以 2026 年，全球 AI 搜尋數據為背景，邱韜誠 Frank Chiu 推出 3 小時顧問式工作流：《AI SEO 流量變革》，協助企業把 SEO 資產升級為 AI 時代的「引用資產」。
搜尋行銷正在進入一個「看得到排名、卻拿不到流量」的新階段。
隨著 Google 在搜尋結果頁大量加入 AI Overviews（AI 摘要），使用者更常在結果頁就完成理解與決策，點擊外部網站的意願正在被結構性改寫。
Ahrefs 以 30 萬關鍵字研究發現：當 SERP 出現 AI Overviews 時，排名第一的平均點擊率（CTR）與未出現的同類型關鍵字相比，約下降 34.5%。
另一份 Pew Research 的瀏覽行為研究也指出：遇到 AI Summary 的搜尋頁時，使用者點擊傳統搜尋結果連結的比例約為 8%，而未遇到 AI Summary 時約為 15%。
在此背景下，Frank 邱韜誠於知識衛星 SAT. KNOWLEDGE 推出《AI SEO 流量變革｜3 小時上手的 AI 搜尋實戰》，主張企業不能只把 SEO 視為「排名工程」，而必須把內容與品牌重構為能被 AI 理解、信任並引用的「引用資產」，才能在答案型搜尋介面中維持可見度與商業轉換。
趨勢洞察：Google 正把搜尋推向「答案頁」與「對話式委託」
從 2025 年的數據可見，AI Overviews 的覆蓋正在從「上層資訊型查詢」向商業與導覽型查詢延伸。
Semrush 針對 2025 年 1–11 月 1,000 萬+ 關鍵字分析指出：AI Overviews 觸發比例在 2025 年中一度接近 25%，11 月仍約 15.69%。
同時，Google 正把「提問」推向更長、更複雜的對話式互動。
Google 官方在繁中版 AI Mode 上線公告中提到：早期測試者的查詢長度已接近傳統搜尋的 3 倍，並透過「query fan-out」把問題拆成多個子查詢來更深入探索網路內容。
這意味著品牌面臨的已不只是 SERP 版位變化，而是使用者的「決策路徑」被改寫：更多比較、評估與信任建立，正在答案介面中先行完成。
商業影響：入口被改寫後，企業的三個現實問題
1. 流量不再等於曝光，曝光不再保證進站
當答案在 SERP 就完成，品牌需要把「被看見」與「被點擊」拆開管理；傳統以 Sessions/CTR 為核心的成效歸因，會更頻繁出現落差。
2. 競爭焦點從「誰在第一頁」變成「誰被 AI 選為少數引用來源」
AI Overviews 的引用機制會將注意力集中在少數來源上。Ahrefs 研究指出：被 AI Overviews 引用的頁面中，約 76.10% 本身也排名在 Google Top 10。
這讓競爭更像「信任與可引用性」的審核：內容寫得完整不等於會被抽取；品牌可信任不等於會被引用，必須同時滿足「可見度＋可抽取結構＋可信訊號」。
3. AI + Ads 的同屏，讓「被答案截流」變成更高成本的問題
Semrush 指出：到 2025 年末，AI Overviews 與 Google Ads 同頁出現的比例顯著上升（並提醒流量與可見度波動可能持續）。
對企業而言，這會造成兩個結果：一是自然流量的不確定性提高；二是同一個需求可能同時被「答案」與「廣告」夾擊，讓漏斗後段的獲客成本更敏感。
新策略：從 SEO 到「引用資產」的三個管理原則
在答案型搜尋時代，企業內容策略正從「關鍵字覆蓋」走向「可信任、可被引用的知識供給」：
- 把內容做成可被抽取的答案結構：先結論、再步驟；清楚定義、對比、條件與例外，降低 AI 摘要整理成本。
- 用可追溯的證據強化信任：把研究、官方文件、案例與更新節奏做成可驗證的訊號，提升被引用機率。
- 把 KPI 升級為「可見度×信任×引用」：除排名外，開始追蹤品牌是否在答案層被提及、是否被引用、以及引用是否導向高意圖轉換（例如訂閱、詢價、加入購物車等）。
這也與業界對「Generative Engine Optimization（GEO）」討論方向相同：GEO 被提出作為協助內容創作者提升在生成式引擎回覆中可見度的優化框架，並引入更貼近生成式介面的可見度衡量方式。
課程推出：把趨勢拆成可交付工作流的《AI SEO 流量變革》
《AI SEO 流量變革》以顧問視角設計，強調把 AI SEO 納入既有 SEO 與行銷架構，做出「可持續」的佈局；並用三個模組把抽象趨勢落地為策略地圖與模板。
品牌實作診斷：用檢核流程定位卡在「看不到／不信任／不引用」哪一段
- 黃金架構實作：把內容改寫成更易被 AI 抽取、整理成答案的結構
- 3X 原理實作：用可複製的寫作公式，提升可見度與被引用機率
《AI SEO 流量變革》課程資訊：課程時長 3 小時、共 18 單元、觀看期限無限制。
在海外「GEO 教學增多」的情況下，《AI SEO 流量變革》特別在哪？
海外近一年確實開始出現「GEO / AI SEO」的系統化教學資源，例如 Coursera 已有以 GEO 為名的課程/專項； Udemy 也出現以「如何在 Google AI Overviews 取得曝光」為主題的實務課程。
《AI SEO 流量變革：AI SEO 流量變革｜3 小時上手的AI 搜尋實戰》的特殊之處在於，它不是再多教一套零散技巧，而是把企業真正需要的三件事「收斂成 3 小時可完成的交付物」：
- 先診斷，避免盲改；
- 用模板化結構，讓內容可規模化複製；
- 用新 KPI 把答案層曝光納入管理。
換句話說，這堂課的創新更偏向「工作流設計」——把 AI 搜尋的不確定性，轉成可以被企業內部採用、分工、追蹤與迭代的流程。
Frank 邱韜誠：真正的競爭，是誰能在 AI 的答案裡被提到
Frank 邱韜誠表示：「AI 讓搜尋更像委託：使用者把比較與判斷交給模型，並相信第一個合理結論。品牌若只盯排名，很可能在答案頁時代失去入口。
《AI SEO 流量變革》希望幫企業建立一套可落地的策略地圖，把內容從排名資產升級為引用資產，讓 AI 願意推薦、也讓轉換更可控。」
