台灣製造業 AI 搜尋能見度指南：在你的國際買主消失之前，你一定要先知道的事

想像一下這個情境。此時此刻，一位在慕尼黑的採購經理，正在 ChatGPT 裡輸入這樣的問題：「推薦在亞洲、具備汽車產業經驗、通過 ISO 認證的精密壓鑄供應商。」AI 接收到這個需求後，開始分析，接著給出一份摘要名單，列出五家公司、各自的關鍵能力，以及為什麼值得進一步聯絡。其中三家來自中國，一家來自韓國，一家來自日本。

而你的公司，明明擁有 IATF 16949 認證、二十年的汽車零組件製造經驗，工廠設在台中，設備與製程都相當先進，卻完全沒有出現在名單中。

你永遠不會知道這件事曾經發生過。沒有未接來電、沒有被丟進垃圾郵件的詢問信，也沒有在展覽上「差一點成交」的對話。只有一片沉默。這筆詢問，在你察覺到機會存在之前，就已經先流向你的競爭對手了。

這樣的事情，每一天都在發生。國際買主正在用 AI 來做供應商研究與初步篩選，而絕大多數台灣製造業者，根本不會出現在搜尋結果裡。在過去二十多年協助台灣外銷製造業走向國際市場的過程中，我可以很明確地告訴你：這是我所見過，B2B 買方行為最重大的轉變之一。而目前，大多數台灣企業，還沒有真正理解這件事對自己生意代表的是什麼。

給製造業主管的重點整理

• AI 搜尋已經成為第二大的 B2B 高品質潛在客戶來源，來自 AI 平台的線索占比達 34%，已經超過自然搜尋與電子郵件行銷
• B2B 買家使用 AI 搜尋的速度，是一般消費者的三倍，目前已有 29% 的買主在找供應商時，更常從 AI 工具開始，而不是 Google
• 每一次 AI 回答只會引用 2–7 個來源，相較於傳統搜尋結果，能被看見的競爭變得極度激烈
• 內容的新鮮度會直接影響是否被引用，近期更新過的內容，被 AI 引用的機率是舊內容的 3.2 倍
• 多數台灣製造業網站對 AI 來說是「看不到的」，因為關鍵技術內容被鎖在 PDF、圖片或 AI 無法讀取的格式裡

這些數字，你應該要開始警覺了

AI 驅動的搜尋，已經成為 B2B 買主研究供應商的重要管道之一。這些數據清楚告訴我們：這不是未來趨勢，而是正在發生的現況。

AI 搜尋在 B2B 市場到底有多大？

根據 10Fold Communications 的研究，像 ChatGPT、Perplexity 這類原生 AI 平台，已經成為取得高品質 B2B 潛在客戶的第二大來源，來自 AI 搜尋平台的線索占比高達 34%。這代表什麼？
代表 AI 搜尋已經超越了自然搜尋、電子郵件行銷，以及付費廣告，成為更關鍵的獲客管道之一。

AI 搜尋成長速度有多快？

根據 Forrester 的研究，B2B 買家採用 AI 搜尋的速度，是一般消費者的三倍。這不是慢慢轉移，而是明顯加速中的變化。他們的數據顯示，來自 AI 的流量每月成長超過 40%，並預測到 2025 年底，AI 流量將占整體自然流量的 20% 以上。

B2B 買主真的開始用 AI 取代 Google 了嗎？

這是真的，而且已經量化得出來了。根據 G2 的 2025 買家行為報告，將近八成的 B2B 決策者表示，AI 已經改變了他們做研究的方式，其中有 29% 的人，現在在找資料時，更常從大型語言模型開始，而不是 Google。

另外，Responsive 的研究也指出，每四位 B2B 買家中，就有一位在研究供應商時，使用 AI 的頻率已經高於傳統搜尋；而有三分之二的買家，對 AI 聊天機器人的依賴程度，和 Google 或 Bing 一樣多，甚至更高。

這些都不是對未來的預測，而是對「你的買主現在正在怎麼做」的實際測量結果。

為什麼 AI 會徹底改變「被找到」這件事

AI 搜尋在本質上，和傳統搜尋完全不同，而這些差異，會直接影響製造業者能不能被國際買主看見。

傳統搜尋是怎麼運作的

在傳統的 Google 搜尋裡，買主會看到第一頁的十個連結，然後點進好幾個網站，比較資料、做筆記，慢慢整理出一份供應商名單。你其實有很多次被看到的機會。就算你不是第一名，只要買主夠認真，還是有可能在第二頁找到你，或是透過更精準的關鍵字再搜尋一次。整個過程需要時間，而這段時間，反而對你是有利的。

