本文整理 91APP 新科技線上主題週的分享，說明四大痛點的成因與第二代 AI SEO 的七大模組架構。
影片重點摘要
- 四大痛點：AI 推薦度低、內容人力不足、轉換難以歸因、資料分散難衡量。
- 進到專案之後的落差包含：只拿到建議書、需要大量人工、頁面 AI 看不懂、缺乏轉單機制。
- 第二代 AI SEO 的定位是從流量工具轉為轉換引擎。
- 七大模組串成一條從曝光到轉換的路徑。
痛點一：AI 推薦度偏低
最直接的問題是 AI 推薦度低。原因通常在於，SEO、AI SEO 與 GEO 的佈局需要大量內容，而多數行銷團隊沒有這些人力與素材。
這一點與國際觀察一致。數位行銷公司 Ovative 在整理 Google I/O 2026 的搜尋相關發布時指出，Google 的新功能仍建立在同樣的基本面上：優質內容、對機器人與使用者都友善的網站體驗，以及完整準確的商品資料。
痛點二：內容產不出來，也難以規模化
第二個痛點是產能。分享中提到，許多品牌在專案進行後會發現三種落差：只拿到一份建議書卻沒有執行能力、需要大量人工生產內容而難以規模化、以及頁面本身 AI 根本讀不懂又無法大量調整。
對員工數不多的自有品牌來說，這是最實際的限制。一家連鎖服飾品牌可能有數千個商品頁，靠人工逐頁調整並不可行。
痛點三：成效不容易被看見
第三個痛點是轉換。SEO 帶進來的多數是新客流量，第一次進站的轉換率本來就比較低，業績上的帶動不容易立刻顯現。
這裡有一個值得補充的對照。Semrush 2025 年 6 月的研究顯示，AI 搜尋帶來的訪客轉換率是傳統自然搜尋訪客的 4.4 倍，原因是 AI 已經先完成比較與篩選。也就是說，同樣是搜尋來源，AI 導流與一般自然流量的性質並不相同，混在一起看容易低估成效。
痛點四：資料分散，衡量成本高
第四個痛點是資料落在不同地方：Google Search Console（GSC）、GA4，以及各式 AI 工具。要看 AI 的提及率與引用率，往往還得額外採購國外工具，費用不低。
即使 SEO 經營得不錯，多數品牌仍缺乏把流量接住的轉單機制。
第二代 AI SEO 想解決什麼？
分享中提出的第二代 AI SEO 流量成長引擎，在原本的顧問服務之外，加入 AI Tag、AI Search、AI Graph 等自動生成的產品。
| 面向 | 過往做法 | 第二代 AI SEO |
|---|---|---|
| 內容生產 | 人工生成，效率有限 | AI 自動生成搭配人工潤飾 |
| 資料整合 | 多平台手動收集 | 單一報表整合多平台與 AI 指標 |
| 成效目標 | 帶進流量 | 引流、站內承接、觸發轉換的閉環 |
定位的轉變是重點：把 AI SEO 從一個曝光與流量工具，變成能持續帶動銷量的引擎。
七大模組分別在做什麼？
| 模組 | 功能重點 |
|---|---|
| AI SEO 最佳化建議 | 專業團隊逐頁檢視結構化資料、Title、Description 與 H 標籤 |
| FAQ 問答生成 | 自動收攏 ChatGPT 與 Google 上的常見問題，產出問答內容 |
| AI Tag 商品貼標 | 由商品屬性標籤自動建立分類頁，做到分類最大化 |
| AI Search 站內語意搜尋 | 用 AI 判斷商品主體，讓正確商品浮現在最前面 |
| AI Graph 語意標籤 | 把常見問題變成分類頁上的購買指引 |
| AI 猜你喜歡 | 依瀏覽行為自動觸發個人化彈窗推薦 |
| 全域搜尋洞察 | 把所有搜尋資料整合在同一張報表 |
這七個模組怎麼接力？
分享中把七個模組放在消費者的體驗軌道上說明，目標是讓每一次搜尋都更接近轉換：
- 由 AI SEO 的頁面最佳化與工具監測，讓 SEO 與 GEO 充分佈局在頁面上。
- 由 AI Graph 生成購買指引，讓消費者對產品產生疑問時，在站內就直接獲得解答。
- 由 AI Tag 加 AI Search 精準佈局標籤導覽與商品比對。
