Apps in ChatGPT｜OpenAI 全新推出的 ChatGPT 應用功能深度解析：從生態衝擊到 ASO 策略與 RAG 寫作

10月 07, 2025

作者：邱煜庭 feat. GPT-5

ChatGPT 內建應用（Apps in ChatGPT）是什麼？

OpenAI 近日在 DevDay 2025 公布了 Apps in ChatGPT，讓第三方應用可以直接整合到 ChatGPT 對話介面中[1] 。這代表使用者無需離開聊天窗口，就能調用各種應用服務，以自然語言對話方式完成任務。例如在 ChatGPT 中請 Canva 幫忙設計海報、透過 Zillow 搜尋房產，或讓 Spotify 建立播放清單[2][3] 。這些內嵌應用具備互動式介面，支援地圖、影音播放器、表單等元素，能夠在對話中即時呈現結果[4] 。首次使用某個應用時，ChatGPT 會提示用戶連結帳戶並授權資料存取，以確保隱私安全[5] 。

Apps in ChatGPT 的運作方式非常直觀：使用者只要在提問開頭直接點名應用名稱，例如「Spotify，幫我準備一個週末派對歌單」，ChatGPT 便會自動調出 Spotify 應用並利用相關內容提供回覆[5][3] 。甚至不需要明確指名應用，ChatGPT 也能根據對話上下文智慧推薦適合的應用。比如當用戶討論買房時，ChatGPT 可能建議使用 Zillow，在聊天框中呈現房源地圖供用戶瀏覽[6] 。

OpenAI 強調這種新一代應用的「魔力」在於將地圖、音樂清單、影片等大家熟悉的互動元素，與對話式操作無縫結合[7] 。你可以邊看 Coursera 課程影片邊向 ChatGPT 提問，ChatGPT 透過應用即時了解你正在看的進度並做出講解[8] ；也可以在對話中列出簡報大綱，直接讓 Canva 把它變成投影片[9] 。

第一批上線的應用包含 Booking.com、Canva、Expedia、Figma、Spotify、Zillow、Coursera 等知名服務，未來還將擴展至外送、出行、電商等更多場景（如即將支援 DoorDash、Uber、Target、OpenTable 等）[10] 。開發者則可使用全新的 Apps SDK 開發並提交應用，藉由 OpenAI 提供的開放標準 MCP（Model Context Protocol）將自家服務功能和界面嵌入 ChatGPT[11][12] 。總而言之，Apps in ChatGPT 打破了傳統聊天機器人的純文字限制，讓對話框搖身一變成為整合各種應用的全能工作台。

對 App 生態主控權、用戶流量與互動模式的影響

OpenAI 的 ChatGPT 內建應用功能，正以800 萬週活躍用戶級別的龐大流量，迅速崛起為新的應用分發平台[13] 。這意味著應用生態的主控權可能出現轉移：過去行動應用由蘋果 App Store、Google Play 等集中管控，而現在 ChatGPT 儼然成為另一個「應用入口」。

OpenAI 執行長 Sam Altman 更直言，ChatGPT 正從一個聊天工具蛻變為「平台和操作系統」 [14] 。借助 Apps SDK，開發者可以在這個擁有海量用戶的超級平台上開發、發佈應用並觸達用戶[13] 。OpenAI 對應用生態的掌控也日益加強：所有 ChatGPT 應用都需通過實名驗證、伺服器審核與功能測試後才能上架，並遵守使用政策、分齡內容限制等嚴格規範，類似傳統 App Store 的審核標準[15] 。OpenAI 甚至計劃推出應用目錄（應用商店）供用戶瀏覽挑選，未來還將引入收益分成等機制，顯示其意圖扮演類似蘋果的生態主導者角色[15] 。

用戶流量方面，ChatGPT 有潛力成為新的流量樞紐與分發渠道。透過 ChatGPT 的上下文理解能力，相關應用能在「恰當時機」主動出現在用戶對話中，這為開發者帶來了精準且高轉化率的曝光[16] 。相比傳統 App 必須引導使用者主動下載、打開，ChatGPT 中的應用則隨需而現，大幅降低了使用門檻和跳出風險。用戶可以在單一對話介面完成跨應用的任務鏈：例如從構思商務點子到設計簡報、再到市場調研與購買，都由 ChatGPT 協調多個應用一步步對接完成[17][18] 。

