從「被讀取」到「被執行」代理人時代的內容設計原則，不只是GEO、AIO、LLMO
From "Read Me" to "Run Me": Content in the Agent-Driven Era
隨著 AI 技術的快速發展，傳統的搜尋引擎優化（SEO）正面臨前所未有的變革挑戰。三個新興概念——GEO、AIO、LLMO——正在重新定義內容優化的策略與方向。本文將深入解析這三個概念，幫助你在 AI 主導的搜尋環境中保持競爭優勢。
AI 優化概念興起的背景
技術變革的推動力
近年來，幾個關鍵事件推動了這些新概念的出現：
ChatGPT 引發生成式 AI 風潮：改變了人們獲取資訊的方式
微軟、Google 推出生成式 AI 搜尋引擎：搜尋體驗的根本性轉變
AI 工具的網頁整合：ChatGPT 等工具開始直接存取網頁內容
共同的核心挑戰
這三個概念都在解決同一個問題：如何讓內容既被人類理解，也被 AI 模型有效處理。關鍵在於從「被看到」進化到「被看懂」——就像不懂中文的人雖然能「看到」中文文章，卻無法理解內容一樣。
三大概念詳細解析
GEO：生成式體驗優化 (Generative Experience Optimization)
定義與來源
由微軟提出的優化概念
專門針對生成式 AI 搜尋引擎（如 Bing Chat）
重點在於提升「生成引擎」的使用者體驗
核心特色
針對 AI 生成回答的內容優化
強調內容的可提取性和引用價值
與傳統搜尋引擎優化並行發展
AIO：AI 總覽 (AI Overviews)
定義與功能
Google 推出的新一代 AI 搜尋功能
在搜尋結果頂部顯示 AI 生成的摘要回答
直接回答使用者查詢，減少點擊需求
與傳統 SEO 的關係
AIO 引用的連結與自然搜尋排名高度相關
傳統 SEO 技巧在 AIO 時代依然重要
是 SEO 的延伸應用，而非替代方案
LLMO：大型語言模型優化 (Large Language Model Optimization)
LLMO 是一個新興的概念，旨在優化內容以便於大型語言模型（如 ChatGPT、Google Gemini 等）理解和使用。與傳統的搜索引擎優化（SEO）不同，LLMO 的重點在於確保內容的可讀性和可提取性，以便 AI 系統能夠有效地處理和呈現信息。
LLMO 的定義與重要性
LLMO 的定義 LLMO 是指通過特定的策略和技術來優化數字內容，使其能夠被大型語言模型準確理解和提取。這種優化不僅關注關鍵詞的使用和排名，還強調內容的語義清晰度和結構化，以便 AI 能夠更好地理解內容的上下文和含義。
LLMO 的重要性 隨著 AI 驅動的搜索工具逐漸取代傳統搜索引擎，LLMO 變得越來越重要。企業需要通過 LLMO 來確保其信息在 AI 生成的響應中被有效引用，從而提高在線可見性和品牌權威性。例如，LLMO 可以幫助企業在 AI 回答用戶查詢時，確保其品牌和產品被提及，從而獲得競爭優勢。
三者差異比較
LLMO 與傳統 SEO 的區別
目標不同：傳統 SEO 主要關注提高網頁在搜索引擎中的排名，而 LLMO 則關注如何使內容對 AI 系統可理解和可提取
優化策略：SEO 通常依賴於關鍵詞優化和反向鏈接，而 LLMO 則強調語義結構和機器可讀性，確保內容能夠在 AI 生成的答案中被有效使用
內容結構：LLMO 建議使用清晰的句子結構、段落組織和相關術語，以提高內容的可讀性和提取性
實施策略與最佳實踐
通用優化原則
內容結構優化
使用清晰的標題層次（H1-H6）
組織良好的段落結構
簡潔明瞭的句子表達
語義信號強化
在內容中使用相關術語和定義
建立清晰的上下文關係
提供充分的背景資訊
權威性建立
引用可信來源和專家意見
提供事實支持的資訊
建立內容的可信度
LLMO 專項策略
為了有效實施 LLMO，企業可以採取以下策略：
內容結構優化：確保內容使用簡潔明了的句子，組織良好的段落，以及清晰的標題和子標題，以便 AI 能夠快速理解內容的主題和要點
語義信號：在內容中使用相關的術語和定義，以幫助 AI 系統更好地理解上下文
權威來源：引用可信的來源和專家意見，以提高內容的權威性和可信度，從而增加被 AI 引用的可能性
未來趨勢與建議
Zero UI 時代的代理人革命
隨著 AI 技術向更高階段演進，我們正朝向一個**「Zero UI」**的未來邁進。根據 Jakob Nielsen 和 Luke Wroblewski 的研究框架，AI 產品演進可分為六個關鍵階段，而 GEO、AIO、LLMO 的優化策略必須考慮這個演進脈絡：
