理論讀再多，不如看一個實際走過的案例。
這篇文章要分享的是一家台灣 B2B SaaS 公司的 GEO 實戰操作紀錄——從發現問題、制定策略、逐月執行，到 12 個月後的數據成果。為了保護客戶隱私，公司名稱以「捷思科技」代稱，但操作細節和數據都是真實的。
如果你是台灣品牌，正在思考 GEO 要從哪裡開始，這篇文章應該會有幫助。
1. 為什麼要做這個案例（一家台灣 B2B SaaS 公司的 GEO 需求）
捷思科技是一家提供中小企業 HR 數位化解決方案的台灣 SaaS 公司，成立超過 8 年，在台灣中南部的傳統製造業客戶群中有一定市占，官網也長期維持在 Google 第一頁。
問題出現在 2025 年第一季。他們的銷售團隊開始注意到，新的潛在客戶在第一次聯絡時越來越多人說「是在 ChatGPT 問了之後才找到你們的競品，但沒有看到你們的名字，後來在 Google 上才找到你們」。
這個現象讓他們意識到一件事：在 AI 搜尋的場景下，他們的競品先被推薦了。他們的潛在客戶在 AI 對話中完成了初步選擇，而捷思科技根本不在候選名單裡。
他們做了一個簡單的測試：在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 各問了「台灣中小企業 HR 系統推薦」，以及幾個更具體的問題，例如「製造業適合用什麼 HR 軟體」。
結果：在 15 個測試問題中，他們的品牌只在 2 個問題裡出現，且都排在第四、第五的位置。反觀主要競品 A，在 9 個問題中被提及；競品 B 在 6 個問題中出現。
這個基準測試就是他們 GEO 計畫的起點。
2. 第 1-3 個月：盤點現況與建立知識基礎
第 1 個月：GEO 體質健檢
第一步不是立刻生產內容，而是徹底了解現況。
他們做了三件事：
盤點現有的數位資產。把官網所有頁面、部落格文章（共 47 篇）、客戶案例（12 份）全部列出來，評估每一份內容「對 AI 引擎的可讀性」——資訊是否清晰、結構是否有邏輯、有沒有具體數據支撐？結果發現，大部分的部落格文章都是「對用戶有用但 AI 很難提取關鍵訊息」的格式，缺乏清晰的問題-解答結構，也缺乏可引用的數據。
整理品牌定位語言。他們原本的官網主打語是「全方位 HR 管理系統」，但這個說法太模糊，AI 很難把它跟特定問題連結起來。內部討論後，他們確定了更精準的定位：「專為台灣製造業設計的 HR 合規管理系統」。這個定位有地域性（台灣）、有產業性（製造業）、有功能性（HR 合規），對 AI 來說更容易在特定問題脈絡下配對。
建立競品監測基準。每週測試 15 個問題，記錄品牌和競品的提及狀況，建立基準數據。
第 2-3 個月：建立知識基礎內容
GEO 需要 AI 在回答問題時「有東西可以引用」。這個階段的重點是產出高密度的知識性內容。
他們重寫了 8 篇核心文章，把原本的「介紹型文章」改寫成「問題解答型文章」，例如：
- 原標題「HR 系統功能介紹」→ 改寫為「台灣製造業 HR 合規常見問題：加班費計算、勞基法對應指南」
- 原標題「我們的客戶案例」→ 改寫為「300 人以下製造廠匯入 HR 數位化：三個月的導入過程與成果」
每篇文章都刻意加入可引用的數據點、清晰的問答結構（FAQ 格式）、以及台灣特定的情境（勞基法條文編號、台灣勞動部的最新規定等）。
同時，他們建立了公司的 Wikipedia 條目草稿（後來未通過審核，但嘗試本身有其意義），並確保 Google Business Profile 的資訊完整且最新。
這兩個月的主要挑戰是說服老闆「不要急著看到流量成效」。知識基礎的建立是 GEO 的地基，效果不會立竿見影，但沒有它，後續的媒體曝光和 AI 推薦都會站在沙地上。
