意大利餐廳 香港」等關鍵詞，則大幅提高被推薦機率。
2. 品牌提及： 衡量品牌在網絡上的曝光頻率，無論是否有超連結，只要多處正面提及，LLM 就視為可信實體。
3. 評價與星級： 大量且高品質的五星評價是群眾品質信號；LLM 偏好以評價量大且平均星級高的餐廳。
4. 權威性： 來自高權威網站（新聞媒體、知名部落格、Wikipedia）的引用，以及社交媒體影響力，皆可提升品牌認可度。
5. 歷史悠久： 營運時間越長，累積的網絡資料越豐富；新品牌需透過其他因素彌補。
6. 外部推薦： 出現在第三方「Top X」「Best of」列表中的頻率雖影響最弱，但仍具參考價值；與其他因素結合可加乘效果。

總結而言，LLM 生成答案時關注的核心在於提供「相關、知名、受好評、具權威、歷史悠久、獲外部推薦」的選項，與優良 SEO 及公關策略不謀而合，但更仰賴整體網絡聲量與資訊品質。

AI 搜索與傳統 SEO 的差異 #

• 直接答案 vs. 連結列表： 傳統 SEO 以排名第 1 頁列表為目標，AI 搜索則直接在對話介面中提供答案，曝光形式為有或無。
• 簡潔且對話式： 傳統偏好深入長文（1500+ 字），LLM 則傾向簡短摘要與清單，重點在於易於摘取的重點資訊。
• 信號與因素不同： 傳統 SEO 仰賴技術指標（速度、行動友善）、結構化數據與 backlinks；LLM 著重內容本身與語義上下文。
• 互動上下文： LLM 記憶對話，可處理後續追問；涵蓋子議題與細節的內容更易被多輪引用。
• 信任與 E-A-T： AI 同樣重視可信度與來源品質，過度不確定的回答會被模型拒絕，故引用權威來源尤為關鍵。

Actionable 策略：提升 LLM 回答中的曝光機率 #

1. 鞏固傳統 SEO 基礎： Page 1 Google 排名與足夠內容曝光量，仍是 AI 被採用的根基（研究顯示 Google 排名與 ChatGPT 提及率相關係數 ~0.65）。
2. 對齊用戶意圖： 針對常見對話式問題製作 FAQ、指南或「Top X」文章，以自然語言回應查詢。
3. 人性化語氣： 以對話、Q&A 形式撰寫內容，兼具專業與親和，方便模型摘取引用。
4. 擴大品牌提及： 透過數位公關、KOL 合作、論壇/問答社群曝光，製造高質量提及。
5. 鼓勵多平台評價： 在 Google、TripAdvisor、Yelp 等平台收集五星評價，並在官網顯示平均星級，有助 AI 甄別品質。
6. 定期更新內容： 維護部落格或新聞區，及時發布活動、獎項、菜單更新等，維持資訊新鮮。
7. 結構化數據與可見文字並存： 使用 LocalBusiness、Menu、aggregateRating 等 schema，同時確保重要資訊以純文字可讀（允許 GPTBot、Bingbot 抓取）。
8. 建立權威信號： 發布原創研究、深入指南或工具，吸引高權威網站反向連結；展示獎項、專業認證與團隊資歷。
9. 爭取「Top X」與獎項曝光： 參加業界評選、邀請媒體品鑑，確保出現在具影響力的排行榜或推薦清單中。
10. 強化在地化與地圖： 完整經營 Google Business Profile、Bing Places、Apple Maps，維護一致的 NAP、營業時間與菜單連結。
11. 監測 AI 提及並迭代： 定期以 ChatGPT、Gemini、Bing 試詢品牌，分析回答內容，更新網絡資訊以校正錯誤。

餐廳專屬 LLM SEO 焦點 #

• 稱霸本地評價平台： Google Reviews、TripAdvisor、OpenRice 等，積極鼓勵飯客評分並回覆評論。
• 媒體與美食部落客報導： 發布新聞稿或邀請試吃，參與在地美食節與評比，讓 AI 從區域性新聞、旅遊局及專業網站擷取推薦。
• 資訊一致性與完整性： 跨平台維護相同的名稱、地址、電話、菜單與屬性（素食、無麩質等），避免矛盾資訊影響信任。
• 結構化標記： 在官網嵌入 LocalBusiness、Menu、aggregateRating schema，加強 Google Knowledge Graph 與 AI 抓取效果。
• 強調獨特賣點： 如米其林星級、海景、在地食材等必須以文字明示，對應細分查詢。
• 收集 AI 提及回饋： 向新客詢問「您如何找到我們？透過 ChatGPT 嗎？」並據此優化數據與內容。

結論 #

大型語言模型正改變資訊發現方式——從餐廳推薦到產品選擇，AI 助手取代傳統搜尋結果頁。企業若要在此環境中脫穎而出，須將 SEO 視野擴展至 AI，打造強大的在線聲譽與內容品質。LLM 排名關鍵在於：相關性、品牌聲量、評價、權威與外部推薦。透過上述策略，您可提升在 AI 回答中的曝光率。記住，這是 SEO 與 AI SEO 的雙軌並進，持續為使用者創造價值並在網絡上重申此價值，無論搜尋者是人類還是 AI，都能助您在可見度上勝出。