AI Mode (AI模式) 襲來，你必須要更新的三個 SEO 知識：Crawl, Chunk, Generate

作者：邱煜庭

AI 模式在上個月在日本正式開啟之後，我就開始重新深思了「未來 SEO 該如何更有效地發揮」這個問題。畢竟就連 SEO 公司 Spark Toro 的創辦人 Rand Fishkin 多次強調，AI 搜尋會讓 Google 自身（透過 AI）成為最大的贏家，而內容創作者和網站發布者則成為被利用的資源，流量和品牌價值被稀釋。這幾個月以來，我相信你也聽過無數遍，SEO專家們一致認為，傳統的 SEO 策略需要進化，現在可能會被稱為 AEO/GEO 等等。尤其是優化目標的改變： 目標不再僅僅是讓網站在前十名，而是要成為AI Overviews 生成內容時所引用的權威來源。

當然，要成為「引用的權威來源」，基本上讓網站排進前十名，也是眾多研究中發現是方法之一，但是更重要的，「內容需更具體、結構化」這個核心邏輯，在 AI 時代卻也變得更為重要，畢竟為了讓 AI 容易抓取和理解，內容必須寫得像「資料庫」一樣清晰。而且不止於此，過往還有上過我談 SEO 的課的人應該都會記得一句話：搜尋即是需求，滿足需求便能成交訂單，而內容要能夠變現的核心關鍵，是你要寫得出「你的產品如何解決消費者的問題」，而不是單純的只是產品的介紹。

但文章看到這篇，想必你已經開始頭痛起來了，畢竟你可能「都知道」，但對於怎麼做始終還是摸不著頭緒，我這核心的原因在於：你還沒有搞清楚「SEO 到底發生了什麼變化」，為什麼一堆 SEO 專家都會跟你說：其實沒有什麼太大的變動，還是要把傳統的 SEO 做好。其實我覺得 AI 時代的來臨是不錯的機會，可以讓我跟你聊聊搜索引擎運作的遊戲規則是什麼，很多 SEO 大師只是比你更清楚 Google 的遊戲規則，你知道今天我想跟你講的三個重點之後，未來你做 SEO 就會更容易做得比別人好。

一、SERP從「排名」走向了「生成」

AI Mode 的出現，正式把零點擊搜尋再度推上一個高峰。過去Google購物廣告的佔據、精選摘要的搶排名，到了後來的 AI Overview (AI摘要)，到現在 AI模式的即將在中文世界推出，過去大家都在搶佔的排名越來越失去了意義。因為傳統的搜尋引擎運作模型可以簡化為：

1. Crawl (爬取): Googlebot 發現並讀取網頁內容。

2. Index (索引): 將網頁存入一個巨大的資料庫，並分析其關鍵字、連結、結構等，建立「倒排索引」(Inverted Index)，也就是一個從「關鍵字」指向「網頁」的地圖。

3. Rank (排名): 當使用者查詢時，從索引中找出相關網頁，並根據數百個排名信號（如 PageRank、相關性、使用者體驗等）進行排序，呈現出藍色連結列表。

在這個模型中，「網頁 (Page)」 是最基本的運作單位。

而 AI 時代，特別是為了驅動像 AI Overview 或是 AI 模式這樣的生成式功能，這個模型增加了一個至關重要的層次：

1. Crawl (爬取): 這一步不變。

2. Index & Chunk (索引與分塊):

• 傳統索引依然存在，用於傳統的藍色連結排名。

• 新增了「分塊」處理：Google 不再只把網頁當作一個整體。它會將網頁內容拆解成許多個有意義的「知識塊 (Chunks)」。

• 向量化索引 (Vector Indexing): 每個 Chunk 會被轉換成「向量 (Embedding)」，這是一種數學表示法，能夠捕捉該 Chunk 的深層語義。這些向量被存儲在專門的「向量資料庫」中。

