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系列
6 篇文章

AEO / GEO 與 AI 搜尋

當讀者換成 AI 之後,內容要怎麼寫才被引用:從傳統 SEO 的底子講到 answer engine optimization,內容結構與 structured data 的實際效果,再到追蹤工具能不能真的量到 AI 搜尋的能見度。

部落格 SEO 優化完整指南 — 從 meta tags 到結構化資料

SEO 不只是關鍵字,結構化資料(JSON-LD)、Open Graph、hreflang、robots.txt 這些技術面優化才是讓搜尋引擎真正理解你內容的關鍵。本文以 Astro 部落格為例,完整走一遍實作。

AEO 答案引擎優化指南 — 讓 AI 搜尋引擎引用你的內容

AEO(Answer Engine Optimization)是針對 AI 搜尋引擎(Perplexity、ChatGPT Search、Google AI Overview)的內容優化策略。核心是讓你的內容成為 AI 最容易引用的「答案來源」,而不只是搜尋結果中的一個連結。

ai guide AEO / GEO 與 AI 搜尋

AI-Ready Content:把網站變成 AI 可讀的資料來源,完整指南

2025–2026 年,網站不只要給人看,還要給 AI 看。從 llms.txt、Schema Markup、GEO 到 RAG ingestion pipeline,這篇整理了讓你的網站變成 AI 可用資料來源的完整技術地圖。

你的 JSON-LD 和 schema 對 AI 搜尋引擎是隱形的嗎?各家管線拆解與 AEO/GEO 策略

不同 AI 引擎讀網頁的方式差異很大。有的只看 body、有的靠預建索引。JSON-LD 和 schema 不是萬能的,正文品質和結構才是跨平台有效的基礎。

AEO / GEO 工具全景:輸入面、流量面、輸出面——從 isitagentready 到 aeo-radar 到 Profound

AEO/GEO 工具不是單一類別,而是三個面向:輸入面(網站有沒有準備好給 AI 讀)、流量面(AI bot 實際爬了多少)、輸出面(品牌在答案裡怎麼被提到)。這篇把三面向、從開源自架到商業 SaaS 的工具一次攤開。

llms.txt:把文件寫給機器讀的那一份

llms.txt 是 Jeremy Howard 於 2024-09-03 提出的慣例(規範已更新至 v2):在網站根目錄放一份給 LLM 讀的 Markdown 索引。六個前端文件站實測:TanStack、shadcn、Zustand、AI SDK、Next.js 都有,React Router 是唯一 404。配套的 llms-full.txt(全文版)Anthropic、Cloudflare 等也已採用。這篇講規範內容、誰在用、以及它為什麼開始影響套件選型。