AI 演進六階段對內容優化的影響
階段一：機器學習幕後運作 (2016-2022)
傳統 SEO 仍為主流
AI 在背景優化排序與推薦
內容優化策略：關鍵字與結構化資料
階段二：聊天介面興起 (2022-2023)
對話式 AI 成為主要入口
LLMO 概念開始萌芽
內容優化策略：對話友善的問答格式
階段三：檢索增強產品 (2023-2024)
AIO 等功能推出
RAG 技術整合外部知識
內容優化策略：來源可信度與引用價值
階段四：前台代理人工具整合 (2024-2025)
當前階段：AI 能串聯多工具執行複雜任務
GEO 概念應運而生
內容優化策略：可執行性與工具友善格式
階段五：背景代理人自主運行 (2025→)
多代理人並行處理
最小化人工干預
內容優化策略：代理人可理解的語義標記
階段六：代理人生態系協作 (未來)
跨平台 AI 代理人協商
完全自主的資訊交換
內容優化策略：標準化的代理人通訊協議
代理人時代的內容設計原則
1. 從「被讀取」到「被執行」
傳統內容優化關注可讀性，代理人時代更重視可執行性：
明確的動作指令語法
結構化的決策樹邏輯
標準化的資料交換格式
2. 意圖系統 (Systems of Intent) 設計
內容不再只是資訊載體，而是意圖的編排系統：
政策介面：定義權限與邊界
信心傳達機制：提供不確定性指標
系統特性：決定代理人行為模式
3. 代理人編排 (Agent Choreography)
內容創作者的新角色——體驗治理者：
設計代理人間的協作流程
建立跨系統的交接機制
制定衝突解決方案
Zero UI 內容優化策略
語義結構增強
# 範例：代理人友善的內容格式
## 任務：設定會議提醒
**前置條件**：用戶已授權行事曆存取
**執行步驟**：
1. 解析會議時間與參與者
2. 檢查行事曆衝突
3. 建立提醒事件
**成功指標**：確認通知已發送多代理人協作標記
使用標準化的資料架構
明確定義 API 端點與參數
提供錯誤處理指南
意圖層級的內容設計
從「告訴用戶如何做」轉向「授權代理人執行」
建立清晰的授權層級與邊界
設計優雅的介入與撤銷機制
實務建議
隨著 AI 技術的持續進步，這些概念還會繼續演變。重要的是理解其背後的核心邏輯，而不是被新名詞嚇倒。
不要被名詞綁住：重點是讓 AI 和人類都能理解你的內容
持續學習：跟上 AI 技術的發展步伐
並行優化：傳統 SEO 與新概念結合使用
測試驗證：定期檢驗優化效果
⭐ 前瞻佈局：開始實驗代理人友善的內容格式
GEO、AIO、LLMO 不是要取代傳統 SEO，而是在 AI 時代的延伸與補充。關鍵在於理解每個概念的核心目標，並將其整合到整體的內容策略中。成功的內容優化應該讓人類和 AI 都能輕鬆理解和使用你的內容，這才是在 AI 時代保持競爭優勢的根本之道。
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關於本刊作者
Gainshin Hsiao 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。
Agentic UX 理論建構與實踐
AI 隱私保護設計準則
負責任 AI 體驗設計
在 Cyphant Group 設計研究院負責人任內（2021-2023），他探索了 AI 系統隱私保護準則，為行業標準做出貢獻。更早於 2015 至 2018 年，帶領阿里巴巴集團數位營銷平台體驗設計團隊（杭州、北京、上海、廣州）、淘寶用戶研究中心並創立設計大學，從零開始負責大學的運營與發展，不僅規劃了全面的課程體系，更確立了創新設計教育理念，旨在為阿里巴巴集團培育具備前瞻視野與實戰能力的設計人才。其課程體系涵蓋使用者中心設計、使用者體驗研究、數據驅動設計、生成設計等多個面向應用。
活躍於國際設計社群，在全球分享 Agentic UX 和 AI 隱私保護的創新理念。他的工作為建立更負責任的 AI 生態系統提供了重要的理論基礎和實踐指導。
學術背景
Mcgill - Infomation study/HCI -Agentic UX, Canada
Aalto Executive MBA-策略品牌與服務設計, Singapore
台灣科技大學：資訊設計碩士- HCI, Taiwan
中原大學：商業設計學士- Media and marketing design, Taiwan