還要寫 SEO 內容文章嗎？用 RAG 思維與結構化資料讓 AI 讀懂你的網站｜91APP 第二代 AI SEO

2026-08-27

RAG 是 AI 搜尋引擎理解內容的方式，也決定了內容該怎麼寫。本文整理 91APP 新科技線上主題週的分享，說明 SEO 文章的複利效果、語意切分的原則，以及 AI SEO 的三個新指標。

影片重點摘要

SEO 文章的內容半衰期可維持兩年以上，是少數具備複利效果的數位資產。
讓 AI 讀懂網頁有兩個重點：結構設定好，以及把頁面做得像 API。
AI 搜尋用 RAG 方式理解內容，所以語意要切得更細。
AI SEO 新增三個指標：引用率、提及率、曝光率。

為什麼 SEO 文章仍值得寫？

分享中用「內容半衰期」來說明，也就是一則內容的互動量降到一半所需要的時間。

平台或內容形式	內容半衰期
TikTok	大約 0 分鐘，轉瞬即逝
Twitter、Facebook	大約 1 到 2 小時
Reddit、Instagram	幾個小時到一天
YouTube	大約 2 天到 10 天
SEO 文章	複利增長可維持 2 年以上

社群貼文的生命週期以小時計算，SEO 文章只要持續最佳化與迭代，可以讓搜尋引擎與 AI 搜尋持續引用。對行銷人力有限的品牌來說，這個差異很實際：同樣的一天工時，投入在社群是消耗品，投入在內容資產是累積品。

分享中的比喻是，未來的網站更像一座資料庫，讓爬蟲認識這個品牌想傳達什麼、能解決哪些人的痛點。

AI 要怎麼樣才讀得懂你的網頁？

分享中提出兩個重點。

第一，把結構設定好。 包含問答的佈局是否完整、結構化資料有沒有做、H 標籤與 Title、Description 有沒有寫好。這些原本 SEO 就在做的事，需要做更深度的最佳化。

第二，把頁面做得像 API。 爬蟲進來時，有點像是把網頁當成一張圖來讀取。以「面膜晚上可不可以使用」為例，消費者需要明確的答案、原因解釋，甚至商品推薦。頁面照這個順序佈局，AI 就容易取用。

分享中特別提到「語意一致」：在網站上這樣講，在社群媒體、在 YouTube 也要這樣講。說法一致，AI 才容易找到正確的資料。

用廚師與食譜理解 RAG

這是整場分享中最好懂的一段比喻。

把兩種爬蟲各看成一位廚師。傳統搜尋引擎這位廚師，當你輸入「大醬湯」，他會把各地方的大醬湯食譜拿回來，端出這 10 道食譜讓你自己挑。

AI 搜尋這位廚師則會針對每一份食譜貼標籤：A 食譜的第一個食材貼一個標籤、B 食譜的第三個食材貼一個標籤、C 食譜的第二個食材貼一個標籤。給答案時，他把這些標籤化的食材重新整合，端出他認為最好的一道料理。你拿到的是 AI 自己幫你煮好的完整料理。

從這裡可以推出一個實務結論：過去做大搜量關鍵字需要一篇完整的長文，進到 AI 搜尋時代，必須把每一個問題切成一小個章節，讓 AI 更好讀取。

這個判斷有官方依據。Google 在 AI 功能與你的網站文件中說明，AI Overviews 與 AI Mode 可能使用「query fan-out」技術，也就是針對子主題與不同資料來源同時發出多個相關搜尋，再據以產生回覆。一個問題被拆成很多子問題去找答案，內容切得越清楚，被取用的機會越高。

同一份文件也提醒，品牌不需要為了這些功能建立新的機器可讀檔案或特殊標記，既有的 SEO 基本功仍然適用，例如確保 robots.txt 允許檢索、以及用內部連結讓內容容易被找到。

內容全部交給 AI 生產可行嗎？

分享中引用一項資料指出，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。

實務上的分工建議是：短問短答這類只需要一到三句直接定義的內容，適合由 AI 輔助完成；完成之後仍要由人潤飾，把品牌獨有的專業知識與優點寫進去。對餐飲或服飾品牌來說，這部分往往是最有價值的內容，例如選料的原因、版型的差異、保養的方法，這些是 AI 生不出來的。

