為了讓自家網站、商品或服務，在搜尋引擎結果中名列前茅，只要是在網路上經營業務的店家或企業，基本上都明白「搜尋引擎最佳化」（SEO）的重要性。然而，隨著 AI 時代正式到來，如 ChatGPT、Gemini 與 Claude 等人工智慧應用，不僅正逐漸取代傳統搜尋引擎直接幫助使用者發現新內容，甚至還會進一步影響消費者的購買決策。
對此軟體開發商 Adobe 宣布，將推出一款顛覆傳統的全新品牌經營工具「LLM Optimizer」，並宣稱它可以藉由監控品牌內容於主流大型語言模型（LLM）中的曝光度，為企業提供有用的最佳化建議，協助客戶改善產品於生成式 AI 輸出結果的能見性。
當 AI 取代搜尋引擎，品牌流量正大幅滑落
Adobe 表示，隨著 AI 技術不斷發展，新一代消費者已經越來越習慣「對話式」的網路使用體驗，並且對現有的 SEO 策略、方法造成巨大衝擊。
根據 Adobe Analytics 的統計，自 2024 年 7 月至 2025 年 5 月，美國零售業者網站的生成式 AI 來源流量，竟然增加高達 3,500%，同時旅遊服務網站的 AI 流量也增加了 3,200%，這顯示出消費者正積極透過人工智慧工具，為自己的購買行為尋找指引、靈感，還有當下最新的促銷活動。
此外 IT 顧問公司 Gartner 也預測，隨著消費者逐漸接受由 AI 所驅動的搜尋行為，當到了 2028 年時，各種品牌在網路上的原生搜尋流量，預期將會大幅減少達 50%。
Adobe Experience Cloud 戰略與產品 VP Loni Stark 強調，生成式 AI 正成為現代網路使用者，發現、接觸並做出購買決策的常用工具；透過 LLM Optimizer，Adobe 可以協助客戶駕馭全新趨勢，使企業領先於不斷變化的消費者行為。
LLM Optimizer 分析 LLM 偏好，供企業快速反應
根據 Adobe 說法，LLM Optimizer 的核心在於「監控」、「評估」以及「快速反應」，藉由讓企業客戶即時掌握自家品牌，於 AI 搜尋、聊天等應用上的曝光情況，由系統提供建議並做出有價值的應對。
換句話說，LLM Optimizer 會藉由蒐集 AI 所驅動的流量，評估客戶品牌在 AI 對話、LLM 模型中的曝光度，再為客戶提供各種改善建議，藉此提高品牌在 AI 聊天、搜尋中的可發現性、參與度和轉換率。
Adobe 指出，LLM Optimizer 為客戶提供的最佳化建議會十分具體，例如要求客戶優化其產品頁面、提供更多常見問題解答，或者改善於維基百科等第三方平台上的曝光度等。
系統運作原理上，LLM Optimizer 主要會針對 LLM 偏好的屬性指標，如網頁結構、清晰度、可靠性等進行分析，再將每項改善建議與關鍵業務指標，比方說流量、參與度、轉換率等進行歸因、對比，確保最佳化的結果具備成效。
導入 A2A 與 MCP，比傳統 SEO 更進化
此外，Adobe LLM Optimizer 內建的歸因功能，亦可以將品牌於 AI 搜尋中的曝光度、使用者行為和業務績效互相結合，讓客戶直觀明白各種改善建議對參與度、轉換率和流量指標造成的影響，系統也會提供開箱即用的進階報告，讓客戶能夠快速與內部的利害關係人分享洞察結果。
LLM Optimizer 還可以協助客戶比較相同領域競品的關鍵字表現，並讓客戶瞭解自家產品於 AI 搜尋中的呈現方式，再藉由數據回饋幫助客戶精進內容推廣策略。
另一方面 Adobe 也為 LLM Optimizer 導入企業級的整合框架與協議支援，如 Agent-to-Agent（A2A）和模型上下文協定（MCP）等，為客戶打造無縫路徑，將 LLM Optimizer 與第三方解決方案進行結合，而該工具本身亦可獨立使用。
Adobe 認為，若跟傳統的 SEO 工具或生成式引擎最佳化（GEO）應用相較，LLM Optimizer 並非只是單純追蹤品牌曝光度，更會藉由可視化分析、AI 建議和快速部署功能之間的整合，替企業打造更深度的品牌最佳化工作流程。
顛覆數位行銷流程，亦引發消費者疑慮
隨著當代網路使用者越來越喜歡透過 AI 直接獲取答案，導致各大網站的點擊率和參與度急遽下降，如何在搜尋引擎轉向 AI 介面的潮流下，繼續維持品牌能見度，已經成為各大企業與 SEO 團隊共同的課題。
尤其在大多數的 AI 聊天、應用介面，通常都不會採用跟網路搜尋引擎相同的排名、資訊等，傳統的數據抓取邏輯情況下，以往的 SEO 工具和策略，勢必要進行調整。
Adobe 強調，LLM Optimizer 將能賦予 SEO 工作者、內容策略師、數位行銷人員等，更加精進的工作流程，同時確保企業內部的每個單位，皆能獲得 AI 驅動流量的各種洞察與建議，甚至只要「一鍵」就能套用最佳化變更，於最短的時間內為品牌曝光採取改善行動。
然而也有部分使用者擔心，當 LLM Optimizer 這類針對 AI 聊天的品牌曝光最佳化工具出現，他們的隱私將會受到衝擊，畢竟消費者未來肯定會質疑，究竟 LLM 所產生的內容是如何被納入輸出結果，以及品牌在 AI 回應中的置入，是否擁有充足的可信度。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《TechRadar》、《Adobe》，首圖來源：Adobe
（責任編輯：鄒家彥）
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