3. Rank & Generate (排名與生成):

• 當使用者查詢時，系統不僅會對「網頁」進行排名。

• 它還會將使用者的查詢轉換成向量，然後在向量資料庫中搜尋語義最相關的「Chunks」。

• 最後，大型語言模型 (LLM) 會整合這些來自不同網頁的最佳 Chunks，「生成」 一段通順、準確的 AI 摘要。

在這個新模型中，「知識塊 (Chunk)」 成為了和「網頁 (Page)」同等重要，甚至在生成式體驗中更為核心的運作單位。如果你對「Chunk」這個名詞還有點陌生，你可以想像一下，「Chunk」就是 AI 用的「重點便利貼」。

用「讀書考試」來比喻

假設你有一本非常厚的歷史教科書，明天老師要考其中一個很小的觀念，比如「清代雍正皇帝的改革」。傳統的笨方法是： 把整本厚厚的教科書從頭到尾再讀一次，然後找到答案。這太慢了，而且很沒效率。

聰明的你會怎麼做？ 你平常在讀書時，就會一邊讀，一邊把每一個重要的歷史事件、每一個核心觀念，分別寫在一張張小小的「便利貼」上，然後貼在牆上。

• 一張便利貼寫「康熙的政績」。

• 一張便利貼寫「雍正的改革」。

• 一張便利貼寫「乾隆的文化發展」。

每一張便利貼的內容不多，但都剛好完整說明了一件事。

AI 就是這樣運作的！

當 Google 的 AI 讀到你寫的一篇長篇文章時，它做的第一件事就是像聰明的你一樣「劃重點、寫便利貼」。

它會自動把你的文章，根據語意和上下文，拆分成數個邏輯獨立、意思完整的「Chunks」。

• 一篇介紹「如何理財」的文章，可能會被拆成：

• Chunk 1: 為什麼年輕人需要理財 (觀念)

• Chunk 2: 緊急預備金的重要性與存法 (具體方法)

• Chunk 3: 股票、基金、ETF 的差別 (知識介紹)

• Chunk 4: 如何開立第一個證券戶 (步驟教學)

這樣做有什麼好處？

當有使用者問 Google 一個很具體的問題，像是「ETF 跟基金有什麼不一樣？」，AI 就不需要重新去讀全世界的文章了。它只需要：

1. 快速掃描 它資料庫裡數十億張「便利貼 (Chunks)」。

2. 精準找出 內容就是在講「股票、基金、ETF 的差別」的那一張 (也就是 Chunk 3)。

3. 直接用這張便利貼的內容，整理成答案給使用者看。

所以，「Chunk」 這個詞，你完全可以把它理解成：AI 為了方便快速理解和引用，而從長篇文章中提取出來的、一個個帶有完整意義的「資訊精華塊」或「重點便利貼」。我們之所以需要懂這個，是因為當我們寫文章時，如果結構清晰、段落分明，就等於是主動幫 AI 把這些「便利貼」一張張都準備好了，AI 自然就更喜歡、也更容易引用我們的內容了。

其實傳統的 Index 過程也是有 Chunk 的概念的，如果你早些年有接觸過 SEO 的時候，你會知道以前很流行做什麼「文字雲」工具，藉此去模擬 Google 是如何看待我們一篇文章的。所以過去我們比較習慣用「字」去思考 SEO 的問題，但是現在進到了 AI 時代， Google 給你答案的時候，已經不是從「字」去考量，而是從一段話、一個問句、一句自然語言的上下文，先去定義「問題」後，再利用 Chunk 的分類去找出拼湊出相對合理的解答。

所以這時候就得回歸到前面我所說的「你的產品如何解決消費者的問題」，現在很多人在期待：反正不論是 AI Overview 或是其他 LLM 如 ChatGPT, Grok 之類的，後面都會有帶連結，使用者會點擊連結回到官網，一樣有機會成交。但實際上根據 Authoritas 的研究報告（Authoritas 是很早其就開始大規模追蹤 SGE/AI Overviews 影響的公司之一），對於許多資訊類的查詢，有高達 60% 的 AI 摘要框沒有包含任何外部網站的引用連結，這意味著 Google 直接利用其知識圖譜或 Chunk 生成了答案，導致了純粹的「零點擊搜尋」。