AI SEO 該看哪些指標？

除了原本的關鍵字排名、自然流量、曝光次數與點擊率，分享中提出三個新指標：

引用率：AI 有沒有引用你提供的答案。
提及率：AI 在任何管道中有沒有提到你的品牌或產品。
曝光率：有沒有曝光到你的產品。

再加上全域搜尋的可見度，構成 AI 時代的衡量方式。

需要留意的是，這些數字目前不容易取得。Google 官方文件說明，出現在 AI 功能中的網站會被計入 Search Console 的整體搜尋流量，並呈現在成效報表的「網頁」搜尋類型中，也就是說並沒有完全獨立的 AI 分項資料。至於第三方工具，Google 也提醒要留意那些宣稱保證排名成效、或聲稱使用 Google「內部」指標的工具。

91APP 相關解決方案

91APP 將這些做法整合為第二代 AI SEO 解決方案，採取顧問加上工具的組合：由顧問判斷哪些頁面該調整什麼，工具則負責大量問答內容的生成與頁面結構的佈局。

常見問題 FAQ

Q1：什麼是 RAG？跟一般搜尋差在哪？

RAG 是檢索增強生成，指 AI 先去檢索資料，再根據檢索到的內容生成答案。傳統搜尋回傳的是一份連結清單讓使用者自己選，RAG 則是把多個來源的片段重新組合成一個答案。對品牌來說，這代表內容需要切得夠細，才容易被抽取使用。

Q2：文章要寫長還是寫短？

重點在結構而非長度。做法是把每一個具體問題切成獨立的小段落，先用一到兩句直接回答，再展開細節。一篇文章可以很長，但內部要由許多能獨立成立的小段落組成。

Q3：加了 FAQ 結構化資料就一定會被引用嗎？

不一定。Google 官方文件說明生成式 AI 功能沒有專屬的結構化資料要求，也不需要新增特殊標記。結構化資料仍值得做，因為它有助於整體 SEO 與複合式搜尋結果，但它不是被引用的保證。

資料來源

Google Search Central：AI features and your website（含 query fan-out 說明）
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

SEO文章是可以複利增長的數位資產

我們來看一個指標，它叫做內容或者是社群媒體上面的半衰期，這意思就是指，當今天內容達到一半的互動量，降低到一半互動量所需要的時間為何。這句話意思其實就是，當你發表一個內容到一個社群媒體，或者是到任何一個平台上面，它沒有互動的時間大概是多少。以TikTok來說，大概就是0分鐘，轉瞬即逝。那到了Twitter或者是Facebook，它大概可以維持一到兩個小時左右。它上到了Reddit或是Instagram，它可以維持大概幾個小時到一天的時間。YouTube比較久，它大概可以兩天到十天左右的時間。那SEO文章，或者說我們說的這些數位資產形成的文章上面，它的複利增長是可以維持至少兩年以上，而且你有持續優化、你有持續迭代，就可以讓這些搜尋引擎，或者是讓這些AI的搜尋，持續的推薦你或者是引用你。所以經營好AI SEO上面的數位資產，讓AI願意推薦你、引薦你的一個參考的內容跟資料，是一件很重要的事情。

所以未來的網站，它其實不只是一個網站，有點像是我們在建立一個，讓不管是AI爬蟲還是搜尋爬蟲，更願意認識我們這個網站或者是品牌內容，想要提及或傳達、想要怎麼樣解決人們痛點的一個資料庫。所以我們在做AI SEO，其實我們是要來做一種內容的投資，而且它是可以不斷的去滾動出複利，不斷的去經營、不斷的去堆高、不斷的去佈局各式各樣的關鍵字或關鍵查詢詞，它是可以不斷的去複利上去的。

