SEO
內容搵唔搵得到？
幫搜尋引擎理解網站，讓顧客找到合適資料。整理頁面、連結及內容，不保證排名。
Google SEO 入門 ↗SEO／GEO／AEO 入門 · 核對日期 2026-09-15
先理解名詞，
再決定網站要改甚麼。
三者嘅工作有重疊。對零售網站，可以先整理顧客購買前需要嘅資料，再檢查搜尋系統能否取得內容，最後記錄實際結果。
同一個網站，三個觀察角度。
以下是方便理解的工作分工，並非三套互斥技巧。
AEO
問題答唔答得清？
先回答讀者問題，再補條件、例子及依據。搜尋摘要由平台選擇，沒有指定字數就必定入選。
Google 精選摘要說明 ↗
GEO
AI 點樣提到你？
關注資料在生成式 AI 答案中如何被提及或引用。原始研究的實驗結果，不能當成個別網站的效果預測。
GEO 原始研究 · KDD 2024 ↗由購買問題開始
「幾時收到？」
比術語更接近客人。
我哋建議零售網站先核對三件事：
- 資料真確：價格、規格、送貨及退換安排，跟品牌實際政策一致。
- 答案易搵：在產品或相關政策頁，直接回答顧客需要，唔使靠估。
- 結果可核對：記錄當時問題、平台、答案及日期，分清提及、推薦、引用同準確性。
這是針對零售網站的編輯建議；不代表補齊資料就一定獲 AI 推薦。
用送貨情境睇完整交付示例 →技術要核對，效果要實測。
Google 把生成式 AI 搜尋視作搜尋體驗的一部分；既有 SEO 基礎仍然適用。官方 AI 優化指南 ↗
Google AI 搜尋，需要甚麼？
網頁需符合索引及摘要展示條件，亦要核對 Search Console 的生成式 AI 納入設定。Google 不要求 llms.txt 或 AI 專用 schema；符合條件也不保證展示。
搜尋爬蟲，同訓練爬蟲有咩分別？
OpenAI 的 OAI-SearchBot 用於 ChatGPT 搜尋；GPTBot 用於可能供模型訓練的內容抓取，兩者可分開設定。設定前先按用途及網站需要決定，並非所有爬蟲一律放行。
OpenAI 爬蟲文件 ↗Schema 係咪加咗就得？
結構化資料要準確對應讀者看得到的內容。標記正確不代表一定有搜尋特別展示，更不是 AI 推薦保證。
Google 結構化資料規則 ↗應該量度邊種結果？
把 AI 提及、明確推薦、官網引用及資料準確性分開；網站到訪、實際查詢及成交另行記錄。Search Console 的生成式 AI 報告及 Bing AI Performance 提供各自支援範圍的曝光／引用資料，不能直接當成全平台推薦率。