但看到這邊或許有人會問：小黑，我也有聽你的話，把「你的產品如何解決消費者的問題」寫進文章裡啊，但為什麼我的文章還是沒有被採用呢？這會跟我要跟你談的另外兩個要更新的 SEO 知識有關。

二、語義化的更明確性

過去 SEO 在談語義化(Semantic) 的時候，的確會比較多的是談語義化HTML (HTML Semantic Elements) ，比較偏技術性 HTML 的工作。但是現在 AI Mode 更重視的是 Chunk ，如何讓這些語言模型切出正確的知識塊，不僅程式的羽翼話要做好外，文字排版上的語義化也變得更為重要。在過去，這對 Google 和對 SEOer 來說，都更像是一種「藝術」，而非精密的科學。

過去：「語義化」是一種間接的、抽象的信號解讀

在傳統的搜尋引擎時代（我們可以稱之為「頁面索引時代」），Google 理解語義的方式是基於各種「信號」的拼湊解讀。

• 文章提供信號：我們會使用 <h1> 標籤來告訴 Google 「這是最重要的標題」，用粗體字來強調「這是重點」，用內部連結指向相關頁面來暗示「這兩個主題有關聯」。也會使用 Schema.org 標記，這對 Google 來說是非常有價值的結構化信號。

• Google解讀信號：Google的演算法會接收這些信號，結合關鍵字密度、PageRank（連結權威）、使用者行為等數百個因素，最終對整個頁面做出一個判斷：「嗯，這個頁面大概是關於『台北咖啡廳推薦』的，而且權威性很高。」

這裡的關鍵詞是「大概」和「整個頁面」。

當時的挑戰在於，我們的基本運作單位是「頁面 (Page)」。我們知道這個頁面整體是關於什麼的，但對於頁面內部的細微語義結構，我們的理解是比較模糊的。一個 <h2> 標籤對我們來說是一個「強烈的語義分段提示」，但它終究只是一個提示。我們很難精準地說：「從第 3 段到第 5 段，這一個區塊，完整且獨立地解釋了『手沖咖啡的水溫控制』這個子主題。」

這就是為什麼我說，過去的語義化，是一種抽象的藝術。我們給出線索，Google 盡力解讀。

現在：「Chunking」讓語義化成為具體的、可計算的工程實踐

大型語言模型 (LLM) 的出現，徹底改變了遊戲規則。Google 的模型現在具備了前所未有的「閱讀理解」能力。但這也帶來了一個全新的工程挑戰：Google 不可能在使用者每次查詢時，都讓模型去重新閱讀網路上數十億個相關頁面。運算成本和時間都無法承受。

Google 需要一個更高效的系統。我們需要將網路上的知識，從一頁頁的「書本」，預先處理成一條條可以快速檢索的「知識點」。

這就是「Chunk」的登場之處。它正是我們將抽象語義轉化為具體實踐的核心機制。

現在，我們看待你們內容的方式變了：

1. 基本單位從「頁面」轉變為「Chunks」： 

Google 不再只滿足於知道「這個頁面是關於什麼的」。我們的解析系統會主動地、積極地將你的頁面分割成一個個在語義上獨立且完整的「知識塊 (Chunks)」。一個頁面不再是一個單一的知識點，而是一個包含數個到數十個知識塊的容器 (Container)。

2. HTML 標籤從「提示」升級為「指令」：

• 過去：<h2> 是一個「語義提示」，告訴我們這裡有個小標題。

• 現在：<h2> 是一個高優先級的「分割指令 (Delimiter Command)」。當我們的系統看到 <h2>，它會理解為：「上一個 Chunk 到此結束。從這裡開始，是一個全新的、主題為『手沖咖啡的水溫控制』的 Chunk。」它不再是藝術，而是工程。

3. 段落寫作從「風格」變為「數據品質」：

• 過去：一個段落只講一件事，是優良的寫作「風格」。

• 現在：一個主題單一、語義內聚的段落，會被視為一個高品質的「數據單元 (Data Unit)」。在被轉換為向量時，它的數學表示會非常「純粹」，在向量資料庫中更容易被精準地檢索到。反之，一個混雜了多個主題的冗長段落，是一個「品質低劣」的數據單元，它的語義向量是模糊不清的。