AI 搜尋是怎麼運作的

AI 搜尋的運作方式完全不同。當買主在 ChatGPT 或 Perplexity 裡詢問供應商推薦時，AI 不會丟出一串連結讓你自己去逛。它會直接給你一個答案，裡面已經幫你把供應商選好、比較過了。也就是說，AI 已經先替買主完成了「初步篩選」。

根據普林斯頓大學的研究，大型語言模型在每一次回覆中，通常只會引用 2 到 7 個來源。這不再是搜尋結果第一頁的 10 個機會，而是位置更少、但代價與影響力都高出非常多的幾個名額。

為什麼這會造成高度集中的競爭

這樣的機制，會產生一種「高度集中」的效果：只有少數公司拿走大部分的曝光。被引用，和沒有被引用之間，差距不是一點點，而是「有或沒有」的差別。你不是出現在 AI 的推薦名單裡，就是在那位買主眼中，幾乎等於不存在。

為什麼台灣製造業者特別容易受到影響

對台灣製造業來說，這個問題尤其嚴重。多數公司的網站，當初是以「數位型錄」的思維建立的，重點在於展示產品，而不是展現專業與實力。內容常常是翻譯稿，而不是由母語使用者撰寫，這一點 AI 系統其實看得出來，也往往會因此降低優先順序。

另外，很多關鍵的技術能力與製程說明，都被放在 PDF 或圖片裡，而這些格式，AI 是讀不到、也理解不了的。這類網站，對「本來就認識你」的買主來說或許還堪用，但對於 AI 系統來說，幾乎沒有任何資訊可以用來判斷：當買主還不認識你時，為什麼應該要推薦你。

AI 搜尋引擎真正想要的是什麼

當我向製造業主管解釋 AI 搜尋優化時，我常會請他們把網站內容想成一份「提案書」。你其實是在向 AI 系統投標，希望在相關問題出現時，AI 會推薦你。你的提案越完整、越可信、越容易被讀懂，被選上的機會就越高。

權威性訊號（Authority Signals）

AI 系統會信任那些能用「深度」與「具體細節」展現專業的公司。空泛的行銷用語，對 AI 來說幾乎沒有任何價值。如果你的網站只寫著：「提供高品質 CNC 加工服務，交期快速」，這對 AI 來說，幾乎沒有可用資訊。

但如果競爭對手的網站寫的是：「具備 5 軸 CNC 加工中心，可達 ±0.005mm 公差，專精航太用鋁合金（包含 7075-T6 與 6061-T6），並提供完整 AS9100 文件與 CMM 檢測報告」，這些就是具體、可驗證的資訊，AI 可以擷取、理解，並引用。

內容結構（Content Structure）

AI 需要能夠從你的內容中，直接擷取重點句子與事實資料。根據 AI 引用模式的研究，標題結構清楚的頁面，被 AI 引用的機率高出 40%；而一開頭就直接回答問題的段落，被引用的機率更高出 67%。如果你的重要資訊被藏在可下載的 PDF 裡、鎖在圖片中，或是分散在彼此沒有關聯的頁面上，AI 基本上是用不了的。你累積了幾十年的專業經驗，對 AI 來說，就等於不存在。

內容新鮮度（Content Freshness）

AI 系統會優先採用近期更新過的內容，因為「新」代表這家公司仍然活躍、仍然具備實務經驗。數據顯示，30 天內更新過的內容，被 AI 引用的機率，是舊內容的 3.2 倍。但現實是，許多台灣製造業的網站，已經好幾年沒有實質更新過了。對 AI 來說，這會被解讀成：這是一家資訊過時、可能已經沒有積極參與市場的公司。

完整覆蓋度（Comprehensive Coverage）

AI 會選擇那些「能把買主問題一次回答完整」的來源。資訊不完整的內容，往往會被跳過，改引用能夠把整個問題說清楚的競爭對手。如果買主詢問的是「具備特定認證、材料加工能力，以及地理服務範圍的供應商」，而你的網站只提到其中兩項，那麼能同時清楚說明三項條件的競爭對手，就會被 AI 選中、被引用。

你現在應該要思考的策略性問題

在你跟行銷團隊或代理商談 AI 搜尋優化之前，有四個問題，值得你先從策略層級好好想一想。

如果要推薦你，買主需要知道哪些事？

可以試試看這個練習：直接請 ChatGPT 推薦你所在產品類別的供應商，然後仔細看看它強調了哪些條件與特點。那些，就是 AI 認為「重要」的因素。如果你的網站沒有清楚傳達這些重點，AI 就無法根據這些條件來推薦你。