3. 第 4-6 個月：媒體曝光與內容產出
這個階段是整個計畫執行強度最高的時期。
第 4 個月：原創數據計畫啟動
他們和台灣人資社群合作，對 150 家製造業 HR 主管做了一份線上問卷，主題是「台灣製造業 HR 數位化現況調查」。問卷回收完整資料 118 份，整理成一份 12 頁的調查報告。
關鍵數據包括：
- 78% 的台灣製造業 HR 主管仍用 Excel 管理加班費計算
- 手動計算加班費每月平均花費 HR 人員 23.4 小時
- 數位化 HR 系統的導入障礙，第一名是「不知道如何評估系統」（佔 41%）
這份報告在兩個方向上立刻產生效果：媒體覺得有故事可以說（「台灣製造業還在用 Excel 算加班費」這個標題很有吸引力），AI 引擎也有了可以引用的具體數據。
第 5-6 個月：媒體觸及與外部內容
拿著這份報告，他們主動聯繫了幾個媒體：
媒體報導：《經理人月刊》官網發了一篇基於調查數據的報導，標題著重在「為何台灣製造業的 HR 數位化進度落後」。雖然文章沒有直接「業配」捷思科技，但在結尾提到了這份調查是由「專注製造業 HR 合規的解決方案提供商」委託進行。
客座文章：在《人資雜誌》的線上平台發表了兩篇署名文章，主題分別是「勞基法修正後，製造業 HR 的五個合規重點」和「如何建立製造業適用的 HR 作業標準」。
Podcast 訪談：參加了《HR 進化論》Podcast，以「台灣製造業 HR 數位化」的角度分享觀察，自然帶入了調查數據和公司的服務定位。
這兩個月共產出：3 篇外部媒體報導、2 篇署名客座文章、1 集 Podcast 訪談。
4. 第 7-12 個月：持續優化與擴張
前六個月打好基礎之後，後半年的策略轉為「深化定位」和「擴大覆蓋面」。
深化問答覆蓋
他們建立了一份「AI 問題地圖」：把所有潛在客戶可能問 AI 的問題整理成清單，分析哪些問題他們已有覆蓋（透過現有內容或媒體報導），哪些問題他們沒有覆蓋。
針對覆蓋不足的問題，他們用兩種方式補強：一是在官網建立新的 FAQ 頁面，每個問題有獨立的 URL 和完整的回答；二是主動回答產業論壇（例如人資社群 Facebook 社團、PTT 的 HRjobs 板）的相關問題，留下公司名稱和參考連結。
建立合作夥伴生態
他們找了三家和自己不直接競爭但服務同樣客群的公司（一家薪資顧問、一家勞健保代理、一家職安健康管理顧問），建立了互相推薦的非正式聯盟——在彼此的部落格、客戶通訊、社群貼文中互相提及。
這個做法讓他們在「製造業 HR 相關服務推薦」的問題下，透過其他公司的媒體管道額外擴大曝光。
定期更新核心內容
勞基法每年都有修正的可能，台灣製造業也有季節性議題（例如農曆年加班費計算是每年 Q1 的熱門問題）。他們建立了季度內容更新的習慣，確保核心文章的資訊保持最新，AI 引用的資料也是準確的。
5. 成果數據與關鍵學習
12 個月後，他們做了全面的複測（和第 1 個月的基準測試相同的 15 個問題，加上後來新增的 10 個問題，共 25 題）。
量化成果：
- 品牌提及率：從 13%（15 個問題中 2 個提及）→ 提升至 52%（25 個問題中 13 個提及）
- 提及排名：從平均第 4.5 名 → 提升至平均第 2.1 名
- 外部媒體提及次數：從 0 → 23 次（新聞報導、客座文章、Podcast 逐字稿合計）
- 官網自然流量中，來自「HR 合規」相關長尾關鍵字的流量成長 67%（SEO 的附帶效益）
質化成果：
- AI 對品牌的描述從「一家 HR 軟體公司」→ 變成「專注台灣製造業合規需求的 HR 數位化解決方案，有自己的產業調查數據」