這種對話即入口的模式將改變用戶習慣，他們不再需要在眾多 App 間頻繁切換，ChatGPT 充當了流量分發中樞。正如媒體所比喻：「整個過程流暢自然，就像在 iOS 上切換 App 一樣」 [19] 。值得注意的是，使用者被高度整合在 ChatGPT 平台內，也引發選擇權與競爭的新課題：如果多個應用提供類似服務（如外送的 DoorDash vs. Instacart），ChatGPT 會如何決定推薦哪一個？目前 OpenAI 表示將以用戶體驗優先，但未來是否出現競價排名或廣告，仍有待觀察[20] 。

此外，互動模式也因 Apps in ChatGPT 而發生根本轉變。人機互動從傳統的點擊式 GUI，升級為對話驅動的多任務協作。ChatGPT 不僅理解自然語言指令，還能在多輪對話中保留上下文，同時調用多個應用完成複合操作[21] 。例如，用戶在 Zillow 地圖介面點選某房源後，可以直接詢問「這房子的價格還能談嗎？」ChatGPT 已掌握該房源的細節並進行進一步交互，這種深度上下文共享讓對話式操作真正實用起來[8] 。

應用與應用之間的邊界也變得模糊，使用者透過 ChatGPT 可以串連不同服務：從「幫我找三居室帶院子的房子」到「生成一份購房預算 Excel」，ChatGPT 會依序調用 Zillow、Excel 等相關應用來滿足需求。這塑造了一種全新的超級助手體驗：ChatGPT 成為統籌者，根據上下文在背後調配各 App 資源，讓使用者專注於目標本身，而非學習每個 App 的使用方法[22][23] 。總體而言，Apps in ChatGPT 可能重塑 App 生態格局Ｌ：平台控制力向 OpenAI 集中，同時為開發者帶來新機遇，也迫使行業重新思考在對話式介面下與用戶互動的方式。

內容行銷與 Deep Link 結合的 ASO 新策略，提升對話介面下的 DAU/MAU

在 ChatGPT 引入內建應用後，這將但代表身為 APP 開發者及產品經理必須得開始準備這突然其來的改變，為了追求曝光，傳統的 App Store 優化（ASO）策略也需與時俱進。開發者和行銷人員應思考如何在對話式 AI 介面中提升自家產品的可見度與留存率。

首先，應用發現機制的改變意味著需要新的優化手段：ChatGPT 中用戶發現應用的方式，不再是搜尋關鍵字列表，而是透過自然語言對話中的需求匹配[24] 。因此，開發者應優化應用的名稱、描述和元資料，使其對應用提供的功能有明確行動導向描述，便於模型理解何時該推薦你的 App [25] 。OpenAI 文檔建議以動詞導向撰寫工具描述（如「當用戶想管理專案看板時使用此應用」），並清晰定義介面組件的功能[26] 。這類似於傳統 ASO 的關鍵字優化，但更進一步要求與語意情境對齊：你的應用元數據要能讓 AI 模型判斷，在何種對話情境下你是「最佳解決方案」。同時，OpenAI 未來將推出的應用目錄也如同一個新的應用商店，你的 App 列表頁需要精心打磨標題、圖標、短描述、分類標籤等，以提高被點擊安裝（連結）的機會[27] 。換言之，ASO 策略的戰場正從傳統應用商店延伸到 AI 對話環境：誰能讓 AI 更「懂」你的應用價值，誰就能在對話中脫穎而出。

除了應用本身的優化，內容行銷（Content Marketing）在 AI 時代將扮演更關鍵角色。高品質的內容一方面可以成為應用內功能的延伸，另一方面也能藉由 RAG 的分析邏輯應用成為 AI 答覆的一部分。現今許多生成式 AI（如 Bing Chat）在提供答案時會引用網路內容作為佐證。如果你的企業產出針對目標用戶問題的優質文章、問答或指南，這些內容極有可能被 AI 抓取並在對話中提供給用戶參考（就像是新時代的 SEO，只不過對象換成了 AI 回答引擎）。這被稱為 AEO（Answer Engine Optimization）或 GEO（Generative Engine Optimization），核心是在內容中直接回答用戶可能提出的問題，並結構清晰地呈現資訊[28] 。