這件事，重點不在於「你覺得什麼重要」，而是在於「AI 系統從大量買主行為中學到：他們想知道什麼」。

你的能力與實力，是用 AI 讀得到的方式呈現嗎？

很多製造業者其實擁有非常完整、很強的技術規格，但這些內容只存在於 PDF 型錄、圖片式的技術圖，或是需要登入的客戶專區裡。AI 完全讀不到這些東西。對 AI 來說，這些資訊幾乎等於不存在。這不是技術細節，而是策略問題。內容能不能被 AI 讀取，現在已經成為一項競爭條件。

你的內容，跟 AI 會推薦的那些公司相比，差在哪？

如果競爭對手會出現在 AI 的回答裡，而你沒有，那就應該回頭研究他們做了什麼不同。他們提供了多深的資訊？內容是怎麼結構化的？

他們提出了哪些具體、可被驗證的主張？這些都是重要的競爭情報，應該直接影響你未來在內容上的投資與決策。

你的網站內容，上一次「真正更新」是什麼時候？

不是指什麼時候發了一則新聞，或換了一張產品照片，而是：上一次新增或更新「有實質意義的技術內容或能力說明」是什麼時候？

如果答案是「好幾年前」，那你其實是在向 AI 傳達一個訊號：你的資訊可能已經過時了。在規格與製程不斷演進的產業裡，老舊內容，會直接削弱你的可信度。

你該怎麼跟行銷夥伴說清楚你的需求

真正理解 AI 能見度策略價值的製造業主管，通常會把實際執行交給行銷夥伴或代理商。問題在於：你要怎麼開口、要他們做什麼。根據實際影響 AI 引用表現的關鍵因素，以下這五個指示，非常值得直接交代給你的行銷團隊或代理商。

指示一：先讓我看清楚，我們現在在 AI 搜尋裡的能見度

在開始任何優化之前，你一定要先有一個「現況基準」。請你的行銷夥伴實際示範：當買主在 AI 裡詢問你們的產品或服務時，你的公司有沒有出現？跟主要競爭對手相比，狀況如何？
如果他們無法清楚呈現這件事，那很可能代表，他們對 AI 搜尋的理解，還不足以真正幫到你。

指示二：把我們的技術內容，做成 AI 讀得到的格式

這代表要把 PDF 規格書、圖片式內容，以及各種可下載資料，轉換成網頁上的文字內容。重點不是要完全取消 PDF，而是要確保「關鍵資訊」同時存在於 AI 能夠讀取、理解、並引用的格式中。

指示三：用具體細節說清楚，我們跟別人哪裡不一樣

請對空泛的說法提出質疑。「高品質」要換成實際的加工公差；「經驗豐富的團隊」要換成營運年數與完成過的專案數量；「通過認證」要明確寫出是哪些認證，以及涵蓋的範圍是什麼。
AI 真正會擷取與引用的，是這種具體、可被驗證的資訊。

指示四：建立固定的內容更新節奏

新內容，代表這家公司仍然活躍、仍然在第一線。至少每月更新一次，不論是新增技術文章、更新製程與設備能力，或補充實際應用案例。這不是為了「發內容而發內容」，而是為了讓 AI 看得出來：你持續在這個領域裡投入、累積與進化。

指示五：追蹤的是 AI 引用，不只是網站流量

傳統網站分析只能告訴你有多少人來過網站，卻無法告訴你：AI 有沒有把你推薦給潛在買主。請你的行銷夥伴開始追蹤 AI 能見度的變化，包括你的公司出現在哪些 AI 回答裡、出現的頻率，以及相對於競爭對手的表現。

提早行動的機會點

有一件事，是多數台灣製造業者還沒意識到的：你的大多數競爭對手，其實也還沒有跟上這個變化。

為什麼先行者會佔優勢

AI 的引用模式，一旦建立，就很容易持續下去。當 AI 系統學會在特定問題下推薦某些公司之後，這樣的推薦關係通常會延續很長一段時間。先行者會先建立起權威性，而這種權威，之後會變得越來越難被取代。

這一點，和傳統 SEO 很不一樣。傳統搜尋排名會經常波動，但在 AI 搜尋裡，現在就建立起引用權威的公司，會對那些選擇觀望、等待的人，形成非常明顯的領先優勢。

為什麼這筆投資其實很合理

跟其他業務開發活動相比，這項投資的門檻其實不高。一套完整的 AI 搜尋優化計畫，花費往往只是一場大型國際展覽的一小部分，但它是全年 24/7 持續運作的，而不是一年只發生三天。

