2025 年，AI 在SEO 的點閱率將超越廣告

提高效率

AI 工具讓SEO 工作不再繁重。與其手動挖掘資料，團隊可以在極短的時間內立即發現關鍵字機會、找出頁面上的差距，並分析競爭對手。

例如，NLP可以掃描 Google Search Console 等平台上數以千計的真實搜尋查詢，找出表現優異的關鍵字群組，而機器學習則會標示您的內容有哪些缺失。

資料驅動的洞察力

即使使用傳統的分析工具，也很難將大型網站和複雜的關鍵字集連成一線。

AI 能夠呈現容易被忽略的模式與效能趨勢，進而強化這個流程，尤其是在規模較大的情況下。

例如，Clearscope 和 SurferSEO 等SEO 平台使用LLMs 和 NLP 快速找出表現不佳的內容、識別內容差距，並提出最佳化建議 - 而不需要花費數小時進行手動分析。

使用 AI 等於更快的洞察力和更聰明的優先順序排序。

提升內容品質

AI 驅動的SEO 工具可透過自動化資料分析、優化內容，以及找出大型資料庫的效能差距來提高效率。

需要在 200 頁的部落格檔案中更新元描述嗎？生成式人工智能可以快速產生符合關鍵字意圖的情境感知描述 - 有助於提高點擊率，而無需在每個頁面上進行人工操作。

AI 模組可根據優秀內容的模式進行訓練。這使得它能有效地在不同的內容中產生一致的SEO語言。

1.關鍵字研究

AI 已將關鍵字研究從一次性的任務轉變為持續性的流程，尤其是當團隊在SEO stack中建立代理式 AI 工作流程時。

團隊現在可以使用 AI 代理和LLMs 來監控關鍵字趨勢，並顯示高意向關鍵字，而不是每隔幾週就手動拉取報告。

舉例來說，想像一下 AI 代理注意到圍繞新產品功能的興趣激增。它可以及早標示趨勢，並建議長尾關鍵字作為目標，讓團隊在競爭對手趕上之前先發制人。

在關鍵字研究中使用 AI 也可以幫助團隊：

• 使用 NLP 提示按意向分類關鍵字
• 在幾秒鐘內分析來自 Google Search Console 或 Semrush 的匯出資料
• 標示競爭對手的關鍵字，並建議如何採取行動

透過建立代理式 AI 工作流程，關鍵字研究變得更具策略性。

2.內容稽核

當您有 100 頁的內容時，進行內容稽核會很有趣；當有 1000 頁的內容時，就沒那麼有趣了；當有 20,000 頁的內容時，就不可能了。除非您有 AI 代理幫忙。

工作原理如下：

AI 稽核代理程式會爬行公司的網站，並擷取每個頁面的資料。例如流量、跳出率、標籤遺失、內容過時等等。 

從那裡開始，LLM 審查內容本身，檢查關鍵字的涵蓋範圍，以及是否與排名最高的網頁相匹配。

AI 的主要優點之一是它不只是傾倒資料，而是告訴團隊下一步該怎麼做。舉例來說

• 「這 42 篇部落格文章正在流失流量。原因如下"
• 「這 17 個產品頁面缺少 H1 或 meta 描述」
• "您完全沒有涵蓋 [主題群]。這就是差距"

更棒的是，代理可以總結趨勢（例如網站的哪些部分最需要處理）並標記優先修復。

最後，團隊可以清楚瞭解什麼在運作、什麼出了問題、什麼需要快速修正。

3.競爭對手分析

AI 代理正在取代數位行銷最大的時間來源之一：競爭力分析。 

在Botpress，我使用競爭情報機器人，它基本上是競爭網站的數位看門狗。它會自動掃描可見內容和 HTML，並跟蹤以下變更：

• 新功能或產品更新
• 定價轉移
• 新的整合或合作夥伴
• 後端變更（如工具或基礎架構）
• SEO 和內容策略更新

每週，機器人都會整理出上週的變更摘要，並傳送至Slack 或 HubSpot，這樣我就能清楚看到競爭對手的進展情況，而無需四處尋找。

機器人也會回答我的問題。比方說，我要與競爭對手進行交易。我只需要問機器人 "他們的網站最近有什麼變化？「他們的網站最近有什麼改變？」我就可以得到快速、清楚的答案。