讓 AI 讀懂你的網站：結構化資料、語意一致、頁面API化

那過去可能我們只要做好SEO，它就是一個流量工具，我把大搜量的關鍵字做好，它就會自然而然的帶進所謂的自然流量。但現在我們不只要這麼做，我們還需要把語意結構化做好，我們需要做好E-E-A-T，我們需要做好Query Fan-out，我們需要做好AI可讀性的打底。一切的一切啊，其實我們都是在做一件事情，大家想像一件事情就好，整個網站，其實它的欄位都是一樣的，過去我們是優化好特定的欄位，讓搜尋引擎的爬蟲進來，來理解、認識我們的網站。但現在我們做好這些欄位的優化，我們其實不只讓搜尋引擎的爬蟲，我們讓每一家AI，ChatGPT、Open AI，或是Perplexity，或者是Claude的爬蟲進來，更認識、更理解、更瞭解我們的品牌跟產品。所以我們現在這個時期，正好是傳統的SEO打底得好，就可以是未來AI搜尋上面的基礎建設你做得好，你就可以拿到進到AI搜尋市場上這個入場券，做一個全面的翻身

那到底怎麼樣的網頁，才可以讓AI看得懂，或者是讀得懂你想要傳達的目標，或者是你想要讓它讀取的資料？第一個就是你的結構有沒有做好設定，這個結構可能分成，我的問答的佈局有沒有足夠的完整、我的結構化資料有沒有做好、我的H標籤、我的Title的description有沒有做好，把這些最基礎的基礎建設，也就是原本我們SEO在做的事情，做更好的深化跟優化，它會是一個決定性的重點。

第二個就是，我們必須要把頁面做得像API一樣，因為爬蟲進來啊，它其實有一點像是在把你的網頁，看成一張圖來做讀取，你有沒有給予搜尋的這個問題的答案。譬如說我在找面膜晚上可不可以使用，那今天消費者他在找這個面膜晚上可不可以使用的時候，他需要你給他明確的答案、解釋原因，甚至是推薦商品。那這個網站結構，有沒有照AI這樣子的結構來做佈局，網站的結構越清楚，語意越一致。語意越一致的意思就是，你不只在網站上面這樣講，你也在你的社群媒體，甚至你的YouTube這樣講，AI越容易找到正確的資料，也更願意推薦你。所以我們不只是要把整個網站設計給人看，我們也要讓AI來讀懂我們的網站。那其實整個我們在說AI SEO或者是GEO，其實就是讓這些LLM可以去讀取到你最乾淨、最好、可讀性最高的介面，就像是機器在讀取你們的頁面一樣。

RAG 檢索增強生成是什麼？用廚師與食譜的比喻理解 AI 搜尋

那我們在AI搜尋的方式啊，其實是爬蟲的理解跟AI的搜尋引擎的爬蟲的理解，是有一點不一樣的。AI搜尋引擎的爬蟲，它的理解方式叫做RAG，就叫檢索增強生成，那意思就是指，如果今天我們把搜尋引擎的爬蟲跟AI的搜尋的爬蟲，各看成是一個廚師，過去傳統搜尋引擎的廚師，當今天我們輸入了一個關鍵字，比如說我們想要找大醬湯，那今天這個廚師，他今天就會把這些大醬湯的食譜，他從各地方拿回來之後，他就端出這10道食譜讓你去看，你到底是要找哪一個大醬湯。

那在AI搜尋的這一個廚師上面，他會去針對每一個食譜做貼標籤，比如說A食譜的第一個食材我貼一個標籤，B食譜的第三個食材我貼一個標籤，C食譜的第二個食材我貼一個標籤，到時候他給予答案的方式是，他會把這些食譜裡面的每一個標籤的食材，重新整合成他認為最好的答案是什麼。所以你拿到的其實是AI自己幫你煮好的一個完整的料理。

我們從這個AI搜尋的方式理解到就是，我們過去做大搜量的關鍵字，我們需要一個很完整的文章佈局，但進到了AI搜尋時代，我們必須要把語意切分的更細緻，把它切分成一塊一塊，我們要把每一個問題，都切成一小個章節、一小個章節，來讓AI更好地去讀取。

AI SEO三大新指標：引用率、提及率、曝光率

所以整個AI SEO啊，目標我們重新定義的話，過去我們可能會看很多關鍵字的排名，所謂的自然流量、曝光的次數、點擊率等等。但到了AI的SEO的時代，新增的指標就包含引用率、提及率、曝光率。AI有沒有引用到你要給的答案，你的資料中能夠給它的答案；AI有沒有辦法提及你的品牌或你的產品，在任何的AI管道中；有沒有辦法曝光到你的產品；以及整個全域搜尋的可見度，包含Google自然流量、ChatGPT的曝光、提及等等，都會是我們要關注的指標。