例如，假設你營運一款理財 App，可以經營一個內容豐富的理財知識庫或部落格，涵蓋「如何制定預算」「投資入門 FAQ」等話題。當用戶在 ChatGPT 問及相關問題時，模型極可能檢索到你的內容。如果你的文章中提供了明確的解答與可信的數據，AI 甚至會直接引用其中的要點並將你的網站作為消息來源[29] 。這不僅提升品牌專業形象，更帶來導流機會：ChatGPT 通常會附上來源連結，用戶點擊後即可通過 MCP的連接 直接進入你的 App 或網站[29] 。

有研究指出，AI 聊天機器人引用網站內容有助於提升自然流量，因為使用者傾向點擊查看詳情[30] 。因此，內容行銷與 Deep Link+MCP 的結合成為提升 DAU/MAU 的新利器：透過優化內容讓 AI 願意引用你，並確保引用時提供直接進入 App 的路徑，你就能將一次對話互動轉化為長期用戶。

過去在 Google 上做 SEO 的時候，Deep Linking 技術在這裡扮演關鍵角色。所謂 Deep Link，即深度連結，可將用戶從某個環境中的連結直接引導至行動 App 內特定頁面或功能。這在傳統行動行銷中已被證明能顯著提升轉化和留存[31][32] 。但是在 ChatGPT 對話介面中可能是要基於 MCP ，來把過去基於 Deep Linking 所設計的內容邏輯，先依據 MCP 的規範做好準備，以備未來可以把 AI 對話中產生的興趣無縫轉接為 App 內行為。

例如，用戶透過 ChatGPT+某旅遊應用查到一間理想飯店後，一個「在 App 中查看詳情」的深度連結按鈕可引導他直接打開你的 App 並跳轉到該飯店頁面，以便預訂。這比傳統讓用戶自行在 App 中搜尋同一飯店，體驗上順暢太多，因而大幅提高成交機率和使用黏著度[31] 。

同理，如果 ChatGPT 回答某問題時引用了你的一篇產品教學文章，你可以在文中預先嵌入下載或打開 App 的，使用者一旦點擊引用鏈接便有機會成為你的 App 用戶。這種從對話到行動的一站式體驗，正是提升 Daily Active Users (DAU) 和 Monthly Active Users (MAU) 的關鍵所在：降低轉化摩擦，把 AI 對話流量高效導流為應用實際使用。事實上，深度連結被視為增進用戶旅程體驗、提高參與度與留存率的利器 [32] 。有統計顯示，過去在 SEO 時代善用 deep linking 的 App，其30日留存率可提升數倍[31][32] 。

總而言之，在 Apps in ChatGPT 時代，ASO 策略需要從應用優化、內容覆蓋到技術銜接全方位布局：讓應用易於被 AI 發現、讓內容樂於被 AI 引用、讓鏈接可以直達 App。如此才能在對話介面的新競技場中脫穎而出，進一步推升產品的活躍用戶指標。

RAG 文章結構設計 – 撰寫易被 AI 檢索引用的內容以強化轉換

面對 ChatGPT 等生成式 AI 新介面浪潮，內容創作者和行銷人員需要調整寫作策略，採用RAG（檢索增強生成）友好的文章結構來提升內容被 AI 檢索和引用的機率。RAG 模式下，AI 會從外部知識庫檢索相關文檔片段來輔助回答，用戶的提問能否導向你的內容，很大程度取決於你內容的結構化品質和語意密度。以下是撰寫 AI 易讀內容的關鍵原則：

