你要的不是服務項目，
是被找到、被引用、被選擇。
這一頁講兩件事：你可以怎麼跟我們合作，以及我們實際在做什麼。看完你會知道自己買的是什麼。
沒有一種服務能單靠自己讓你成長。
意圖研究決定「寫給誰」，AI 引用優化決定「會不會被選中」，技術基建決定「機器願不願意讀你」。
三者並行，才有可持續的複合成長。
這是我們設計服務的方式
四種合作模式，你投入多少，我們就做到哪裡
從自助工具到全案委託，四種模式差別在你交出多少、我們做多少。從任何一格開始都可以，隨時往右升級。
| 01 自助工具 | 02 承租成果 | 03 內容代操 | 04 全案委託 | |
|---|---|---|---|---|
| 適合誰 | 想先試成效的小團隊 | 要立刻有流量的品牌 | 有定位、缺人力 | 要長期資產的企業 |
| 你要做的 | 自己下指令 | 選一個關鍵字承租 | 給品牌方向 | 給目標，其餘不用管 |
| 看到成效 | 依你使用頻率 | 最快，跳過養成期 | 穩定累積 | 最完整，複利最大 |
| 由誰交付 | Citely | Ownly | GKM Research | GKM Research |
我們實際在做的三件事
不論選哪種模式，底層都是同一套方法。這三件事必須一起做，少一項成長就會卡住。
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、用什麼語言問，然後確保你在那裡。
- 搜尋意圖同心圓分析，找出對手沒想到要做的外層關鍵字
- 品牌 vs. 非品牌流量結構診斷，看清成長天花板在哪
- 競品缺口與藍海機會識別
- Pillar-Cluster 內容架構設計
AI 引用優化
當使用者問 AI 問題時，AI 引用的答案來自誰？我們研究 AI 的引用機制，把「為什麼會被引用」拆成可以逐段檢查的寫法，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 可讀性評估與跨引擎變體
- 跨平台 AI 引用監測與被提及份額追蹤
技術基礎建設
網站速度、架構、爬取效率、索引健康度，這些技術指標決定了搜尋引擎和 AI 系統願不願意花資源來讀你的網站。它們不是額外收費項，是內建的持續監控。
- 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
- AI 爬蟲存取稽核與持續技術健康監控
你買的不是工具使用權，是買得起的成效。
不知道從哪一格開始？
聯繫我們想看得更細，點開這幾段
不是丟一份報告就結束。是一個持續運轉、持續學習、持續優化的循環。每一輪結束，系統都比上一輪更懂你的市場。
- 01先聊聊：先看你的搜尋機會在哪。我們一起檢視流量結構、對手缺口與具體機會，你自己判斷值不值得合作。
- 02數據收集：合作啟動後，全面掃描品牌資料、競品數據、市場趨勢與第一方訊號，建立你的專屬情報基礎。
- 03意圖分析：從搜尋數據中解讀使用者的真實需求，畫出搜尋意圖同心圓，找出高價值、低競爭的卡位標的。
- 04策略設計：內容架構、技術藍圖、市場切入角度一次規劃到位，並標注每一項的預期成效與驗證方式。
- 05系統執行：AI 系統同時推進內容、技術、發佈；發佈前先做引用預測與品質審核，只發通過驗證的內容。
- 06持續優化：即時數據回饋驅動的自動學習迴圈，量測真實引用、對帳預測、校準下一輪。
- 07成效回顧（AAR）：每個週期產出行動後檢討：當初預測什麼、實際發生什麼、差距在哪、下次改什麼。教訓回流研究體系，讓下一輪更準。
要做完整的意圖研究、AI 引用優化與技術監控，企業往往得自行訂閱四、五套昂貴的數據工具，還得養一個懂得整合它們的人。
我們把這些高固定成本的數據能力打包成一條交付管道，你只看到一個 GKM Research 的成果，背後多套數據源的固定成本由全體客戶分攤。工具越多、分攤越輕、內容越豐富。實測下來，自行採購同等數據能力的成本，是我們實際成本的 8–20 倍。
你買的不是工具使用權，是買得起的成效。
不確定該從哪個模式切入？先聊聊。
一次諮詢就能看清楚你目前的流量結構、對手缺口，以及最值得優先投入的機會。談完再一起決定用哪種模式合作。