更重要的是，它接觸到的是「正在主動找供應商」的買主，而不是剛好經過你攤位的人。

拿展覽來對比看看。許多台灣製造業者，參加一場大型展會，動輒投入新台幣 50 萬以上，還不包含機票、住宿，以及內部人力成本。這樣的投資，三天下來，可能接觸到的潛在買主不過幾百人。
但 AI 搜尋，每一天都在接觸成千上萬的採購人員，而且是在他們「正準備找你這種供應商」的關鍵時刻。投資報酬率的計算方式，其實已經徹底改變了，只是多數企業的投資習慣，還沒跟上這個轉變。

等待的風險

真正的風險，不只是今天少了幾個機會而已，而是讓競爭對手先一步建立起 AI 的引用權威，接下來好幾年，都會成為「預設被推薦的那一個」。

你每延後一個月，就等於多給競爭對手一個月的時間，去累積未來很難被撼動的能見度。

你的下一個競爭對手，不一定設備比你新、價格比你低，或擁有更多亮眼的認證。他們只是那一家——當國際買主問 AI「我該聯絡誰？」時，AI 會直接推薦的公司。

問題只剩下一個：那家公司，會不會是你？

常見問題

什麼是 AI 搜尋優化？

AI 搜尋優化（AI Search Optimization），也常被稱為 Generative Engine Optimization（GEO），指的是把網站內容整理與結構化，讓像 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 這類 AI 系統，能夠理解、擷取，並在回應使用者問題時引用你的資訊。

和傳統 SEO 著重在「搜尋排名」不同，AI 搜尋優化的重點在於：能不能被 AI 選中，成為 AI 回答裡「被引用的來源」。

AI 搜尋和 Google 搜尋有什麼不同？

傳統的 Google 搜尋，會顯示十個連結，讓使用者自行點進去研究。AI 搜尋則是直接給出答案，裡面已經幫你把供應商選好、比較過了。

Google 是給買主多個選項去慢慢看；AI 則是直接給買主一份已經整理好的名單。研究顯示，AI 系統每一次回答，通常只會引用 2 到 7 個來源，相比之下，Google 搜尋結果頁面則有 10 個結果。

為什麼台灣製造業網站常常在 AI 面前「看不到」？

多數台灣製造業網站，一開始是以「數位產品型錄」為目的建立的，而不是資訊型內容平台。常見問題包括：關鍵技術規格被鎖在 AI 讀不到的 PDF 檔案裡、內容是從中文翻譯成英文而非母語撰寫、重要資訊以圖片形式呈現導致 AI 無法解析，以及網站多年未實質更新。這些因素，會讓 AI 系統在判斷推薦對象時，直接略過台灣公司，轉而選擇內容更容易理解與引用的競爭對手。

AI 搜尋優化的成本，和參加展覽相比如何？

一套完整的 AI 搜尋優化方案，通常只需要一場國際展覽投資的一小部分。台灣製造業者參加大型展會，常見支出為新台幣 50 萬以上，還不包含差旅與人力成本，三天下來可能只接觸到幾百位潛在買主。相較之下，AI 搜尋優化能全年無休地接觸成千上萬的採購人員，而且是在他們「正主動找供應商」的關鍵時刻。

AI 搜尋優化多久可以看到效果？

研究顯示，透過策略性的內容調整，約在 30 到 45 天內，就可能開始看到 AI 能見度的改善。但要建立長期穩定的引用權威，仍需要更長時間。持續投資在內容品質與新鮮度的公司，會逐漸建立起 AI 系統習慣依賴的模式。先行者累積的優勢，會讓後進者越來越難追趕。

我應該跟行銷代理商詢問哪些關於 AI 搜尋的問題？

你可以請你的行銷代理商做到以下幾點：實際示範你目前在 AI 搜尋中的能見度，並與競爭對手比較；清楚說明他們打算如何把你的技術內容，轉成 AI 系統能讀、能引用的格式；說明他們會如何記錄並呈現你的「具體能力」，而不是流於空泛的行銷說法；提出一個可執行的內容更新時程；以及解釋他們將如何長期追蹤 AI 的引用表現。

如果他們無法清楚回答這些問題，那很可能代表，他們還沒有具備真正進行 AI 搜尋優化所需要的專業能力。

在 GlobalSense，我們的國際團隊專門協助台灣製造業建立 AI 搜尋能見度，讓你能被國際買主看見。如果你想了解目前公司在 AI 搜尋中的實際表現，以及該如何改善，歡迎與我們聯絡，進行諮詢。