AIO是什麼? 怎麼觸發、怎麼上榜、AIO與SEO該怎麼搭配?

AIO是什麼？一個用 AI 幫你整合答案的新搜尋功能

從 SGE 到 AIO，Google 為什麼要推出這功能

我們先說明一下，AIO 的全名叫做 AI Overviews，是 Google 從 2023 年的 Search Generative Experience（SGE）一路改版後，在 2024 年正式推出的名稱。簡單說，它是一個用生成式 AI 幫你整合查詢結果的功能。當你搜尋一些比較複雜的問題時，它會直接在搜尋結果最上方，給你一段用人話講出來的摘要，還會幫你附上參考來源。

如今台灣也在2025的5月份開始持行了！（哎，永遠都比美國慢幾步，但也不錯啦！可以先觀察其他國家領先的狀況）

AIO的定位與角色：不是取代，而是補足搜尋體驗

AIO (AI Overview) 不是取代傳統搜尋結果，而是有點像是「幫你整理」的 AI 工具。尤其當查詢是跨主題、跨領域的複雜問題時，Google 就會跳出 AIO 來提供一段更有邏輯、比較完整的說明。從搜尋引擎使用者角度來說，這很像是你本來要點五篇文章才能理解的東西，Google 現在一次幫你整合好了。

而且 AIO 是即時生成的，每次查詢可能出現的內容都不一樣，它根據搜尋的語意、時間、地區、裝置甚至是查詢習慣，動態生成你最可能需要的答案。對於追求效率的使用者來說，這真的省下超多找資料的時間。

AIO的原理：怎麼決定要顯示哪些內容？

背後是 LLM，但不是憑空捏造

AIO 背後是由大型語言模型（像是 Gemini 或 PaLM 2）來運作的，但並不是這些模型自己想像出來的內容。根據 Google 官方說法：

“AI Overviews are powered by generative AI and are designed to help people quickly understand information by synthesizing content from across the web.”

—— Google Search Help

意思就是說，這些內容都還是來自網路上已經存在的頁面，它的工作是「綜合與重組」，而不是自己編內容出來。它的資料來源依然是以 Google 能抓到的網頁為主。

也就是說，如果你的網站沒有被正確編入索引，或者內容沒有明確回答查詢問題，是不太可能出現在 AIO 裡的。

這邊也有寫到，Google最新推出的LLMs.txt專門想要去操作這一塊。只不過，Google目前也沒有特別在LLMs.txt這塊做更多的變動與規劃下一步。很有可能「不會」被列為上AIO的因素。

延伸閱讀：LLMs.txt是什麼？新的 SEO 關鍵武器？Google 的看法一次看懂

資料來源除了網頁，還包含知識圖譜與行為模型

除了 LLM，Google 在背後也會使用：

• MUM（Multitask Unified Model） 幫助理解查詢意圖與語意結構，尤其跨語言、跨格式內容的比對
• Shopping Graph 與 Knowledge Graph 補充結構化知識，例如產品資訊、地理位置、名人背景等
• PageRank、Helpful Content System、原生語意排序模型（Neural Matching） 等系統交叉評估可信度與一致性
• 行為模型與點擊資料 輔助判斷某段資訊是否真的「幫助了使用者」

這代表：AIO 引用的內容不只是誰寫得好、誰關鍵字塞得多，而是誰「講清楚了某個主題」、而且大家都認同這個解釋。

引入「資訊增益」與延伸查詢建議

Google 還有一個關鍵的設計，就是資訊增益（Information Gain），根據他們的專利內容，這是指系統預測使用者可能還想知道什麼，並提前幫你列出延伸查詢。例如你問「軍事風格如何影響男裝設計」，AIO 給你初步摘要後，還會主動出現：「功能設計是怎麼融入日常穿搭的？」「經典軍裝單品有哪些？」這些都是「資訊增益」的應用結果。

這種設計背後的概念是：「使用者不是只想知道答案，而是想知道下一步的問題是什麼。」

AIO 的排名方式與觸發條件

哪些查詢會觸發 AIO？

根據目前的觀察，有幾種查詢模式很容易觸發 AIO：

• 用 什麼、為社麼、如何 開頭的問題型搜尋議題
• 用完整語句而不是單一關鍵字（像「AIO是什麼?」或是「什麼是AIO?」）
• 內容不太容易從單一頁面取得明確答案的查詢
• 你的關鍵字在該主題群至少要排進SEO的第一頁 (當然，行業也有關係)

