多數傳統 SEO 公司做不好 AEO，不是因為能力差，而是他們的計費模式、交付流程與衡量指標，全都綁死在「Google 排名第幾」這件事上。當使用者的問題被 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 直接回答完、根本不點進網站時，一間靠關鍵字排名報告收月費的公司，沒有動機、也沒有工具去追蹤「你的品牌有沒有被 AI 引用」。這是選型的關鍵分歧點，不是話術差異。
先分清楚 SEO、AEO、GEO 各自在解決什麼
三個縮寫常被混用，但對應的產出物完全不同。SEO 讓網頁在搜尋結果的藍色連結列表往上排，衡量的是排名與自然流量。AEO（Answer Engine Optimization）處理的是「答案框」——讓你的內容成為 AI 或精選摘要直接朗讀出來的那段話，衡量的是被抽取、被引用的次數。GEO（Generative Engine Optimization）範圍更廣，涵蓋整個生成式引擎的能見度：AI 在回答某類問題時，會不會主動提到你的品牌、用你的資料、把你列為推薦選項之一。
換句話說，SEO 爭的是「排序位置」，AEO 爭的是「被讀出來的那句話」，GEO 爭的是「AI 心中的預設答案」。一間公司若只會做第一件事，把後兩件當成同一件事的延伸來賣，通常就是問題的開始。
傳統數位行銷商卡在哪裡
不是他們不願意學，而是既有結構讓他們轉不過來。這裡列出實務上最常見的四道牆。
- 衡量指標錯位：月報還在看關鍵字排名與 GA 流量，但 AI 引用發生在網站之外，這些報表完全照不到。你付了錢，卻看不到 AEO 到底有沒有成效。
- 內容工廠慣性：為了衝排名，習慣產出長篇、堆疊關鍵字、結論藏在中段的文章。AI 引擎偏好的是結論前置、每段自足、事實密度高的段落，兩種寫法方向相反。
- 缺少結構化資料的肌肉：FAQPage、Article、Organization schema、實體標註這些是 AEO 的地基，很多偏行銷導向的團隊只會請工程外包貼一段 code，不會針對「被引用」去設計。
- 沒有 AI 能見度的追蹤工具：他們無法回答『上個月 ChatGPT 被問到我們這個品類時，提到我們幾次』，因為手上根本沒有這類監測資料。
這四點裡，最致命的是第一點。看不到的東西，就管理不了。一間公司如果連 AEO 的成效都無法呈現給你，它自然會把資源繼續投在看得見的排名上，AEO 永遠只是提案裡的加值贈品。
GEO 專門代理商的做法差在哪
專門做 GEO 的團隊，交付順序是倒過來的。先確認你在各大 AI 引擎的現況缺口，再回頭決定要改哪些內容與結構，最後才是持續監測。以 Tenten 執行 GEO 審計為例，一份 30 天的審計會同時檢查三件事：AI 引擎在你的核心品類問題上引用了誰、你的網頁結構能不能被乾淨抽取、以及競品在生成式答案裡的佔位。這跟傳統 SEO 稽核只看技術健檢與關鍵字缺口，是不同的鏡頭。
六個問題，測出一間公司到底能不能做 AEO
評估廠商時，別聽他們說「我們也有做 AI SEO」。直接丟這六個問題，答不上來的當場就露餡。
- 你們怎麼衡量 AEO 成效？如果答案還是排名和流量，代表沒有真正做。
- 你們用什麼方式追蹤品牌在 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 的出現頻率？
- 可以給我看一份 AI 引用缺口的實際報告樣本嗎？
- 針對『被 AI 抽取』，你們在內容結構上具體會改哪些地方？
- 結構化資料是你們內部做，還是外包貼 code？
- 如果三個月後 AI 都還沒引用我，你們的下一步是什麼？
那該全部換掉現有 SEO 廠商嗎？未必
SEO 與 GEO 不是互斥。技術健檢、網站速度、內部連結、爬取預算這些基本功，AI 引擎一樣吃這一套——爬不進去的頁面，AI 也讀不到。合理的分工是：讓既有團隊守住技術 SEO 的地基，另外引入具備 AI 能見度追蹤與內容抽取設計能力的 GEO 專門夥伴，補上答案層與生成式能見度。兩者資料互通，比硬要一間全包更務實。
判斷一間公司能不能做 AEO，不看它會說什麼術語，看它能不能給你一份『AI 有沒有引用你』的報告。
回到最初的問題：傳統數位行銷商能不能做好 AEO？能，前提是它願意換掉衡量指標、重建內容結構、並投資 AI 能見度的監測工具。多數公司卡在第一步就過不去，因為那動搖了它既有的收費邏輯。與其猜測手上這間行不行，不如先量出自己的缺口——你在 AI 引擎裡的能見度到底落在哪個位置，一測就知道。想釐清這條分界線落在你身上的哪裡，可以預約 30 分鐘 GEO 診斷，我們用你自己的品類問題實際跑一次給你看。
