AI Engine Optimization (AEO): SEO 已死，AEO 當立

我由 2015 年開始做 SEO，背過幾百個關鍵字排名，見過 Google 演算法嘅每一次大型更新。但幾個月前我發現一件好震撼嘅事：我個 SaaS product 喺 Google 搜尋第一頁，但用戶量持續下跌。調查之後先知，我啲 target users 已經唔再用 Google 搵 solution — 佢哋直接問 Claude、問 ChatGPT、問豆包。而我個 product 喺呢啲 AI 嘅回復裡面，完全消失。

呢個唔係個別現象。全球搜尋行為正在經歷一次靜默但徹底嘅轉移。2025 年底嘅數據顯示，18-34 歲用戶中，超過四成人每日至少用一次 AI 助手代替傳統搜尋引擎。當流量入口由「十條藍色連結」變成「一段生成式回覆」，傳統 SEO 嘅邏輯 — 關鍵字密度、反向連結、標題優化 — 全部失效。取而代之嘅係一種全新嘅遊戲：AI Engine Optimization（AEO）。

咩係 AEO？傳統 SEO 點解玩唔返？

SEO 嘅核心假設係：用戶會睇搜尋結果列表，然後揀一個網站 click 入去。呢個假設喺 AI 時代已經崩潰。當你問 Claude「有冇好用嘅 project management tool 俾 remote team？」，佢直接俾你一段綜合回覆，涵蓋 3-5 個推薦、每個嘅優缺點、仲有使用場景建議。用戶睇完就收工，根本唔會去 click 任何嘢。

呢度有一個好殘酷嘅現實：喺 AI 搜尋嘅世界，第一名先有價值，第二名等於不存在。Google 搜尋仲會俾 10 個結果你揀；AI 通常只提 1-3 個，而且第一個被提及嘅品牌佔據超過 70% 嘅關注度。如果你嘅 brand 唔喺呢個 list 入面，你就等於喺互聯網上消失。

傳統 SEO 嘅技術 — schema markup、page speed、mobile-friendly — 喺 AEO 裡面依然有參考價值，但遠遠唔夠。AI 嘅 training data 係整個互聯網，佢嘅「排名因子」係信譽、引用頻率、權威性、同埋跨平台一致性。換句話講，Google 睇你個網站，AI 睇你個品牌成個生態系統。

品牌喺 AI 時代嘅可見度：你嘅 brand 被「提及」過未？

我同幾個朋友夾咗一個小實驗：用 20 個唔同嘅 AI 工具（Claude、ChatGPT、DeepSeek、豆包、Perplexity、Gemini、Copilot）問同一組問題，涵蓋我哋各自嘅行業領域。結果好嚇人：被 AI 頻繁提及嘅品牌，通常有幾個共通特徵。

第一，佢哋喺高權威平台有 consistently 嘅存在。Wikipedia、Crunchbase、Product Hunt、G2、Capterra、Reddit、Hacker News — AI 對呢啲平台嘅內容有明顯嘅 bias。如果你嘅品牌喺呢啲平台上有完整、更新、而且正面嘅資料，你被 AI 提及嘅機會大好多倍。

第二，佢哋係「被引用」嘅對象。AI 會優先引用「有人引用過」嘅內容。如果你嘅文章、product、或觀點被其他可信來源引用，你嘅 AEO score 就會提升。呢個同 Google 嘅 PageRank 有啲似，但範圍廣好多 — 唔單止網頁連結，仲包括學術論文、新聞報導、GitHub star、Twitter 提及。

第三，佢哋有清晰嘅「敘事定位」。AI 擅長總結，如果你嘅 brand 冇一個清晰、簡潔、可被總結嘅定位描述，AI 會自行「創作」一個，而呢個創作往往唔準確。你需要確保 AI 可以輕鬆搵到你嘅官方描述，而且呢個描述要 consistent 地出現喺所有平台。

實戰工具：點樣做 AEO Audit？

我最近開始用幾套工具去 monitor 同 optimize 自己 product 嘅 AI visibility。

Brand AI Reply Analysis System 係一個我哋自己 build 嘅 internal tool。佢嘅做法係定時向多個 AI 引擎發送預設 query set，capture 回覆內容，然後分析我個 brand 有冇被提及、提及嘅 context 係正面定負面、同 competitors 相比嘅提及率。呢個好似 SEO 嘅 rank tracking，但 track 嘅唔係 keyword ranking，而係 AI mention。

Angeo AEO Audit 係另一個值得睇嘅工具。佢 scan 你個 brand 喺 AI training data 嘅 presence，分析你喺 Wikipedia、新聞、論壇、review site 等平台嘅 coverage，然後俾一個 AEO Score。佢仲會建議具體嘅 action items：例如「你喺 Reddit r/SaaS 嘅 mention 唔夠，建議 active 參與討論」或者「你個 Wikipedia page 過時，建議 update」。

除咗工具，仲有幾個手動可以做嘅嘢：

• 每一個月做一次 AI 自我搜尋：用幾個主流 AI 問「best tool for X」，睇下自己喺唔喺 list 入面。如果唔喺，研究點解 — 係 content 問題？係 platform coverage 問題？定係純粹未被訓練數據覆蓋？
• Build 你嘅 AI 信號：多啲喺 Reddit、Hacker News、Product Hunt、Twitter 上 consistently 出現。AI 對「長期 consistently 被提及」嘅 brand 有明顯偏好。
• 寫 AI-friendly content：傳統 SEO 教你寫「How to improve X」，但 AI 更鍾意「X vs Y: a comprehensive comparison」或者「The ultimate guide to X」呢類結構化資訊。List、table、pros/cons 呢啲 format 特別容易被 AI 引用。

而家就要郁

我成日聽到人話「AI 搜尋仲未成氣候」、「等主流先做都未遲」。呢個心態好危險。AI 搜尋嘅 adoption 曲線比當年 mobile 仲要斜。你知唔知 2025 年 Perplexity 嘅 query volume 增長咗幾多？超過 500%。ChatGPT Search 推出半年就佔咗搜尋市場 6% 份額。呢個速度只會加快。

最關鍵嘅係：AI 嘅 training data 有 cutoff date。如果你而家唔開始建立你嘅 AI presence，遲啲想入返去嘅成本會高好多。AI 嘅知識係「累積性」嘅 — 越早出現嘅品牌，越容易被記住。而家先入場嘅 competitors，需要付出 double 嘅 effort 先可以追上。

我絕對唔係話 SEO 完全冇用。Google 仲有 traffic，傳統搜尋仲有價值。但趨勢好明顯：搜尋行為正在由「query → list → click」轉向「query → answer」。如果你嘅 business 完全依賴第二個模式，你而家就要開始準備第三個。

行動好簡單：今個星期，用三個唔同嘅 AI 工具 search 你個 product category。你出現咗未？如果冇，就係時候認真對待 AEO 啦。