它就像一個活生生的競爭對手資料庫，可以自動更新。隨著時間的推移，它可以幫助我發現模式、訊息轉換和行業趨勢，否則我是不會注意到的。

4.主題聚類

告別手動關鍵字對應。

長久以來，主題群一直是SEO 的核心策略，但人工智慧讓建立主題群的方式變得更快。

LLMs 和自然語言處理 NLP 會分析搜尋行為、SERP 模式和語意關係，自動將相關主題歸類。 

AI 也可以根據使用者實際的搜尋方式，建議內部連結和相關的副主題，協助團隊建構更容易找到和瀏覽的內容。

電機電子工程師學會 (IEEE) 使用這種方法重整了他們龐大的內容庫。最後，他們的有機流量增加了 47%，這都要歸功於他們的新叢集。 

5.內容最佳化

我曾花了無數個深夜來修改部落格草稿，試著在SEO 規則與文案之間取得平衡，讓文案聽起來真的像是人寫的。 

手動檢查關鍵字的使用、語調、結構和可讀性，很容易就會花上幾個小時。

現在呢？我使用GPT 工作流程，它就像 AI 編輯器一樣。我放入草稿後，它會標示出密集的部分，並建議相關的關鍵字，讓它們自然貼合（不再有突兀的填充！）。

如果我想深入瞭解，我會使用經過訓練的 AI 代理，將我的草稿與排名最高的網頁進行比較。它會檢查我對主題的涵蓋程度，並指出我遺漏了哪些競爭對手提到的內容。

最棒的是什麼？行銷團隊不需要開發人員來設定。 

透過ChatGPT 或 Claude 之類的 GenAI 平台，團隊可以建立內容審閱工作流程，標示問題並提出改善建議。然後，使用像Botpress 之類的無程式碼工具，他們可以將其連結到 CMS，讓每個草稿都能在發布前自動審閱。

6.本地SEO

當地SEO 很快就會變得雜亂無章：列表過期，評論堆積如山，為每個地區找出正確的關鍵字也變得非常困難。

AI 代理就是為了這種工作而設計的。它們會在背景中安靜地運行，掃描區域趨勢並顯示需要注意的事項。

例如：

• 一位代理可追蹤當地搜尋模式，並強調每個區域特有的高意向關鍵字
• 另一個人則會密切注意 Google Business 檔案，在時間或聯絡資訊不一致造成問題前就加以標示。
• 其他人可以觀察收到的客戶評論，然後發送快速摘要，說明某個城市的人們開始抱怨服務延誤時的變化。

這些代理商將當地SEO 變成更容易管理的東西，即使是跨越數十個地點也不在話下，而不是在試算表或工具之間跳來跳去。

7.建立連結

挖掘反向連結試算表不再是唯一的選擇。 

AI 代理將這個過程的大部分自動化。它們可以建置為：

• 使用 Ahrefs 或 Semrush 等工具的資料監控競爭對手的反向連結
• 根據網域權威、相關性和反向連結潛力為新的潛在客戶評分
• 使用即時網站內容產生個人化的推廣訊息
• 將合格的線索同步至 CRM，如 HubSpot 或 Apollo

再見繁忙的工作。你好，自動執行的反向連結。

8.SEO 稽核

AI 驅動的稽核功能可掃描整個網站，並立即發現可能拖累排名的問題，而非梳理試算表。連結破損？標記。內容重複？已識別。索引問題？突出顯示。

團隊可以建立一個 AI 代理，全天候監控網站的健康狀況，掃描斷線連結、重複內容、索引問題和效能下降。代理程式甚至可以連結到 Google Search Console 或 PageSpeed Insights 等工具，並在出現問題時通知他們。

需要結構化資料的協助嗎？AI 可以使用自然語言提示，根據頁面內容建議正確的模式。

而 AI 可以根據SEO 的影響，總結 Core Web Vitals 並強調哪些地方實際上值得修正，而不是傾倒指標。

最重要的是，團隊可以花更少的時間來發現問題，花更多的時間來解決重要的問題。

9.SEO 效能分析

沒有什麼比看到一篇博文獲得大量流量......但轉換率為零更令人沮喪的了。我常常盯著儀表板，試圖找出問題所在：是號召行動被埋沒了嗎？引言不對勁嗎？搜尋意向改變了嗎？

但 AI 代理透過分析資料並告訴我實際發生了什麼事，解決了這個問題。 

這些代理連接到 Google Search Console 和 HubSpot 等工具，以擷取資料來尋找模式，並建議下一步該怎麼做。

例如：

• 如果一篇文章有點擊但沒有轉換，它可以建議更新，例如調整 CTA 或調整引言以更符合搜尋意向。
• 如果兩個頁面的關鍵字排名相同，它可能會建議將其合併，以避免互相搶食。

它甚至可以自動觸發下一個步驟，例如與 HubSpot 同步或使用LLM 產生重寫摘要。

Botpress

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Botpress 是建置與部署 AI 代理的平台 - 不需要開發團隊。

與只提供 AI 功能的傳統SEO 工具不同，Botpress 可讓團隊建立自己的工作流程 - 從總結 Search Console 資料的代理，到使用內部內容的檢索增強生成 (RAG) 來產生部落格摘要的代理。

