【我的預測】AI正在取代傳統搜尋引擎，流量入口將轉向「導購分潤」的變現模式。遵循大型平台推出的通訊協定（如UCP），才能被AI識別與推薦。
【我們正在做】開發自動化的AEO評估工具，透過AI Agent模擬用戶提問，監測品牌資訊的AI提及率與排名，讓企業能透過量化報表驗證成效。
【我的建議】AEO並未脫離SEO的排名機制，企業應該優先強化FAQ區塊，精準回應消費者提問。AI和社群平台只是流量來源，D2C（Direct-to-Consumer，直接面對消費者）官網的商品頁才是決勝點。
趨勢1 流量入口走向導購分潤
大型語言模型正在取代傳統的流量入口，ChatGPT的流量已躍升全球第五高，Google也推出AI Overview功能，未來的AI流量只會成長得更高、更快。
流量入口終究要變現，Google過去可以賣廣告版位獲利，但AI生成的內容若置入廣告，容易引發公平性爭議。
因此，這些流量入口將逐步走向「導購分潤」的變現模式，讓AI平台透過推薦商品抽取分潤。
為發展分潤機制，大型平台接連釋出通訊協定，如Google的UCP（Universal Commerce Protocol，通用商務通訊協定）、Anthropic的MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定），都是為了讓企業了解AI的語言。
遵照這套「AI可讀性」標準，才能提升內容能見度。
趨勢2 購物場景碎片化、多元化
零售業只要有流量就能銷售，消費者直接透過AI下單，代表未來的購物場景會變得更豐富、更碎片化，但不代表傳統通路及電商平台會失去生存空間。
因為，消費者的購物行為可拆解為兩大類：「意圖明確」的目的型購物，以及「意圖不明確」的享樂型購物。
AI將全面取代「意圖明確」型的通路，並且成為一方之霸。
例如，當消費者想購買相機，會直接請ChatGPT、Gemini依據用途推薦合適的品牌和型號；這種懶人經濟也將催生出代理人購物（Agentic Shopping）模式，由AI自動比價並完成購買。
然而，購物對人類而言是種享樂行為，「意圖不明確」的不理性購物才是刺激消費的大宗。
不論是Instagram商店、YouTube Shopping或其他社群通路，都是透過短影音或豐富內容包裝，試圖捕捉這些衝動的消費瞬間，消費者即便沒有迫切需求，依然會願意下單購買商品。
零售通路雖會更多元，但上網閒晃、逛百貨公司、大賣場的紓壓消費場景，依然是推動市場成長的核心動能，短期內難以被AI取代。
趨勢3 D2C商品頁成為決戰場
不論流量來自AI推薦、社群導流還是傳統搜尋，消費者結帳的「最後一哩路」，終究要留在D2C官網。
過去那種「搜尋關鍵字、進入官網首頁、層層點擊到商品頁」的傳統使用者旅程已經改變，「商品頁」才是承接所有外部流量的決勝點。
根據91APP的觀察，品牌網站目前有超過六成的流量是直接進入商品頁，首頁的流量佔比已經不到一成。
這代表，社群廣告與AI推薦都只是前台的包裝展示；決定轉單成敗的關鍵，在於商品頁能否在第一時間提供具備說服力的內容，以及流暢的結帳體驗。
零售業未來面對的零售通路會更複雜、更多元，但務必要守住交易的「最後一哩路」——引導消費者回到D2C官網結帳，可避開第三方電商平台的高額導購抽成，幫助品牌完整收集第一手會員數據與消費行為紀錄。
這才是降低經營成本、建立競爭力的長遠之道。
行動1 轉戰AEO，別忘SEO基本功
現在，使用者已經不必大海撈針，只要詢問搜尋引擎就能得到解答，流量指標從「有沒有被搜尋到？」轉向「有沒有被AI提及？」，AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎優化）因此成為企業必須面對的新興戰場。
雖然搜尋習慣改變，但實際的搜尋者只是從人類變成AI，AEO的底層機制並沒有脫離傳統SEO（Search Engine Optimization，搜尋引擎優化）的邏輯。
AI生成摘要前，依然要從眾多網頁中爬取資訊，根據SEO的關鍵字排名，精選出內文與標題相符、具備結構化資訊標記（Schema）的內容。SEO基本功做得紮實，也會連帶提升AI提及率。
在AEO時代，設計FAQ變得更重要，因為可展開的FAQ結構化資訊，有利於搶佔搜尋結果中的「Ranking 0」，轉化為AI生成答案的素材。
企業可以透過「站內搜尋」觀察品牌消費者意圖，了解他們想搜尋什麼、想問什麼，針對這些問題設計精準FAQ區塊，就能有效增加被AI引用的機會。
行動2 建立評估工具，監測AEO成效
在SEO時代，我們能按照Google釋出的SEO指引，改寫內容與網站技術架構，再透過Google Search Console監測曝光與點擊。
但轉戰AEO時，各大語言模型卻沒有官方報表可供參考，導致企業無法監測AI引用率，也無法追蹤對應收入增長。
為解決這個痛點，我們開發了一套自動化的AEO評估工具，主動監測品牌資訊在各大語言模型中的提及頻率與排名順序。
這套系統的技術邏輯，是利用AI Agent模擬用戶在不同情境下的提問，不停與語言模型對話、執行爬蟲，並針對特定問題的回答品質與排名給予評分。
根據量化評估結果與後台報表，企業不必暗中摸索，可以反向測試不同的AEO手段，例如修改FAQ寫法、調整技術架構，並即時觀察這些變動能否有效提升實質成效，在新興戰場中把握先機。
未來城市＠天下｜91APP產品長李昆謀2026年AI趨勢觀點：
A： AEO是SEO的延伸，AI生成答案前會透過爬取網頁、依賴關鍵字排名與Schema結構化標記來篩選內容。因此SEO基本功做得紮實，AI提及率自然也會提升。兩者同步經營才是正解。
A： 優先強化FAQ區塊。可觀察站內搜尋數據，找出消費者真正在問什麼，針對這些問題設計結構化FAQ，成為AI生成答案的來源素材。
A：官網商品頁比以前更重要。不論流量來自AI推薦或社群導流，消費者結帳的終點仍是D2C官網商品頁。目前品牌站上已有超過六成流量直接進入商品頁，因此商品頁的說服力與結帳流暢度，才是最終決定轉換率的關鍵。
