人工智慧的崛起：改善付費和自然地理搜尋引擎的必要性

提升人工智慧在本地的影響力！了解為什麼付費和自然地理優化如今已成為確保您脫穎而出、吸引客戶的必要手段。

過去兩年，給品牌的建議大致一致：確保你在人工智慧中被提及和推薦，就能達到預期效果。

無論是稱為搜尋引擎優化 (GEO) 還是人工智慧引擎優化 (AEO)，其目標都是一樣的：確保 AI 能夠理解您的品牌，檢索有關該品牌的準確信息，並在客戶查詢時推薦該品牌。

這種情況一直持續到亞馬遜悄悄公佈了第二季財報中的一些數據，這些數據開始動搖了這一觀點。

Andy Jassey 透露，與未點擊 Alexa for Shopping 中贊助提示的購物者相比，點擊該提示的購物者購買商品的可能性高出 48% 以上，消費金額也高出 21%。

雖然這些數據來自亞馬遜自身，並非獨立的行業標準，但它是迄今為止最清晰的跡象之一，表明付費廣告位正在成為人工智慧驅動的購物體驗不可或缺的一部分，而不僅僅是與之並存。

這一點很重要，因為人工智慧驅動的購物正在逐漸分化為兩種截然不同的模式：一種是旨在展示最佳可用產品的開放式輔助系統，另一種是控制圍繞推薦的商業環境的封閉式生態系統。

對品牌而言，這些模式會造成對曝光價值截然不同的認知。

為什麼人工智慧驅動的購物平台出現了分化？

直到最近，將人工智慧的出現視為一個單一實體來討論還說得通。品牌希望模型能夠理解自身，助手能夠記住品牌訊息，並在顧客提出相關問題時推薦該品牌。但當提供推薦的平台也擁有需要獲利的廣告業務時，這種假設就難以成立了。

亞馬遜就是最明顯的例子。在顧客決定購買商品的整個過程中，贊助商廣告提示可能會直接出現。谷歌也在朝著類似的方向發展，將廣告融入日益對話化的搜尋和購物體驗中。

商業動機非常明確。如果人工智慧驅動的對話中的付費推薦比傳統廣告轉換率更高，平台就會找到充分的理由將Plus廣告整合到這些對話中。

然而，無限制援助面臨不同的問題。它的價值很大程度上取決於人們是否認為這些建議是基於其相關性而提出的，而不是因為有人為此付費。

這使得在營收成長和信任之間取得平衡變得更加困難。最終形成的不是單一的AI驅動型購物管道，而是圍繞著不同商業激勵機制演進的多個生態系。

地理可見性優化 (GEO) 和人工智慧體驗優化 (AEO) 的基本原則仍然有效。準確、具體且組織良好的資訊能讓 AI 系統更能理解產品並判斷其相關性。

但一個關鍵差異正在顯現：雖然 GEO 和 AEO 解決了可見性問題，但它們不一定能解決業務問題。

一個品牌可能在人工智慧推薦中擁有很高的曝光率，但卻無法將這種曝光率轉化為實際收益。同樣，付費推廣也無法無限彌補產品資訊不足的問題。人工智慧仍需要可靠的數據，了解產品是什麼、目標受眾是誰，以及它與同類產品的比較。

因此，品牌面臨的問題不僅是產品是否被推薦。他們必須了解每個平台上的推薦機制，廣告融入決策過程後會產生什麼影響，以及廣告曝光最終是否能帶來顧客獲取。

這就是為什麼代理商商務優化（ACO）變得重要的原因。

GEO 和 AEO 的主要目標是透過人工智慧使品牌更易於理解、檢索和識別。而 ACO 則將這個問題提升到商業層面，讓人工智慧參與制定或影響購買決策。

對智能體而言，產品內容只是影響因素之一。價格、庫存、規格、產品變體、配送、退貨以及交易完成能力等諸多因素也至關重要。因此，即使某個產品針對人工智慧進行了優化，但如果智能體所需的資訊不完整或不一致，那麼它對智能體來說仍然是一個糟糕的選擇。

因此，可以透過 5C 原則來理解 ACO：完整性、上下文、引用、正確性和客戶獲取。

前四項原則有助於判斷人工智慧系統能否理解並自信地推薦產品。第五項原則提出了一個僅憑可見性指標無法回答的商業問題：該推薦是否帶來了客戶獲取？

因此，ACO 代表了對下一階段 AI 驅動購物的營運回應：持續監控產品在 AI 平台上的顯示方式，並在這些系統開始偏離正軌時修正內容、目錄和商業的底層資料。

隨著平台開發出不同的廣告和推薦方法，這一點變得越來越重要。如果底層平台採用不同的商業策略，品牌就無法針對單一版本的AI購物進行最佳化。

答案並非放棄地理搜尋引擎優化 (GEO) 或人工智慧搜尋引擎優化 (AEO) 而改用新術語。其基本要素依然不變：準確的產品資訊、清晰的結構、一致的數據以及能夠解答客戶實際疑問的內容。如今的不同之處在於，品牌現在需要監測初始推薦之後的情況。

人工智慧平台重點推薦哪些產品？哪些競爭對手正在崛起？哪些產品資訊不準確或缺失？不同輔助項目之間是否有差異？付費推廣在這過程中扮演什麼角色？最終，這種推廣能否帶來更多客戶？

亞馬遜48%的轉換率意義重大，因為它表明，在用戶產生購買意願的關鍵時刻出現在人工智慧對話中，與僅僅出現在對話旁邊，在商業上可能存在顯著差異。如果其他平台效仿，人工智慧、付費廣告和商業之間的界線將變得更加模糊。

因此，機會不在於取代地理搜尋引擎優化（GEO）或人工智慧體驗優化（AEO），而在於在此基礎上進行擴展。隨著人工智慧從回答購物問題轉向影響購買決策，可見性不再是最終目標，而是起點。

在當前情況下，那些將 GEO/AEO 的基本原理與 ACO 相結合的品牌將會受益——以改進五個要素（5C），並最終衡量 AI 的效果，不僅看它提及這些要素的頻率，還要看它幫助產生的額外收入。