讓搜尋引擎和 AI,
成為你的成長引擎。
客戶問 AI「這個怎麼選、哪一家好」的時候,AI 給的答案裡有沒有你?我們研究這件事,並幫企業建立能持續被搜尋和 AI 選中的內容資產。不論篇計費,只看你的訪客有沒有變多。
客戶問 AI 的次數,正在超過他們點連結的次數。
你需要的不是更多文章,是讓 AI 願意推薦你。
這是 GKM Research 存在的理由
為什麼我們能讓你在 AI 的答案裡出現
AI 不是隨機挑答案,它有一套選擇邏輯。我們研究這套邏輯,然後照著它把你的專業寫成可以被引用的內容。
AI 決定引用誰的時候,看三件事
一段話就把問題講完,不用讀者自己拼湊。行銷式的鋪陳,AI 取不出答案。
規格、條件、數字、適用情境。愈具體愈好引用,形容詞愈多愈不會被選。
網站本身在這個主題上有沒有累積。機器讀不順的網站,連被考慮的機會都沒有。
所以我們照著這套邏輯,做四件事
從你的客戶怎麼做決定開始回推,找出他們在每個階段實際會問的問題,而不是從關鍵字工具的清單開始。
問題找對了,內容才有機會成為答案。
我們把你的規格、經驗、案例整理成可以直接被取用的段落,並補上結構化資料,讓機器讀得懂你在講什麼。
同一件事,寫法不同,被引用的機率差很多。
內容發佈前,我們先用多個 AI 引擎模擬,看它會不會被選中,通過才發。上線後持續追蹤你在各家 AI 答案裡出現的頻率。
用實際結果修正下一批內容。
被引用一次,網站在這個主題上的可信度就多一分,下一篇更容易被選。
這是會複利的資產,晚進場的對手要花更多時間才追得上。
我們自己就是第一個實驗品。你如果是透過 AI 或搜尋找到這一頁的,那就是這套方法在運作的結果。
我們做什麼:三個維度,一個成長目標
這不是三選一的方案,是三件必須同時做的事。少做一項,成長就會卡住。
搜尋意圖研究
不從關鍵字清單出發。我們從你的理想客戶的決策情境開始,逆向分析他們在每個階段會搜尋什麼、用什麼語言搜尋。然後確保你在那裡。
- 搜尋意圖同心圓分析
- 品牌 vs. 非品牌流量結構診斷
- 競品缺口與藍海機會識別
- Pillar-Cluster 內容架構設計
AI 引用優化
ChatGPT、Google AI Overview、Perplexity,當使用者問 AI 問題時,AI 引用的答案來自誰?我們研究 AI 引用機制,確保你成為被選中的答案來源。
- GEO(生成式搜尋優化)策略
- 結構化資料與 Schema 部署
- AI 可讀性指數(MRI)評估
- 跨平台 AI 引用監測
技術基礎建設
網站速度、架構、爬取效率、索引健康度,這些技術指標不只是「分數」。它們決定了 Google 和 AI 系統願不願意花資源來讀你的網站。
- Core Web Vitals 效能優化
- 爬取預算與索引涵蓋率分析
- 網站架構與內部連結最佳化
- 持續技術健康監控
數字是跨客戶平均值,個別成效依產業與起點而異。
想知道你的網站現在被 AI 讀成什麼樣子?
聯繫我們想看得更細,點開這幾段
多數同業賣的是文章篇數和排名。我們只看一件事:你的訪客有沒有變多。
成效導向,不是產出導向
我們不按文章篇數收費。我們追蹤的是你的流量成長、排名提升、和 AI 引用頻率。你的業務沒有成長,我們不值得被付錢。
頂尖顧問 × AI 系統的混合優勢
資深產業顧問提供策略判斷和品牌洞察。50+ AI Agent 負責數據分析、內容生產、成效監控和自動優化。人的智慧設定方向,AI 的規模確保執行力。
系統會學習,每天都比昨天更強
13 個知識研究學院持續累積跨產業洞察。每一次分析、每一個客戶的數據,都在強化我們的判斷模型。這不是靜態的工具。是一個不斷突破自己的學習系統。
開放透明,完整交付
所有分析報告、策略文件、數據儀表板完整交給你。不綁約、不黑箱。你隨時可以帶著所有資料離開。因為我們相信,留住客戶靠的是成效,不是鎖定。
| 一般 SEO 公司 | GKM Research | |
|---|---|---|
| 計費方式 | 按篇 / 按月 | ✓ 成效導向 |
| 內容策略 | 關鍵字清單 | ✓ 意圖研究 |
| AI 搜尋優化 | 無 / 被動 | ✓ GEO 主動卡位 |
| 技術基礎 | 額外收費 | ✓ 內建持續監控 |
| 系統學習 | 靜態工具 | ✓ 每日學習優化 |
| 資料交付 | 黑箱 / 綁約 | ✓ 完整透明、隨時可帶走 |
註:前兩列為 Manager 提供原文;後四列依同一訊息骨架補完,待 Manager 確認。
不是給一份報告就結束,而是一套持續運轉、會愈做愈準的流程。
- 01數據收集:品牌資料、競品數據、市場趨勢全面掃描
- 02意圖分析:從搜尋數據中解讀使用者的真實需求
- 03策略設計:內容架構、技術藍圖、市場切入一次到位
- 04系統執行:AI 系統同時推進內容、技術、發佈
- 05持續優化:即時數據回饋驅動的自動學習迴圈
先看看你的搜尋機會在哪裡。
一次諮詢,我們會一起看你的流量結構、對手的缺口,以及值得先做的機會。