以美國來說，現在Google最多被排在AI Overview的回答是從Quora和Reddit，這類型的問題型回答最容易觸發AI Overview。

之後台灣AIO上路後，可以把它想像成台灣的Dcard, Threads, 和PTT等。可以簡單地回答到問句的內容，目前看來是最好上榜的。當然我們不能以偏概全，等等會談到行業別，這也有差。這也符合 Google 想解決「複雜查詢」的初衷，因為以前使用者遇到這類查詢時，通常需要點好幾篇文章才能拼湊出來。那AI Overview要怎麼算出排名呢？

>>延伸閱讀：Reddit 為什麼讓 SEO 越來越強？因為它正中 EEAT 的核心要素
>>延伸閱讀：AI Overview 排名怎麼算？我們用 Semrush 數據幫你拆解

案例分析：Docker Compose 查詢結果差異

舉例來說：

• 搜尋 Docker Compose，因為是導航型查詢（想找官網），不會出現 AIO
• 搜尋 What is Docker Compose，Google 認為這是教育性查詢，就很有可能出現 AIO
• 搜尋 How to deploy with Docker Compose，AIO 有時會出現流程步驟整合版本

這表示：AIO 更偏好教育性、知識性、高資訊密度的查詢。

AIO 結果會不一樣?

研究也指出，AIO 的變動速度比傳統自然搜尋變動更大，範圍也更廣。變動速度快，內容即時生成。

“As far as I can tell, the generative text changed for every single query.”

—— Authoritas 研究報告引用 翻譯：從我現在能判斷的，AI查詢的內容每次都會變。

這句話說明了一個很重要的事：AIO 沒有固定「上榜內容」，不像 organic 可以追蹤排名浮動，它是動態計算、實時生成的。因此你今天在 AIO 裡看到的內容，可能明天就不一樣了。

AIO 的涵蓋領域在變化：每個產業都不一樣

擴張最快的五大領域與數據

根據 BrightEdge 提供的數據（2025 年），目前 AIO 覆蓋最多與增長最快的產業是：

• 娛樂（+175%）：尤其是演員影視作品的查詢（如「Brad Pitt movies」）
• 旅遊（+108%）：查詢像是「6 月台南三天兩夜旅遊行程」這類時間與地點綁定的問題
• B2B 科技（+7%）：技術操作、SaaS 工具使用說明
• 保險（+8%）：像是「第三責任險和強制險差在哪？」
• 教育（+5%）：尤其是線上課程、微學位、證照資訊

醫療類型則是目前AIO最穩定的權威領域

根據報告指出，醫療領域的 AIO 出現率已經達到 84%，而且引用來源主要來自國際醫療研究單位或官方機構。

“Content from authoritative medical research centers account for 72% of AI Overview answers.”

—— BrightEdge 報導

這也告訴我們：Google 在 AIO 上非常重視「可信度」與「專業性」，尤其是 YMYL（Your Money, Your Life） 類型的查詢，跟 EEAT 整體的概念非常接近。

電商與娛樂查詢反而下降的原因

電商查詢從 2024 年的 23% 掉到 2025 年的 4%。為什麼會這樣？原因可能是這類查詢更適合提供「平台體驗」，像是產品圖片、比較、下單流程等，而不是一段摘要文字。

娛樂類也類似，像電影推薦、藝人新聞，使用者傾向點進平台（Netflix、YouTube、IMDB）互動，而非閱讀摘要。

AIO和SEO的差異到底是什麼？

AIO 和 organic 是兩套邏輯，不能混為一談

SEJ 在報告中明確指出，AIO 與 organic search 是「平行而互補」的系統：

“AIO is tuned to summarize answers to complex queries… Organic search results offer answers that are topically relevant but not precise.”

AIO 更擅長「整合」、「精簡」、「組織」，而 organic 更擅長「深度」、「多角度」、「權重競爭」。也就是說，如果你寫的內容是那種「解釋一個新概念」、「比較兩種方案」、「教學流程」的東西，AIO 是很適合的切入點。

Featured Snippet 的演化版，但難度變高

雖然很多人把 AIO 視為 Featured Snippet 的延伸，但實際上它的組成方式完全不同，FS 是單一段落，AIO 則是「多頁摘要混合體」。所以以前你只要一篇內容寫得夠清楚就能上榜，現在可能要你整個網站都具備這個主題的權威感，Google 才會把你抓進 AIO 裡。

