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GEO 和 SEO 是同一份功課的兩張考卷

GEO 跟 SEO 到底差在哪?需不需要另外找人、另編預算?這篇把兩者攤開來比:八成的功夫是同一份——意圖、結構、權威;真正新的只有兩成——答案前置、爬蟲設定、AI 報表監測。同一份功課,兩張考卷,不是兩門課。

可引用性:讓 AI 敢引用你的內容的三個條件

AI 不是被你的文案打動才引用你,是被你的內容「經得起查證」說服。這篇拆解可引用性的三個條件——直接可答、可驗證、來源可信——附自檢清單,附註全部依第三方研究,不是官方保證。

AI 會直接給答案了,我的網站流量會怎樣?

Google AI 模式已經上線、AI 直接把答案講完了,你的網站流量會怎樣?前廣告投手實測自家流量曲線,拆解哪些流量真的會被吃掉、哪些反而是機會,以及現在該做的三件事。

GEO 完整指南:AI 搜尋時代的能見度策略(2026)

Google AI 模式繁中版已上線、AI 搜尋成效報表也開了,GEO(生成式引擎最佳化)不是未來式。這篇講清楚 GEO 的四個動作:懂它、寫它、放行它、量它——目的、效果與現在還做不到的事,一次講完。

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事件設計學:埋碼之前,先想好你要問數據什麼問題

你的 GA4 裡有兩百個事件,卻回答不了老闆隨口問的一個問題?因為順序反了。前投手講「事件設計的反向順序」:先想清楚要回答什麼商業問題,才決定追什麼行為、才設計成事件。這篇不教怎麼埋,教你埋之前該先想什麼——以及一句你之後會一直用到的原則。

數據會說謊:抽樣、閾值、(not set) 的判讀陷阱

GA4 的數字看起來很精確,其實常常是估算。前投手誠實拆解四個會騙你的地方——抽樣、資料保留閾值、(not set) 黑洞、跨裝置——每一個都可能讓你做錯決策。附上怎麼判斷有沒有被騙。

什麼時候該請顧問、什麼時候該自己養人

同一個行銷需求,該花錢請外部顧問,還是自己養一個內部團隊?前廣告投手當過乙方顧問、也當過月投上千萬的甲方,用「客座醫師 vs 家庭醫生」把決策拆成三問:急不急、久不久、是不是你的核心。收官篇,回到全系列那句話——你可以外包執行,不能外包判斷。

量測 GEO 成效:現在做得到與做不到的

GEO 到底能不能量測?GSC 官方報表 2026 年 6 月上線後,答案是「能,但只能量一半」。這篇誠實列出 GEO 成效現在量得到什麼、量不到什麼,以及 ChatGPT 那邊為什麼還在用土法煉鋼的方式估。不吹捧、不裝懂。

名單工具地圖:對話式商務、CDP、個人化引擎在做什麼(2026)

Omnichat、OmniSegment、Insider One 到底在做什麼?這篇不比功能、不比價格,用三個工具當例子講清楚三類工具各解決什麼問題:對話式商務、CDP+行銷自動化、全通路 Agentic 顧客互動。前廣告操盤人的一手判斷:工具是死的,重點是你願不願意積極設定。