4. Schema 標記從「加分項」變為「VIP 通道」：

• 過去：FAQPage Schema 是幫助 Google 更好理解 Q&A 內容的「加分項」。

• 現在：FAQPage Schema 等於你們親手將內容預先打包成完美的 Chunks，並且給每個 Chunk 都貼上了「問題」、「答案」的標籤。這省去了Google AI 模型去猜測和分割的過程，是最高效、最直接的內容提交方式。Google 系統會直接接收這些完美打包的 Chunks，放入 Google 的知識庫中。

從「網頁索引」到「知識索引」

所以，當我們談論「Chunk」讓「語義化」從抽象變為具體時，我們的意思是：

Google 建立了一套可計算、可規模化的工程系統，來執行過去屬於抽象理解範疇的「語義分析」。Google 不再僅僅是給你的「網頁」排名，Google 正在對你網頁內的每一個「知識塊」進行解析、索引、評估和引用。

其實 Google 希望各位創作者能理解這次的轉變。你們現在撰寫的，不僅僅是一篇文章，更是在為全球最大的知識網路，貢獻一個個結構清晰、語義明確的「知識塊」。你們的排版、標題和結構，不再只是為了美觀或使用者體驗，它們就是直接與我們 AI 系統對話的程式碼。

這是一個更透明、更直接的合作模式。你們越能以「Chunk」的思維來建構內容，你們的知識就越容易被 Google 的系統理解和呈現給全世界的使用者。簡單說：「你的產品如何解決消費者的問題」才是真正的被實踐。

三、數位資產生成的更明確性

但這時候問題來了：Chunk 被選擇的邏輯是什麼，畢竟同一個 Chunk 可能有無數個品牌或產品來回答，那 Google 或是 LLM 為什麼要選擇這個？難道跟以前 Rand Fishkin 談的，跟品牌在整個網路上所有的 Chunk 數中的佔比，也就是品牌佔有率有關？當然一個 Chunk 能否被選中，絕對不是單一因素決定的，而是一個類似於多層漏斗的篩選與加權評分系統，它遠比「誰的品牌佔有率高」要複雜。

第一層：語義相關性檢索 (The Entry Ticket)

這是最基礎的海選階段。當使用者輸入一個查詢時，我們的系統會做以下事情：

1. 查詢向量化： 

將使用者的問題（例如「如何選擇適合新手的咖啡豆」）轉換成一個代表其「意圖」的數學向量。

2. 向量搜尋： 

在我們龐大的「Chunks 向量資料庫」中，快速找出數千個在語義上與使用者查詢向量最接近的候選 Chunks。

在這個階段，所有內容基本上一視同仁。 無論你是大品牌還是小部落格，只要你的 Chunk 內容在語義上與問題高度相關，你就能拿到這場競賽的「入場券」。

第二層：品質、權威與可信度評分 (The Real Competition)

拿到了入場券的數千個 Chunks，現在要進入真正的評分環節。我們的系統會從多個維度對每一個候選 Chunk 及其來源進行打分。這才是決胜負的關鍵。

主要評分維度包括：

A. Chunk 本身的品質 (內部指標)

• 資訊密度與清晰度： 這個 Chunk 是否用最簡潔的文字提供了最核心的資訊？是言之有物，還是充滿了廢話和行銷術語？

• 完整性與獨特性： 這個 Chunk 是否完整地回答了它所屬的那個子問題？它是否提供了獨特的數據、第一手經驗 (Experience) 或原創的觀點？

• 結構化程度： 這個 Chunk 的格式是否清晰？例如，一個步驟教學的 Chunk，如果使用了條列式清單 (<ol><li>...</li></ol>)，其結構分數會遠高於一個混雜在長段落裡的步驟。