清晰的層次結構：使用明確的標題和副標題來組織內容，讓 AI 模型和搜尋引擎都能迅速理解每段落主題[33]。例如以 <h2> 標題標示主要段落主題，並在其下用 <h3> 分節細分不同面向。良好的結構有助於 AI 在掃描時定位答案區塊，提高被選中引用的機率[30] 。
短段落聚焦單一議題：避免冗長的段落，每段以3～5句為宜，且專注論述一個重點。這樣即使 AI 只擷取其中一兩句，也不會因為語境混雜而失去意義。此外，短段落在向量資料庫中作為獨立 chunk 時，語意更純粹，匹配相關問題的精確度更高。
高語意密度：確保每段話語資訊含量高、直截了當，用詞精確貼近主題。避免過多客套贅詞，首句就點出關鍵結論或答案[33] 。對於讀者常問的問題，務必在內容中明確作答，最好開門見山直接給出結論，再輔以簡潔解釋。如果能在句中加入具體數據、案例或權威觀點，將增加內容被視為高價值訊息源的機率[34] 。
FAQ 格式與問答模組：適當在文章中加入常見問答（FAQ）板塊，列出用戶可能關心的問題並逐條給出回答。例如以「Q: 如何設定預算？」「A: 您可以遵循50/30/20法則…」這樣的格式呈現。這種明確的問答結構非常符合 AI 尋找直接答案的需求[35] 。實際上，FAQ 模組常被搜索引擎作為精選摘要素材，AI 也傾向抓取此類結構清晰的內容來直接引用。透過提前設計好一問一答，你的內容更有可能出現在 ChatGPT 給出的答案中。
使用項目符號和表格：將複雜資訊條列化，以 - 或數字清單方式列出步驟、優點等[33] 。列表形式不僅易於人眼掃描，對 AI 來說也便於逐條解析。如果內容涉及參數對比或數據，使用簡潔的表格呈現能凸顯重點。這些結構化元素有助於AI模型提取出核心資訊，而不會漏掉關鍵點。
強調權威性與參考來源：在內容中體現你的專業背景和信譽（例如提及作者經驗、引用可靠數據來源） [36][37] 。AI 偏好來自高信譽度網站的內容，這裡類似 SEO 的 E-E-A-T 原則（專家性、權威性、可信度）。如果你的內容在業界具備權威地位，被其他網站頻繁引用或評價良好，AI 更傾向檢索並引用你的頁面。另外，適當在文中提供引用出處（如學術論文連結）不僅增加可信度，也可能被 AI 一同抓取顯示，進一步提高內容說服力。

為了更直觀地理解上述原則，以下提供一組模擬 FAQ 範例，示範如何增強內容的 RAG 可檢索性：

Q: ChatGPT 等對話式 AI 偏好什麼樣的內容？
A: 結構清晰、直截了當的內容最受青睞[33] 。例如文章有明確的小標題劃分段落，每段話開頭即點出重點結論，並以簡潔語言回答用戶問題。此外，內容涵蓋事實數據與權威觀點，能提高 AI 引用該內容時的可信度[34] 。相反，結構混亂或重點埋藏太深的文章，較不易被 AI 抽取使用。

Q: 我應該在文章中加入 FAQ 清單嗎？
A: 非常值得考慮。FAQ 清單以問答形式呈現資訊，正符合 AI 尋找精準答案的需求[35] 。當你的內容包含常見問題的明確回答，ChatGPT 這類模型更可能鎖定相關片段作為答案來源。因此，在結尾處附上整理好的常見問答，不僅方便讀者，也提高了內容被 AI 選中的幾率。

上述範例展示了如何針對 AI 的閱讀偏好來組織內容。總而言之，RAG 友善的寫作核心在於：讓你的文章對「機器」而言和對「人」一樣清晰易讀。當 AI 的爬蟲掃描你的網頁時，它會將內容切分成一塊塊語意片段並進行評分[38] 。

如果你的頁面結構良好、要點明確，這些片段就更有可能被存入向量資料庫並在用戶提問時被檢索出來[29] 。一旦 AI 引用了你的內容並列為資訊來源，等同於在對話中為你導流入口。使用者透過 ChatGPT 的引用連結進入你的網站或 App，實現從資訊搜尋到產品轉化的閉環。這正是為何在對話流量崛起的今天，我們需要重視 RAG 文章結構設計，打造易被 AI 找到、願意引用的內容，才能在未來的對話式網路中贏得一席之地。 [29]

英文版：https://medium.com/@backtrue_24010/apps-in-chatgpt-ecosystem-disruption-aso-strategies-and-ai-era-content-design-23c1f612ba48

[1] [5] [6] [7] [11] [16] Introducing apps in ChatGPT and the new Apps SDK | OpenAI

https://openai.com/index/introducing-apps-in-chatgpt/

[2] OpenAI 奥尔特曼官宣 ChatGPT 终极 OS 入口：8 分钟速搭智能体，周活跃用户破 8 亿 - IT之家

https://www.ithome.com/0/887/798.htm

[3] [4] [8] [9] [10] [12] [13] [14] [15] [19] [21] OpenAI苹果化：ChatGPT就是iOS ，几分钟造出的Agent要代替App__财经头条__新浪财经