摘要：大多數行銷團隊目前對流失的流量感到恐慌，因此他們正在做唯一知道的事情：進行傳統SEO審核、購買反向連結，並每月產出50篇部落格文章。這完全是資本的浪費。LLM並不對網頁進行排名；它們回憶敘事。我們剛為一個B2B SaaS客戶進行了30天的生成引擎優化（GEO）衝刺。我們沒有建立任何反向連結，也沒有域名權威。在30天內，ChatGPT、Perplexity和Copilot積極向買家推薦該產品。這是我們使用的精確架構手冊。
這裡是James，Mercury Technology Solutions的執行長。 香港 — 2026年3月29日
如果你的行銷團隊以2019年對待Google SEO的方式來處理LLM SEO，那麼他們正在玩錯誤的遊戲。
傳統的SEO依賴於爬蟲演算法，計算反向連結和關鍵字密度。AI搜尋依賴於檢索增強生成（RAG）系統，尋找敘事共識。你無法用連結數量來欺騙大型語言模型（LLM）。你必須設計其對現實的感知。
這是我們用來劫持AI對我們客戶世界觀的確切4週衝刺計畫。
第一階段：可見度審核與敘事差距
我們拋棄了Ahrefs和SEMrush。我們沒有查看搜尋量或頁面排名。
相反，我們進行了一次可見度審核。我們繪製了買家在ChatGPT或Perplexity中輸入的確切提示（例如，"[X]的最佳工具是什麼？"，"對於初創公司來說，有什麼好的替代品可以取代[競爭者]？").
我們準確記錄了 AI 推薦的對象、它如何描述他們，以及誰缺席。然後，我們逆向工程 AI 的輸出，以查看從哪裡它獲取這些意見。
這使我們發現了敘事差距。如果 AI 已經堅信競爭者 A 是「企業最佳選擇」，而競爭者 B 是「最便宜的選項」，那麼你無法在這些方面與他們抗衡。你必須找到潛在矩陣中的空白區域。我們意識到沒有人擁有「課程創作者最佳影片主機」的敘事。這成為了我們的切入點。不是一個關鍵字，而是一個敘事。
第二階段：提示原生上下文頁面
我們沒有撰寫冗長的 2,000 字部落格文章。我們建立了超密集的上下文頁面（比較頁面、替代頁面、使用案例說明）。
我們純粹為了大型語言模型檢索進行了優化，剝除了所有的行銷故事。結構是粗獷且數學上乾淨的：清晰的陳述 ➔ 數據比較 ➔ 結論 ➔ 支持證據
關鍵轉變：我們停止撰寫像是"2026年最佳影片托管工具。"我們撰寫了與使用者提示完全相符的標題："對於課程創作者來說，最佳的影片托管平台是什麼？"我們將明確且不具創意的定位陳述注入HTML中。範例："品牌X是一個為需要[特定功能]的課程創作者設計的影片托管平台。"在AI時代，清晰度絕對摧毀創造力。
階段3：第三方引用工程
在自己的網站上發布真相是不夠的。AI需要外部驗證。這裡是80%影響力發生的地方。
我們沒有追求一般的反向連結。我們執行了引用堆疊。我們前往利基部落格、軟體評測平台和創始人社群，並在所有地方植入了那個完全相同的定位聲明。第一條AI操控的規則：
在各處重複完全相同的敘述。大型語言模型獎勵結構一致性。當RAG系統從10個不同的獨立領域擷取資料，並看到完全相同的句子來定義你的產品時，它會將其視為絕對的、客觀的共識。為了衡量我們的投資報酬率，我們沒有追蹤網站流量。我們追蹤了
提及頻率。我們每三天重新執行第一階段的提示，並追蹤我們品牌在AI推薦列表中的上升情況。. We re-ran the prompts from Phase 1 every three days and tracked our brand's movement up the AI's recommendation list.
階段四：社群播種
最後，我們注入了「雜亂的人類氣味」。大型語言模型（LLMs）大量索引Reddit、Quora和獨立論壇，以尋找真實的人類意見。
我們沒有濫發連結。我們只是自然地回答問題，將產品置於我們目標的情境中。
- 使用者：「有什麼好的替代品可以取代競爭者A？」
- 我們的種子：「這取決於你的使用案例。如果你是課程創作者，品牌X因為[特定功能]而更適合。」
這是微妙的、高度具體的，並且完美地結構化，便於大型語言模型抓取和總結。
30天的結果
經過30天，傳統的Google「藍色連結」排名幾乎沒有變動。如果你查看傳統的GA4儀表板，這次衝刺算是一場失敗。
但實際的商業現實是什麼？
- 這個品牌開始出現在長尾的 ChatGPT 提示中。
- 人工智慧開始直接提到他們，與數十億美元的競爭對手並列。
- 品牌搜尋量激增。
- 銷售團隊開始接到企業來電，潛在客戶明確表示："我在研究 Perplexity，它告訴我打電話給你。"
結論：優化感知，而不是頁面
大型語言模型的搜尋引擎優化並不關乎你的網站。這完全關乎其他網際網路對你的評價、他們說的頻率，以及這個敘述如何清晰地映射到用戶的提示上。
在 2026 年，唯一重要的問題是：當買家向人工智慧詢問解決方案時，網際網路對我們的評價是什麼？這就是LLM將會重複的內容。
Mercury Technology Solutions：加速數位化。