它有可視化的流程建立工具，因此不需要編碼，而且可以輕鬆與Google Analytics、HubSpot、Notion 和Slack 等工具整合。這表示團隊可以建立完全適合他們的流程。

Chatsonic

Chatsonic 是專為行銷人員、內容創作者和SEO 團隊所設計的 AI 寫作助理，他們需要的不只是文字的產生。 

它結合了大型語言模型（如GPT、Claude 和 Gemini）與即時網路搜尋和結構化SEO 規劃的強大功能，並將其整合在一個平台中。

透過 Canvas 工具，使用者可以直觀地規劃主題群組、整理內容行事曆，以及設計從研究到執行的完整SEO 工作流程。此外，由於它能取得即時的網路資料，因此能協助團隊掌握新興的搜尋趨勢，而不是依賴於靜態的關鍵字集。

SE 排名

SE Ranking 是一個多合一的SEO 平台，專為需要強大功能但價格不高的中小型企業所設計。 

它涵蓋SEO 的所有範圍：從關鍵字追蹤到網站稽核，再到競爭對手研究和白標報告。

在我現在的新創公司，我們一直在探索 SE Ranking，因為它特別適合成長中的公司。它提供團隊實際使用的核心功能，即使非專業人士也能輕鬆瀏覽使用者介面。

Semrush

Semrush 多年來一直是我常用的SEO 平台。 

最棒的是他們開始加入 AI 功能。這不是什麼華麗的「AI-first」工具，而更像是一個有用的副駕駛，默默地讓事情變得更簡單。

我最喜歡的是 AI 驅動的 Keyword Magic Tool。它不是傾倒關鍵字清單，而是根據意圖將關鍵字分類，並協助找到我原本不會想到的長尾關鍵字機會。

對於已經在使用 Semrush 的人來說，AI 功能會很自然地融入其中。沒有很大的學習曲線。只有更快的洞察力和更聰明的建議。

但請注意，Semrush 中的 AI 更像是一個智慧型助理，而非完全的策略師：非常擅長指出可能需要注意的事項，例如表現不佳的頁面或具有潛力的關鍵字，但仍將決策權交由團隊。

Ahrefs

Ahrefs 是一種可能已經在您的瀏覽器標籤中打開的工具。

長期以來，它在反向連結追蹤、關鍵字研究和網站稽核方面深受信賴，現在它開始推出一些 AI 功能，以協助加快速度。 

AI Seed Keyword Suggestions 和 Content Graders 等工具可強調值得關注的內容，例如趨勢關鍵字或根據目前搜尋結果可能需要更新的舊網頁。

這些 AI 功能並不是全面革新。它們更像是為已經經常使用 Ahrefs 的團隊提供的有用捷徑。 

提醒一下：AI 功能感覺上更像是輔助層，而非獨立工具。它們有助於標示機會並節省分析時間，但不會端對端執行SEO 策略或取代實際決策。

與人類SEO 專家相比，AI 產生的SEO 建議有多準確？

AI 所產生的SEO 建議，在關鍵字聚類、技術審查或識別排名差距等資料驅動型任務上，可以達到極高的精確度，其速度與一致性往往可媲美或超越人類；然而，人類SEO 專家在創意策略以及根據品牌的獨特聲音和業務目標調整建議方面，仍然優於 AI。

使用 AI 進行SEO 是否會冒著被 Google 懲罰為「垃圾」或低品質內容的風險？

使用 AI 進行SEO 可能會產生垃圾或低品質的內容，如果它被用來在沒有人為監督的情況下，製造出一般的、關鍵字塞滿的頁面；但是，如果結合熟練的編輯與原創，AI 內容就能符合 Google 的指引，並避免受到懲罰，因為 Google 是根據有用性、專業知識與使用者價值來評估品質，而不是用來製作文字的工具。

AISEO 工具如何處理 Google 突然更新的演算法？

AISEO 工具一般會透過分析新的排名模式和績效指標來發現搜尋行為的轉變，以因應 Google 突然的演算法更新，但這些工具不會自動「知道」演算法的變更，仍須仰賴人類調整策略、重新訓練模型或更新規則，以符合最新的SEO 最佳實務。

與 AI 工具分享專屬網站或關鍵字資料是否安全？

如果提供商使用安全的資料處理、加密，並遵守 GDPR 等隱私權法律，則與聲譽良好的 AISEO 工具分享專屬網站或關鍵字資料通常是安全的，但企業應經常檢閱工具的隱私權政策和資料儲存實務，以確保敏感資料不會外洩或被濫用。

要有效設定和使用 AISEO 工具，需要多少技術能力？

大多數現代的 AISEO 工具都是針對沒有技術背景的行銷人員所設計，通常只需要基本的數位知識就能執行報告或解讀洞察；然而，要發揮這些工具的最大價值 - 例如建立自訂工作流程或微調進階設定 - 可能需要中等程度的技術能力。