B. Chunk 來源的權威性 (外部指標) 

這就是傳統 SEO 信號與 AI 需求結合的地方。一個 Chunk 的可信度，很大程度上繼承自它所在的「頁面」和「網站」。

• E-E-A-T (經驗、專業、權威、可信)： 這是最重要的指標之一。

• 一個來自國家級醫療機構網站關於「高血壓症狀」的 Chunk，其權威分數會遠高於一個匿名健康部落格的內容。

• 一個由知名攝影師在其個人網站上撰寫的關於「夜間攝影技巧」的 Chunk，其「經驗」和「專業」分數會非常高。

• 傳統網站權威性 (Domain Authority)： 是的，傳統的 SEO 信號依然有效。一個長期以來在特定主題上（例如「咖啡」）累積了大量高品質內容和反向連結的網站，其所有關於咖啡的 Chunks 都會獲得一個基礎的「權威性加權」。

• 品牌佔有率與實體提及：

• Google 的系統會衡量一個品牌在整個網路上，圍繞某個特定主題的「權威性共識」。如果無數個權威評論網站、新聞報導、論壇討論在提到「最佳跑鞋」時，都反覆提及品牌 A，那麼當我們的系統評估來自品牌 A 官網關於「如何選擇跑鞋」的 Chunk 時，這個 Chunk 會獲得極高的「主題權威性」分數。

• 所以品牌在特定主題的話語權和信任度，也建構了一個品牌所產出的 Chunk 的權威性

第三層：答案的綜合建構與多樣性 (The Final Assembly)

在評分最高的 Chunks 中，Google 的 LLM 會進行最後的「編輯與組合」工作，目標是為使用者建構一個最全面、最有用、最平衡的答案。

• 資訊互補與佐證： LLM 可能會選擇 A 網站的 Chunk 來解釋「是什麼」，選擇 B 網站的 Chunk 來解釋「如何做」，並引用 C 網站的數據來佐證觀點。它追求的是建構一個比任何單一來源都更完整的答案。

• 避免單一來源偏見： 為了公正性，系統通常會避免只引用單一網站的 Chunks，除非該網站在這個問題上具有絕對的壟斷性權威（例如，政府官方網站解釋法律條文）。

• 新穎性與即時性： 對於有時效性的問題，系統會給予來自近期發布或更新頁面的 Chunks 更高的權重。

所以 LLM 為什麼要選擇某個 Chunk？其選擇的邏輯是：在所有「相關」的 Chunks 中，優先選擇那些本身品質極高、且來自於在該「特定主題」上擁有最高「權威性共識」來源的 Chunks，並將它們以最能滿足使用者需求的方式組合起來。品牌力之所以重要，是因為它是在 AI 時代「權威性」和「可信度」最規模化的體現。但這份品牌力，最終還是要落實到一個個高品質、高資訊密度的 Chunks 上才能兌現。一個大品牌發布的低品質、充滿廢話的 Chunk，依然會輸給一個小眾但專業的部落客發布的、充滿真知灼見的 Chunk。只不過，大品牌擁有更高的「基礎信任分」，更容易進入決賽圈罷了。

只是我相信很多人看完以上的內容，也會跟我一樣在想「該「特定主題」上擁有最高「權威性共識」來源的 Chunks」的這個權威性到底是怎麼被建立的，其實 E-E-A-T 中始終常被黑盒子的「權威」，到底是如何被判定的，也一直沒有被說清楚，只是或許我們可以從 Google 可能的思維中去找到答案：

第一步：從「連結圖譜」到「知識圖譜」的思維轉變

在過去，權威性的核心是 PageRank。它基於一個簡單而強大的民主投票原則：一個指向你的連結 (Link)，就是一張對你頁面 (Page) 的信任票。來自權威網站（如大學、政府機構）的連結，就是一張更有份量的選票。

這個模型的核心是「頁面」與「網站」。但它有一個缺點：粒度太粗。

例如，一個大學網站的學生社團頁面，連結到一個關於線上遊戲的部落格。雖然連結來源的網站 (Domain) 權威性很高，但連結來源的頁面本身與「線上遊戲」這個主題毫不相關。傳統 PageRank 在理解這種細微的「主題相關性」上存在局限。

