答案引擎最佳化 AEO，Answer Engine Optimization是你該開始做的事

「內容可解析性」就像你寫作文時，把文章整理得很清楚，讓電腦能一眼就看懂你在說什麼。例如，你寫了一篇介紹你家小狗的文章，標題清楚寫著「我的小狗」，裡面每一段都講一件事情，像是小狗的名字、牠喜歡做什麼，還有牠最可愛的樣子。

如果你亂寫一通，電腦就會看不懂，因為它不知道哪些地方是重點，哪些地方要給大家看。

可解析的內容，就像把作文分好段、標題寫清楚，這樣電腦一看就知道「哦，這篇文章是在介紹一隻可愛的小狗！」然後才能準確地把內容推薦給需要的人。

詞向量（Word Embedding）就像是把每個詞變成一組數字，這樣電腦才能「理解」詞的意思，因為電腦本來看不懂文字，只能處理數字。

舉個例子：我們說「貓」和「狗」很像，因為它們都是動物，但「貓」和「香蕉」就不像，因為一個是動物、一個是水果。電腦怎麼知道這些關係呢？詞向量就是用數字來表示這些詞，讓相似的詞有接近的數字，比如「貓」和「狗」的數字會很接近，而「香蕉」的數字就會離它們遠一點。

所以，詞向量就像是一張「地圖」，讓電腦知道哪些詞彼此比較接近、哪些不相關，這樣電腦就能處理文字。

可以同時進行，且並不衝突。AEO 是傳統 SEO 的延伸，專注於讓內容成為 AI 引擎的「直接答案」。你可以在傳統 SEO 基礎上，針對 FAQ、自然語言查詢和結構化數據進一步最佳化，達成雙重效果。

模擬用戶會問的自然語言問題，如「如何…？」「最好的方法是什麼？」

AEO 不僅適用於語音助理（如 Siri、Alexa），也適用於 AI 問答引擎（如 ChatGPT、Gemini、Claude）和搜尋引擎的特色摘要區塊，只要能提供快速且直接的答案，AEO 就能發揮作用。

AI 會根據以下標準選擇答案：
語意清晰：語句簡潔且易於理解。
內容結構：條列式、FAQ 格式更易於解析。
數據支持：具備權威性或可信來源的內容更容易被選擇。
語料庫匹配度：答案內容與查詢語句的語意契合度高。

工具：
Schema.org：提供標記語法。
Google Tag Manager：加入結構化標記代碼。
Yoast SEO（WordPress 外掛）：自動生成 FAQ 標記。

步驟：
使用 FAQ、How-To 結構。
填入問題與簡潔答案。
驗證標記：使用 Google 結構化數據測試工具確認正確性。

需要。SEO 主要目的是搜尋結果頁的排名，而 AEO 是讓 AI 引擎直接選取你的答案。

你可以將現有內容轉換成更容易解析的形式，如 FAQ、條列式、自然語言問答，進一步提升效果。

適用於大部分行業，尤其是以下類型：
教育和知識型網站（如 FAQ 和指南）
電子商務（如產品常見問題）
旅遊與服務業（如步驟解說、價格查詢）
健康與生活（如食譜、症狀解釋）

做法：針對不同語言提供自然語言查詢的對應內容，並使用 hreflang 標記區分語言版本。

挑戰：
語意差異：不同語言的表達方式和查詢習慣可能不同。
技術難度：需正確設定結構化數據和語言標記。

做法：
一、簡化語法，避免過長的句子。
二、使用自然語言模擬用戶提問。
三、強調語義連貫，避免冗長。

例如：
問題：「如何減少網頁加載時間？」
答案：「要加快網頁速度，可以壓縮圖片、啟用快取，並最佳化程式碼。」

可衡量的指標：
AI 問答引擎的流量比例。
FAQ 內容的曝光率與點擊率。
AI 平台引用的內容次數（需透過分析工具觀察）。

會有影響。網站權威性和內容品質是 AI 評估的重點，提供權威且結構清晰的答案更容易被最被先選擇。

除了 FAQ 格式，以下形式也適合 AEO：
How-To 指南：步驟拆解成條列式內容。
簡短摘要：將長內容濃縮成精華答案。
結構化短影片：影片需附帶文字腳本，以利 AI 理解。

AEO 會成為傳統 SEO 的補充，而非取代。

未來趨勢是「搜尋」和「問答」的結合，用戶將更依賴自然語言提問，而 AI 將提供快速、精準的答案。

人類的天性，就是會「反思」，問答引擎的答案，會完全正確嗎？你有腦子就會去做驗證的動作。