- 由 AI 猜你喜歡在購買決策時期做個人化助攻。
- 全程由全域搜尋洞察追蹤成效。
對零售與餐飲品牌來說，這條路徑的意義在於，把原本分開處理的「拉流量」與「做轉換」接成同一件事。
為什麼還是需要顧問？
分享中提到，當所有內容都由 AI 產生時，70% 到 80% 以上的內容反而不會被收錄，所以人的專業知識必須介入，針對不同頁面給予不同的最佳化建議。
這個判斷與 Google 的公開立場方向一致。Google Search Central 的指南提醒品牌不要過度聚焦於結構化資料，因為生成式 AI 搜尋並不要求特定標記，同時也提醒要留意那些宣稱保證排名或使用「內部」指標的第三方工具。技巧不是重點，內容品質與判斷才是。
91APP 相關解決方案
上述七大模組屬於 91APP 第二代 AI SEO 解決方案 的範圍，採顧問服務搭配自動化工具的形式。若品牌同時在整合線上線下的會員與商品資料，可一併參考 91APP 全通路系統整合解決方案。
常見問題 FAQ
Q1：為什麼 ChatGPT 都推薦競品？
常見原因是內容量與結構不足，AI 找不到足以引用的答案。改善方向包含補齊消費者實際會問的問題、把答案寫成可獨立成立的短段落，以及確保品牌在各管道的說法一致。這需要時間累積，並非調整一次就會改變。
Q2：SEO 帶進來的流量轉換率低，是正常的嗎？
是的。自然流量以新客為主，第一次進站的轉換率本來就偏低。比較合理的做法是把 AI 來源的流量分開檢視，並在站內建立承接機制，例如問答頁與個人化推薦，而非只看單次到站的轉換。
Q3：中小型品牌人力有限，該從哪一個模組開始？
一般從內容與頁面結構開始，因為它是其他模組的基礎。等到問答內容與商品資料整理清楚之後，站內搜尋與推薦這類轉換型工具才會有素材可用。
資料來源
- Ovative Group：Biggest Search Takeaways From Google I/O 2026
- Google Search Central：生成式 AI 功能最佳化指南
- 本文影片來源：91APP 新科技線上主題週〈第二代 AI SEO〉，講者 Simon
影片逐字稿
經營 AI SEO 的痛點：推薦度低、人力不足、轉換率低、數據分散
我們瞭解指標之後，我們來看一下，品牌在過去經營AI SEO，他所遇到的一些痛點跟挑戰是什麼。第一個可能最顯白的例子就是，AI Overview都提到競品，它沒有推薦我的品牌，或者是ChatGPT上，都沒有推薦我的品牌，那就是AI推薦度比較低的問題。這可能就是因為，不管在經營SEO，還是AI SEO，或者甚至是一些GEO上面的佈局，都會需要佈局不少的內容，那可能在整個行銷團隊上面，是沒有這些人員或者是資料的。
那接下來就是，可能SEO顧問會說，比較傳統的SEO是只能帶流量，但因為做好SEO它就是一個流量工具，那多數的自然流量都是新客流量，所以第一次進站，本來轉換率就會比較低，所以可能沒有辦法那麼明顯地看到業績上面的帶動。那最後一個就是，我到底要看哪一些指標，跟我到底要看哪一些的數字，才能追蹤到真的有效的成效。
所以品牌在這個階段，需要的不只是我藉由SEO帶進來所謂的流量，而是我要在AI時代，願意讓AI被推薦，能夠藉由我的行銷團隊能夠快速地做決策，跟我能夠快速地讓我所需要的內容上線。因為其實在操作SEO跟AI SEO，都會有一段基礎佈建的時期，那這段基礎佈建時期越有效率，其實成效就會越快顯示，但這段時間就會非常重要。當一個專業團隊，能夠幫你有效率地快速佈局這段時間，其實是非常重要的一件事。那最後就是，到底我要怎麼轉換成有效的業績，跟我要怎麼清楚地知道這些成效。