而現在，我們的基礎設施其實早在蜂鳥演算法（Google Hummingbird）建構的時候，已經從「網頁連結圖譜」升級為一個更精細的「知識圖譜 (Knowledge Graph)」，而 Chunk 正是構成這個新圖譜的最小語義單位。

第二步：透過 Chunks 建立「主題權威性共識」的具體機制

想像一下，我們的系統像一個永不疲倦的研究員，正在閱讀全世界的資訊，並試圖找出在「特定主題」（比如「嬰兒睡眠訓練」）上，誰才是真正的專家。它是這樣做的：

1. 實體識別與關係連結 (Entity Recognition & Linking)

我們的系統在讀取每一個 Chunk 時，不僅僅是理解它的文意，更會識別出其中的「實體 (Entities)」——人、事、時、地、物、品牌、概念。

• Chunk A (來自網站 X): 「…我們參考了兒科醫生 哈維·卡爾普 (Harvey Karp) 的 5S 安撫法…」

• Chunk B (來自網站 Y): 「…根據 《百歲醫師教我的育兒寶典》 一書的觀點…」

• Chunk C (來自網站 Z): 「…幫寶適 (Pampers) 公司的研究顯示，合適的尿布能提升睡眠品質…」

在這個過程中，「哈維·卡爾普」、「百歲醫師」、「幫寶適」 這些實體就被識別出來，並與「嬰兒睡眠訓練」這個主題產生了連結。

2. 共現分析 (Co-occurrence Analysis)

當一個「實體」（例如，品牌 A）與某個「主題」（例如，「永續登山裝備」）在大量、不同、且本身具有一定權威性的網站的 Chunks 中反覆地一起出現時，一個強烈的「主題權威性」信號就產生了。

如果《國家地理》、知名戶外運動雜誌、環保組織網站的文章 Chunks 中，在討論「永續登山裝備」時都提到了品牌 A，那麼品牌 A 在這個主題上的權威性分數就會飆升。

3. 引用與佐證網絡 (Citation & Corroboration Network)

這是最關鍵的一步，也是對傳統 PageRank 的升級。

• 傳統連結： 頁面 A 連結到頁面 B。

• Chunk 引用： 我們的系統能更精確地理解**「頁面 A 的 Chunk A1，引用了頁面 B 的 Chunk B1 來佐證一個具體的觀點」**。

想像一下： 一篇發表在《自然》期刊網站上的文章，其中一個關於「咖啡因對神經影響」的 Chunk，引用了您網站上關於「咖啡豆化學成分分析」的一個 Chunk。

這個引用行為，為您的 Chunk 乃至您的整個網站，在這個極其具體的子主題上，注入了無與倫比的權威性。這比一個模糊的網站首頁連結，價值要高出百倍。

4. 共識的形成 (Consensus Building)

當多個獨立、權威的來源，其 Chunks 都在闡述一個相同或相似的觀點時，「共識」就形成了。

例如，如果全球 Top 10 的皮膚科醫生網站、皮膚病學期刊、以及大型美妝品牌的科研報告中，大部分 Chunks 都提到「A醇 (Retinol) 是有效的抗老成分」，那麼這個觀點就成為了「權威性共識」。

而那些持續產出符合這個「共識」的高品質 Chunks 的網站，就會被認定為該主題的權威來源。 反之，如果一個網站的 Chunks 反覆提出與主流科學共識相悖且缺乏證據的觀點，它的權威性就會被降低。