怎麼讓內容更容易被 AIO 引用？

回到核心原則：你的內容要真的「幫助到人」

這邊不是什麼黑科技，跟你說實話：

1. 直接回答問題。 開頭先說答案，後面再補邏輯。這就是我們自己寫內容也在用的「結論先行」法。
2. 降低理解門檻。 用平易近人的語言寫給「不熟這領域」的人看，讓 Google 知道你在幫助更多人，而不是只寫給內行人看。
3. 用結構幫 Google 更懂你。 切段、加標題、使用有邏輯的小節，這會幫助 Google 更容易理解整體脈絡。
4. 使用者導向，而非 SEO 導向。 不要只想著關鍵字佈局，更多時候是你有沒有講到重點，有沒有幫大家整理得清楚。
5. 增加Google一直強調的EEAT來讓AIO判斷你的說服力。

實作層面的小技巧

• FAQ 區塊（有可能被整段引用）
• List 型內容（步驟分明、有邏輯）
• 多角度比較（ex: Webflow vs WordPress 哪個適合誰）
• 情境分析（像是「旅遊行程安排怎麼根據月份與天氣變化」）
• 每段都保有獨立邏輯，避免「無法分段的雜文格式」

AIO 與 EEAT 有沒有關係？會是上榜的關鍵嗎？

Google 有說明 EEAT 是 AIO 的排名因素嗎？

老實說，Google 沒有明確說過 AIO 的排名標準就是看 EEAT，但你如果仔細看他們怎麼選擇引用來源，會發現「超級像」。如果不知道 什麼是EEAT？可以點擊連結閱讀。

像醫療產業，他們大多只抓大學醫院、政府單位、科學研究組織的內容。這些來源有什麼共通點？很簡單，就是「夠權威」「可信任」「內容寫得深入還能被驗證」。這不就是 EEAT？

再來 B2B 科技領域也是一樣，BrightEdge 的報告就指出：「15~22% 的 AIO 內容來自 Amazon、IBM、Microsoft 等五大科技企業」，你說這不是 EEAT 的體現？我是不信。

所以雖然 Google 沒說得這麼白，但你不會想拿一堆毫無來源的筆記型內容，去賭能不能被引用。你會想要的是被當作「整合參考」的那種內容，而那種內容正是 EEAT 強項。

怎麼讓內容有 EEAT 感，又能吸引 AIO 引用？

這邊給你幾個我自己實務上觀察出來的建議：

1. 讓你是誰很清楚（Experience）：你是講自己經驗還是網路資料？有沒有個人角度？這可以從段落裡講自己的過程或案例。
2. 內容有沒有依據可查？（Expertise）：用詞要準，能引用就引用，有數據的盡量加數據，讓 Google 感覺你不是胡扯。
3. 整個網站是不是專注在這個主題上？（Authoritativeness）：AIO 很喜歡抓主題性強的網站，你如果什麼都寫一點，很難被視為專家。
4. 連結乾淨、速度快、內文邏輯順（Trust）：這種使用者體驗面也很重要。Google 有時候沒說，但行為會告訴你：他們信任誰。

我們做 SEO 的人，已經不是只寫給演算法看了。尤其是現在這種 AIO 整合的時代，是「Google 替使用者選出答案」，而不是「使用者自己挑」。你想被選上，不能只靠堆內容，要靠信任與可信度。

延伸閱讀：什麼是EEAT? 搞懂 Google 最重視的內容品質原則與SEO關鍵邏輯

總結下來就是你不能忽略 AIO，但也不能只做 AIO

AI Overviews 的出現，絕對是搜尋世界的一場震盪，尤其對內容創作者和 SEO 業者來說。它逼我們重新思考：使用者真的想知道什麼？我們的內容有沒有「整合價值」？我們是不是真的有說到重點？是否真的有EEAT作為一個根據與存在證明？

但我們也要記住，它只是搜尋體驗的一部分。像電商、地圖、品牌搜尋這些還是靠傳統 SEO 來處理。而且 AIO 本身也不是穩定長久的流量來源，它更像是一種「讓你被看見」的機會，而不是最終流量的來源。

我們現在也會開始觀察客戶的網站在他們產業裡，有沒有被 AIO 抓進去，有的話會針對那組關鍵字做「高價值補強」，沒有的話，我們就建立 FAQ 或角度切入文章來拓展內容組合。

AIO 是 SEO 的一部分，但不會是全部。你要懂它，利用它，但不要全押在它身上。畢竟以當今這個時代，沒有SEO=沒有AI Overview。