那接下來就是，即便進到專案之後，可能很多有在經營SEO的品牌，他就會發現一些事情，就是我只拿到一些建議書，但我沒有辦法有效地產出，或者是我沒有很有效率地能夠執行落地，那或者是我需要大量的人工去產，我很難規模化，或是我頁面AI根本看不懂，我也沒有辦法去做大量的調整。以及很重要的就是，我數據分散在GSC、GA4，或者是AI的各式各樣數據，我要知道AI的提及率、引用率，我還要去做額外的購買，而且需要購買到國外的工具，費用又非常的高。以及最重要的是，即便我經營好SEO，我還是缺乏了一些轉單助攻的一些機制，或者是工具來輔助。這些都是在經營AI SEO，或者是現在的AI SEO，很常遇到的一些問題。那這些問題，91APP能夠提出什麼樣的方案來做調整呢？
91APP 第二代 AI SEO：從流量工具到轉換引擎
所以91APP，其實我們提出了一個叫做第二代AI SEO的流量成長引擎，不只是藉由原本就有的顧問服務，同時我們加了很多AI自動產生出來的產品，包括AI Tag、AI Search、AI Graph等等。以一整個面向來看，我們這個流量成長引擎就是讓服務跟產品同步去升級。我們不只把AI SEO當成是一個曝光或流量工具，而是希望能夠不斷地帶動銷量，讓流量進來，新客變成會員，會員變成訪客的AI SEO的成長的服務。
過往的AI SEO，可能的問題就是，人工生成的內容會沒有效率，多平台的數據要手動去收集，或者是我只能帶進來流量不帶轉換。但91APP的第二代SEO，我們會藉由AI精準地去自動生成內容，並且我們可以把多平台的數據，甚至AI的曝光率、引用率跟提及率，自動整合在同一個One Dashboard上面，只要打開這張表，它就可以直接告訴你說，我現在的各項、各個搜尋的數字如何。那最重要的就是除了帶流量之外，我們還有機會利用我們的功能或工具，來自動觸發轉換。所以我們的第二代AI SEO的最重要一個重點就是，我們不只是一個流量工具，我們藉由引流，接下來做好站內的承接，並藉由站內的承接來優化轉換，這件事情我們會把它一套的做完。所以整個91APP的AI SEO，我們升級之後，我們會有七大模組。
從專業顧問到 AI 工具的 7 大模組總覽
好，這七大模組，其實第一個還是一樣不變的就是，我們會有一個專業團隊，來做不同的頁面上面的AI SEO的優化建議，包括像結構化資料啊、Title跟Description、H標籤等等，我們會一頁一頁地幫你看，哪一些頁面該做什麼樣子的優化跟什麼樣子的佈局。那我們會有FAQ的問答生成，我們會去ChatGPT，或者是Google上面幫你生成，根據你的品牌，或者是你設定的一些主題類別，消費者常問的常見的問題是什麼，我們自動化收攏這些問題之後，我們會借用我們的PPA的工具，來自動地幫你產出這些內容
好，那我們也有AI Tagging，AI Tagging就是我們會藉由商品的屬性標籤，自動地去幫你做好分類最大化這件事情。我們有AI Search，就是我們不只讓搜尋只能用文本去Build比對，我們會用AI去判斷商品的主體到底是什麼，讓消費者在使用站內搜尋的時候，可以精準地讓你的商品正確的商品浮現在眼前。
好，那底下我們也有提出AI Graph，就是我們在頁面上面不只有佈局所謂的商品的標籤，我們會把這些常見的問題，變成一個一個的語意標籤，並佈局在分類頁上面，變成一個一個的購買指引。好，那我們有AI的猜你喜歡，我們會根據不同的使用者的行為，或他進來的不同的路徑，自動地去產生AI的即時彈窗推薦。那最後我們有全域搜尋洞察，我們會把所有的搜尋數據，整合在同一張報表上面，那使用者只要進到這個報表上面，就可以一次看完所有的搜尋的數據。
那接下來我們就一項一項來看。所以我們整個第二代的AI SEO，我們的目標都是希望讓每一次的搜尋都能更接近轉換。在消費者的體驗的軌道上面，我們會藉由AI SEO的每一個頁面的優化，並藉由工具的監測，來讓所有的SEO或者是GEO，都能充分地優化在這個頁面上面，並藉由AI Graph來生成購買指引，讓消費者不需要再到站外去尋求他的答案，而是讓他進站，他對這個產品產生疑問的時候，能在站內就直接獲得解答。那我們也會有AI Tag加AI Search，就是精準地去佈局這些標籤的導覽，或者是商品的精準比對，然後最後會再有AI的彈窗，在消費者已經進到購買決策時期的時候，去做個人化的助攻。