所以權威性是如何從黑盒子變為可計算的？

所以當 Chunk 更被利用在答案生成的時候，「主題權威性共識」不再是一個抽象的感覺，而是一個可以被量化的、基於知識圖譜的計算結果。

一個來源（網站/品牌/作者）在特定主題上的權威性分數，是以下因素的加權總和：

1. 內部品質： 該來源自己產出了多少關於此主題的高品質、獨特、結構化的 Chunks。

2. 外部引用： 有多少其他權威來源的 Chunks 引用或提及了該來源的 Chunks 或相關實體。

3. 共識貢獻度： 該來源的 Chunks 在多大程度上符合並貢獻於全球資訊網絡中關於此主題的「權威性共識」。

4. 實體關聯強度： 該來源的品牌、作者、產品等實體，在整個知識圖譜中與該主題的連結有多緊密。

透過 Chunk 的視角，我們能更清晰地理解，權威性不再僅僅是關於「你是誰」(網站權威)，更重要的是「你說了什麼」(Chunk 品質) 以及「有多少值得信賴的『人』在引用你說的話」(引用網絡)。這為所有內容創作者，無論大小，都提供了一條更清晰的、通往權威的道路。這也是我不斷地在談到的「數位資產生成」的必要性，而且除了 Owned Media（自媒體）的內容建置策略外，外部媒體跟內容的建置更是必要的。

我們剛剛討論的所有關於「權威性共識」的建立過程，就是一場民主的、全網路範圍的「同儕審查 (Peer Review)」。

在這個審查機制中：

• Owned Media (自有媒體，如官網、部落格)： 

這是您發表「論文」的地方。您在這裡提出您的觀點、展示您的數據、分享您的專業知識。這是您所有權威性的「源頭」和「基礎」。如果沒有高品質的 Owned Media，一切都無從談起。

• External Media (外部媒體，如新聞報導、行業評論、論壇、社群)： 

這是「學術界」對您的論文進行「引用和評價」的地方。其他權威網站對您的提及、引用、討論，就是在為您的「論文」背書。

將這個邏輯深化，我們可以得到一個更清晰的戰略藍圖：

1. Owned Media 的角色：成為「主要資料來源 (Primary Source)」

您的官網或部落格，必須是高品質 Chunks 的「生產基地」。您在這裡發布的內容，目標不應該只是「寫一篇文章」，而應該是「創造一個不可或缺的知識資產」。

• 目標：讓其他外部媒體在討論到您的專業領域時，不得不引用您的內容。

• 做法：發布原創研究報告、獨家行業數據、深度案例分析、詳盡的教學指南。這些都是高品質的「可引用資產」。

2. 外部媒體經營的角色：從「建立連結」進化到「建立共識」

過去我們稱之為「Off-Page SEO」或「Link Building」，現在它的意義變得更深遠了。

• 過去的目標：獲得一個從高權威網站指向你的連結 (Link)。

• 現在的目標：讓你的品牌、作者、產品或觀點（也就是「實體 Entity」），被高權威網站的相關 Chunks 提及 (Mention) 和引用。

這意味著：

• 數位公關 (Digital PR) > 傳統連結買賣：

一篇真正有價值的行業新聞稿，讓 10 個媒體「提及」了您的品牌和研究發現，其價值可能遠超 50 個您花錢買來的、不相關的網站連結。因為前者是在為您的「權威性共識」投票。

• 「無連結的提及 (Linkless Mentions)」價值提升：

即使外部媒體的文章只是提到了您的品牌名或專家名，而沒有加上超連結，我們的系統也能識別出這個「實體提及」，並將其計入您在該主題上的權威性分數。

• 社群與論壇的專家角色：

您公司的專家在 Reddit、Quora、知乎或行業專業論壇上，對一個複雜問題的深度回答，本身就是一個在第三方平台上的權威 Chunk。當這個回答被大量點讚和引用時，它就在外部建立了一個強大的信任信號。

所以數位資產生成，不論是站內或是站外，這兩者是相輔相成的飛輪效應：

1. 您在 Owned Media 上發布一個極高品質、充滿原創數據的「權威 Chunk」。

2. 透過經營外部媒體（公關、社群、合作），讓這個 Chunk 被其他權威網站和專家「引用」和「提及」。

3. 這些外部的引用和提及，形成了「權威性共識」，大幅提升了您原始 Chunk 和整個網站在該主題上的信任度。

4. 這使得您未來在 Owned Media 上發布的相關 Chunks，能更快地被我們的系統認定為高品質內容。

在 2025 年的今天，一個成功的 SEO 策略，就是以自有媒體為根基，透過外部媒體的共鳴與驗證，來放大您的專業聲音，最終在 Google 的「知識圖譜」中，將您的品牌牢牢地刻印為某個主題的權威。