- 銷售團隊回報，新客戶中有 AI 推薦路徑的比例明顯上升（約 18%，雖然追蹤方法不夠精確，但趨勢明確）
最重要的學習：
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原創數據是 GEO 的乘數器。那份調查報告是整個計畫投資報酬率最高的單一動作。它同時解決了「AI 沒有可引用的數據」和「媒體沒有理由報導我」兩個問題。
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精準定位比廣泛曝光更有效。「台灣製造業 HR 合規」這個定位比「全方位 HR 系統」窄多了，但正因為夠精準，AI 在相關問題下提及品牌的機率反而更高。
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效果不是線性的。前 4 個月幾乎看不到數字變化，讓內部有很多質疑聲音。第 5-6 個月媒體報導和 Podcast 發布之後，提及率才開始明顯上升。GEO 的效果有滯後性，這需要事先做好預期管理。
6. 給台灣品牌的 GEO 行動建議
從這個案例提煉出幾個可以直接套用的建議：
從競品分析開始，不要從零想象。先問 AI「你的產品類別台灣有哪些選擇」，把競品出現的頻率和定位方式記錄下來，你就知道你需要用什麼角度切入。
做一份原創數據調查。不需要大規模，50-100 份問卷就夠，重點是找到「業界普遍存在但沒人說清楚的問題」，用數字說出來。這份數據會成為你的媒體利器。
定位要夠具體。「台灣最好的 XX」這種說法 AI 不知道怎麼用。「台灣中南部製造業」、「月薪 4-8 萬的白領上班族」、「剛開始做電商的微型品牌」——越具體的定位，越容易在特定問題下被 AI 精準推薦。
建立媒體關係不用急，但要有節奏。每個月至少一篇外部內容（客座文章、論壇回覆、Podcast），比一次爆發性地發十篇然後停擺三個月更有效。
追蹤要從第一天開始。不要等到「做完 GEO 策略」再去看數字。第一天就建立基準測試，這樣你才知道什麼動作真的有效。
常見問題（FAQ）
Q1：這個案例適合我們公司嗎？我們是 B2C 品牌。
這個案例是 B2B，但核心邏輯對 B2C 同樣適用。差別在於問題的設定和媒體管道的選擇。B2C 品牌的「問題地圖」通常更廣泛（消費者問的問題更多元），競爭者也更多。B2C 的優勢是更容易在社群媒體和 YouTube 上累積外部引用，且消費者 Podcast、開箱影片、評測文章都是很好的 GEO 素材。
Q2：我們的預算有限，這個計畫的最低成本版本是什麼？
最低成本版本大概是這樣：花 2 個小時重寫官網核心頁面，加入問答結構和具體數據；建立 Google Alerts 的免費品牌監測；主動在 2-3 個產業論壇回答問題（這是零成本但效果很好的外部引用）；每個月做一次手動 AI 監測（15 個問題，1 小時）。整個最低成本方案的硬成本接近零，但需要穩定執行 6 個月以上。
Q3：GEO 和 SEO 要同時做嗎，還是選一個？
兩個要同時做，而且它們有大量重疊的基礎工作。高品質的內容、外部連結、品牌知名度——這些對 SEO 和 GEO 都有效。差別在於 GEO 額外需要：更強的問答結構（AI 喜歡清晰的問題-答案格式）、更豐富的外部引用（不只是連結，而是真實的品牌提及）、以及原創數據和觀點（讓 AI 有值得引用的東西）。把 GEO 想成「SEO 的升級版」比較容易理解，而不是把它當成另一個獨立的行銷管道。
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